Repomix

^{Special thanks to:}

Warp, built for coding with multiple AI agents
Available for MacOS, Linux, & Windows

Tower, the most powerful Git client for Mac and Windows

Please consider sponsoring me.

🏆 Nominierung für die Open Source Awards ​

Wir fühlen uns geehrt! Repomix wurde in der Kategorie Powered by AI für die JSNation Open Source Awards 2025 nominiert.

Dies wäre ohne Sie alle, die Repomix nutzen und unterstützen, nicht möglich gewesen. Vielen Dank!

Was ist Repomix? ​

Repomix ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihre gesamte Codebasis in eine einzige, KI-freundliche Datei verpackt. Ob Code-Review, Refactoring oder KI-gestützte Projektunterstützung – mit Repomix teilen Sie den gesamten Repository-Kontext ganz einfach mit KI-Tools.

Schnellstart ​

Sobald Sie mit Repomix eine gepackte Datei (repomix-output.xml) erstellt haben, können Sie diese mit einer Aufforderung wie dieser an einen KI-Assistenten (wie ChatGPT, Claude) senden:

Diese Datei enthält alle Dateien im Repository in einer Datei zusammengefasst.
Ich möchte den Code refaktorieren, bitte überprüfen Sie ihn zuerst.

Die KI wird Ihren gesamten Codebase analysieren und umfassende Einblicke geben:

Bei der Diskussion spezifischer Änderungen kann die KI bei der Code-Generierung helfen. Mit Funktionen wie Claudes Artifacts können Sie sogar mehrere voneinander abhängige Dateien erhalten:

Viel Spaß beim Programmieren! 🚀

Warum Repomix? ​

Repomix funktioniert mit Diensten wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Grok – ganz ohne zusätzliche Kosten für Repomix selbst. Da der vollständige Codebasis-Kontext bereitgestellt wird, entfällt das mühsame Durchsuchen einzelner Dateien, was die Analyse schneller und präziser macht.

Mit der gesamten Codebasis als Kontext eröffnet Repomix vielfältige Einsatzmöglichkeiten: Implementierungsplanung, Fehleranalyse, Sicherheitsprüfungen von Drittanbieter-Bibliotheken, Dokumentationserstellung und vieles mehr.

Verwendung des CLI-Tools ​

Repomix lässt sich als Kommandozeilen-Tool nutzen und bietet vielseitige Funktionen sowie flexible Anpassungsmöglichkeiten.

Das CLI-Tool kann auf private Repositories zugreifen, da es Ihr lokal installiertes Git verwendet.

Schnellstart ​

Sie können Repomix sofort in Ihrem Projektverzeichnis ohne Installation ausprobieren:

npx repomix@latest

Oder installieren Sie es global für wiederholte Verwendung:

# Installation mit npm
npm install -g repomix

# Alternativ mit yarn
yarn global add repomix

# Alternativ mit bun
bun add -g repomix

# Alternativ mit Homebrew (macOS/Linux)
brew install repomix

# Dann in einem beliebigen Projektverzeichnis ausführen
repomix

Das war's! Repomix generiert eine repomix-output.xml Datei in Ihrem aktuellen Verzeichnis, die Ihr gesamtes Repository in einem KI-freundlichen Format enthält.

Verwendung ​

Um Ihr gesamtes Repository zu packen:

repomix

Um ein bestimmtes Verzeichnis zu packen:

repomix path/to/directory

Um bestimmte Dateien oder Verzeichnisse mit Glob-Mustern zu packen:

repomix --include "src/**/*.ts,**/*.md"

Um bestimmte Dateien oder Verzeichnisse auszuschließen:

repomix --ignore "**/*.log,tmp/"

Um ein Remote-Repository zu packen:

# Kurzform verwenden
npx repomix --remote yamadashy/repomix

# Vollständige URL verwenden (unterstützt Branches und spezifische Pfade)
npx repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix
npx repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix/tree/main

# Commit-URL verwenden
npx repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix/commit/836abcd7335137228ad77feb28655d85712680f1

Um eine neue Konfigurationsdatei (repomix.config.json) zu initialisieren:

repomix --init

Sobald Sie die gepackte Datei erstellt haben, können Sie sie mit generativen KI-Tools wie Claude, ChatGPT und Gemini verwenden.

Docker-Verwendung ​

Sie können Repomix auch mit Docker ausführen 🐳
Dies ist nützlich, wenn Sie Repomix in einer isolierten Umgebung ausführen oder Container bevorzugen.

Grundlegende Verwendung (aktuelles Verzeichnis):

docker run -v .:/app -it --rm ghcr.io/yamadashy/repomix

Um ein bestimmtes Verzeichnis zu packen:

docker run -v .:/app -it --rm ghcr.io/yamadashy/repomix path/to/directory

Ein Remote-Repository verarbeiten und in ein output-Verzeichnis ausgeben:

docker run -v ./output:/app -it --rm ghcr.io/yamadashy/repomix --remote https://github.com/yamadashy/repomix

Ausgabeformate ​

Wählen Sie Ihr bevorzugtes Ausgabeformat:

# XML-Format (Standard)
repomix --style xml

# Markdown-Format
repomix --style markdown

# JSON-Format
repomix --style json

# Klartext-Format
repomix --style plain

Anpassung ​

Erstellen Sie eine repomix.config.json für dauerhafte Einstellungen:

{
  "output": {
    "style": "markdown",
    "filePath": "custom-output.md",
    "removeComments": true,
    "showLineNumbers": true,
    "topFilesLength": 10
  },
  "ignore": {
    "customPatterns": ["*.test.ts", "docs/**"]
  }
}

Anwendungsfälle aus der Praxis ​

LLM Code-Generierungs-Workflow ​

Ein Entwickler teilt, wie er Repomix verwendet, um Code-Kontext aus bestehenden Codebasen zu extrahieren und diesen Kontext dann mit LLMs wie Claude und Aider für inkrementelle Verbesserungen, Code-Reviews und automatisierte Dokumentationsgenerierung nutzt.

Erstellung von Wissensdatenpaketen für LLMs ​

Autoren verwenden Repomix, um ihre schriftlichen Inhalte – Blogs, Dokumentationen und Bücher – in LLM-kompatible Formate zu verpacken, wodurch Leser über KI-gestützte Q&A-Systeme mit ihrer Expertise interagieren können.

Weitere Anwendungsfälle entdecken →

Power-User-Leitfaden ​

Repomix bietet leistungsstarke Funktionen für fortgeschrittene Anwendungsfälle. Hier sind einige wichtige Leitfäden für Power-User:

• MCP-Server - Model Context Protocol-Integration für KI-Assistenten
• GitHub Actions - Automatisierung der Codebase-Paketierung in CI/CD-Workflows
• Code-Komprimierung - Tree-sitter-basierte intelligente Komprimierung (~70% Token-Reduktion)
• Als Bibliothek verwenden - Repomix in Node.js-Anwendungen integrieren
• Benutzerdefinierte Anweisungen - Benutzerdefinierte Prompts und Anweisungen zu Ausgaben hinzufügen
• Sicherheitsfunktionen - Eingebaute Secretlint-Integration und Sicherheitsprüfungen
• Best Practices - KI-Workflows mit bewährten Strategien optimieren

Weitere Beispiele ​