Repo Prompt(AI文件分析及上下文管理工具)

Repo Prompt是什么

Repo Prompt 是一款专注于 AI 文件分析与上下文管理 的智能工具，旨在帮助开发者、研究人员、学生、作家等各类用户，从大量文本和代码中提取关键信息，并将其结构化地传递给 AI 模型，以实现更高效、更精准的 AI 交互。它不是传统的 IDE，而是一个智能后端服务，通过与 Cursor、Claude Code、Windsurf 等 AI 编辑器集成，为用户提供更强大的上下文理解能力、跨仓库分析能力以及高级的 AI 规划支持。

核心功能

1. 文件智能分析

• 支持多种文件格式（代码、文档、数据等）的语义解析。

• 利用 tree-sitter 等技术深入理解代码结构。

• 提供文件搜索、读取、编辑、结构分析等基础功能。

2. 上下文智能构建

• 自动识别与当前任务最相关的文件内容。

• 支持上下文状态管理、提示工程优化与上下文持久化。

• 提供 get_prompt_state、set_prompt_state 等工具进行上下文控制。

3. 多仓库统一分析

• 支持跨多个 Git 仓库进行统一上下文构建。

• 可分析微服务架构下的依赖关系与共享库。

• 提供 search、get_file_tree、get_codemap 等工具实现跨仓库搜索与结构分析。

4. AI 规划模型集成

• 提供 request_plan 工具，支持架构设计、功能规划等高层次决策。

• 与代码补全工具形成互补，实现从战略规划到代码实现的全流程 AI 支持。

5. 大模型优化支持

• 支持 OpenAI o3、Gemini 2.5 Pro 等大型推理模型。

• 智能路由机制根据任务复杂度选择不同模型（如 Gemini Flash 2.0、GPT-4.1、Sonnet 4 等）。

• 支持多轮对话、上下文连续性、成本优化等高级特性。

软件特色

使用方法

1. 与 Cursor 一键集成

• 通过 DeepLink 快速配置 MCP 服务器。

• 在 Cursor 中调用 Repo Prompt 的 MCP 工具进行文件操作与上下文构建。

2. 手动配置其他编辑器

• 安装 Repo Prompt 的 MCP 服务。

• 配置编辑器以连接 MCP 服务（如 Claude Code、Windsurf 等）。

• 使用 MCP 工具进行文件搜索、代码结构分析、上下文管理等。

3. 使用 Chat Mode 进行复杂交互

• 在 Chat Mode 中与大型模型（如 GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro）进行多轮对话。

• 利用智能路由机制自动选择合适模型。

• 执行复杂重构、架构设计等任务。

适用人群

使用场景示例

场景一：重构微服务架构

• 使用 search 工具跨多个仓库查找相关代码。

• 使用 get_codemap 分析代码结构。

• 调用 request_plan 生成架构优化建议。

• 在 Cursor 中实现代码修改与 AI 补全。

场景二：撰写学术论文

• 使用上下文构建工具整理文献资料。

• 利用大模型生成论文大纲与内容草稿。

• 使用智能路由选择合适的模型进行润色与修改。

场景三：学生完成编程作业

• 快速定位项目中相关代码文件。

• 获取 AI 的上下文提示与代码建议。

• 在编辑器中直接完成修改与提交。

总结

Repo Prompt 是一款专注于 AI 上下文构建与文件智能分析的后端服务工具，通过与主流 AI 编辑器集成，显著提升了开发、研究、写作等场景下的效率与智能化水平。它不仅解决了传统开发工具在上下文管理、多仓库分析等方面的局限，还通过 MCP 协议提供了一种标准化、模块化、可扩展的 AI 工具集成方案，是现代 AI 开发工作流中不可或缺的智能助手。

一句话总结：

Repo Prompt = AI 上下文构建专家 + 多仓库智能分析引擎 + MCP 协议下的强大后端服务。