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--- layout: home title: Repomix titleTemplate: コードベースをAIフレンドリーな形式にパッケージング aside: false editLink: false features: - icon: 🤖 title: AI最適化 details: コードベースをAIが理解・処理しやすい形式にフォーマット - icon: ⚙️ title: Git対応 details: .gitignoreファイルを自動的に認識し、適切なファイル除外 - icon: 🛡️ title: セキュリティ重視 details: Secretlintを組み込み、機密情報の検出と除外 - icon: 📊 title: トークンカウント details: ファイルごとおよびコードベース全体のトークン数を計測し、LLMのコンテキスト制限に対応 --- <script setup> import YouTubeVideo from '../../components/YouTubeVideo.vue' import { VIDEO_IDS } from '../../utils/videos' </script> <div class="cli-section"> <br> <!--@include: ../shared/sponsors-section.md--> ## 🏆 オープンソースアワードノミネート 光栄です!Repomixが[JSNation Open Source Awards 2025](https://osawards.com/javascript/)の**Powered by AI**カテゴリにノミネートされました。 これは皆様がRepomixを使用し、サポートしてくださったおかげです。ありがとうございます! ## Repomixとは? Repomixは、コードベース全体を単一のAIフレンドリーなファイルにパッケージ化する強力なツールです。コードレビュー、リファクタリング、プロジェクトに関するAIアシスタンスが必要な場合に、リポジトリ全体のコンテキストをAIツールと簡単に共有できます。 <YouTubeVideo :videoId="VIDEO_IDS.REPOMIX_DEMO" /> ## クイックスタート Repomixを使用すると、コードベース全体を1ファイル(`repomix-output.xml`)にできます。 そのまま ChatGPT や Claude などのAIアシスタントに次のようなプロンプトと一緒に送ると、 ``` このファイルはコードベース内のファイルを1つにまとめたものです。 コードのリファクタリングを行いたいので、まずはコードレビューをお願いします。 ``` 全体の内容を理解した上で、リファクタリングなどを進めることができます。 ![Repomixの使用例1](/images/docs/repomix-file-usage-1.png) 具体的な内容を提案すると、それに従って良い感じのコードを生成してくれます。Claude だと Artifacts 機能で複数のファイルが出力できるため、依存関係にある複数のコードも一緒に生成できます。 ![Repomixの使用例2](/images/docs/repomix-file-usage-2.png) 良いコーディング体験を!🚀 ## なぜRepomixか? Repomixの強みは、ChatGPT、Claude、Gemini、Grokなどのお好きなサブスクリプションサービスで料金を気にせずに使えることです。また、コード全体を知っていることで、コードの調査などを行う上でファイルの探索が不要でより早く、時には正確に結果を得ることができます。 コードベース全体がコンテキストとして利用できることで、実装方針の相談、バグの調査、サードパーティライブラリのセキュリティのチェック、ドキュメントの生成など、あらゆることに使えます。 ## CLIの使用方法 {#using-the-cli-tool} Repomixは強力な機能とカスタマイズオプションを提供するコマンドラインツールとして使用できます。 **CLIツールはプライベートリポジトリにアクセスできます**。これはローカルにインストールされたgitを使用するためです。 ### クイックスタート 任意のディレクトリで以下のコマンドを実行すると、 `repomix-output.xml` が生成され、それ以降の使い方は同様です。 ```bash npx repomix@latest ``` または、グローバルにインストールして繰り返し使用することもできます。 ```bash # npmを使用してインストール npm install -g repomix # または、yarnを使用 yarn global add repomix # または、bunを使用 bun add -g repomix # または、Homebrewを使用(macOS/Linux) brew install repomix # その後、任意のプロジェクトディレクトリで実行 repomix ``` ### CLIの使用方法 カレントディレクトリ全体をまとめる。 ```bash repomix ``` 特定のディレクトリをまとめる。 ```bash repomix path/to/directory ``` [glob パターン](https://github.com/mrmlnc/fast-glob?tab=readme-ov-file#pattern-syntax)を使用して特定のファイルやディレクトリを指定。 ```bash repomix --include "src/**/*.ts,**/*.md" ``` 特定のファイルやディレクトリを除外。 ```bash repomix --ignore "**/*.log,tmp/" ``` リモートリポジトリをまとめる。 ```bash # ショートハンド形式を使用 npx repomix --remote yamadashy/repomix # 完全なURL(ブランチや特定のパスをサポート) npx repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix npx repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix/tree/main # コミットのURLを使用 npx repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix/commit/836abcd7335137228ad77feb28655d85712680f1 ``` 設定ファイル(`repomix.config.json`)の初期化 ```bash repomix --init ``` 生成されたファイルは、Claude、ChatGPT、Geminiなどの生成AIツールで使用できます。 ### Docker使用方法 🐳 Dockerを使用してRepomixを実行することも可能で、分離された環境でRepomixを実行したい場合に便利です。 基本的な使用方法 ```bash docker run -v .:/app -it --rm ghcr.io/yamadashy/repomix ``` 特定のディレクトリをまとめる ```bash docker run -v .:/app -it --rm ghcr.io/yamadashy/repomix path/to/directory ``` リモートリポジトリを処理し、`output`ディレクトリに出力 ```bash docker run -v ./output:/app -it --rm ghcr.io/yamadashy/repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix ``` ### 出力フォーマット 出力フォーマットは4種類あり、`xml`, `markdown`, `json`, `plain` を選択できます。 LLMによっては得意・不得意があるので、適切なフォーマットを選択してください。 ```bash # XMLフォーマット(デフォルト) repomix --style xml # Markdownフォーマット repomix --style markdown # JSONフォーマット repomix --style json # プレーンテキストフォーマット repomix --style plain ``` ### カスタマイズ フォルダごとの永続的な設定のために`repomix --init`で`repomix.config.json`を作成できます。 ```json { "output": { "style": "markdown", "filePath": "custom-output.md", "removeComments": true, "showLineNumbers": true, "topFilesLength": 10 }, "ignore": { "customPatterns": ["*.test.ts", "docs/**"] } } ``` ## 実際の活用事例 ### [LLMコード生成ワークフロー](https://harper.blog/2025/02/16/my-llm-codegen-workflow-atm/) 開発者がRepomixを使用して既存のコードベースからコードコンテキストを抽出し、ClaudeやAiderなどのLLMを活用してインクリメンタルな改善、コードレビュー、自動ドキュメント生成を行う方法を共有しています。 ### [LLM向け知識データパックの作成](https://lethain.com/competitive-advantage-author-llms/) 著者たちはRepomixを使用して、ブログ、ドキュメント、書籍などの執筆コンテンツをLLM互換フォーマットにパッケージ化し、読者がAI駆動のQ&Aシステムを通じて専門知識と対話できるようにしています。 [さらなるユースケースを見る →](./guide/use-cases) ## パワーユーザーガイド Repomixは高度な用途向けの強力な機能を提供します。パワーユーザー向けの重要なガイドをご紹介します: - **[MCPサーバー](./guide/mcp-server)** - AIアシスタント向けModel Context Protocol統合 - **[GitHub Actions](./guide/github-actions)** - CI/CDワークフローでのコードベース自動パッケージング - **[コード圧縮](./guide/code-compress)** - Tree-sitterベースのインテリジェント圧縮(約70%のトークン削減) - **[ライブラリとして使用](./guide/development/using-repomix-as-a-library)** - Node.jsアプリケーションへのRepomix統合 - **[カスタム指示](./guide/custom-instructions)** - 出力にカスタムプロンプトと指示を追加 - **[セキュリティ機能](./guide/security)** - 組み込みSecretlint統合と安全性チェック - **[ベストプラクティス](./guide/tips/best-practices)** - 実証済みの戦略でAIワークフローを最適化 ### その他の例 ::: tip もっと詳しく知りたい場合は? 💡 詳しい使い方は[ガイド](./guide/)をご覧ください。コード例やソースコードは[GitHubリポジトリ](https://github.com/yamadashy/repomix)で確認できます。 ::: </div>

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