Presentación del proyecto ContextWeaver 0.1: ContextWeaver es una herramienta de línea de comandos que empaqueta el contenido de un repositorio Git local en un único archivo de texto optimizado para modelos de lenguaje grande LLM, con el objetivo de facilitar compartir el contexto completo de un proyecto con ChatGPT u otras herramientas sin copiar y pegar archivos manualmente.
Preparación e instalación: se creó un repositorio en GitHub con nombre claro y se añadieron README.md y LICENSE. El README describe la funcionalidad, la instalación y ejemplos de uso. El script principal permite ejecutarse desde la terminal y procesar rutas de archivos o directorios.
Características implementadas
Interfaz CLI: ayuda y versión con --help y --version; acepta rutas de archivos y directorios.
Descubrimiento de archivos: analiza el directorio actual, directorios específicos o archivos concretos; omite ficheros ocultos.
Formato de salida: incluye ruta absoluta del repositorio, información de commits de Git, estructura del proyecto, contenidos de archivos y estadísticas resumidas.
Streams estándar y manejo de errores: salida por stdout y errores por stderr; salta archivos no legibles y reporta los errores encontrados.
Salida a archivo: flag -o guarda el contexto en .txt o .md.
Conteo de tokens: flag --tokens proporciona una estimación de tokens para LLMs.
Manejo de archivos grandes: truncamiento de archivos a 16 KB con nota de truncamiento para evitar salidas excesivas.
Ejemplos de uso: analizar directorio actual python main.py .; guardar salida en archivo python main.py . -o output.txt; estimar tokens python main.py . --tokens.
Ejecutando main.py se genera en una sola salida la estructura del repositorio, los contenidos de los archivos y metadatos necesarios para que un modelo de lenguaje entienda el contexto completo del proyecto sin acceder a múltiples ficheros.
Reflexiones del desarrollo: durante la implementación se aprendió a parsear argumentos con argparse, a ejecutar comandos Git para obtener información de commits, a recorrer directorios y a manejar excepciones de lectura. El principal reto fue decidir qué incluir en archivos muy grandes; la solución fue limitar el tamaño y añadir una nota de truncamiento. El proyecto reforzó habilidades en diseño de CLI, operaciones sobre el sistema de ficheros e integración con Git, y subrayó la importancia de una documentación clara.
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