codebase-snapshot

La funcionalidad principal gira en torno a la creación de un directorio `snapshot/` que contiene partes en texto plano. Cada parte está limitada por un techo de `maxPartBytes`; los archivos que superan este presupuesto son truncados con marcadores de omisión explícitos. Para archivos muy grandes, proporciona un extracto de cabeza/cola. Junto con las partes de código, genera un archivo `manifest.json`. Este manifiesto actúa como un índice completo, listando cada archivo incluido con detalles como su capa, tipo, lenguaje, parte, hash y un resumen estructural. Crucialmente, también registra cada archivo excluido junto con la razón específica de su omisión, como `gitignore`, `sensitive-file` o `binary`.

Una característica clave para mantener la integridad del contexto es el comando `validate`. Este comando vuelve a calcular el hash del repositorio contra la instantánea generada y sale con un código distinto de cero si se detecta alguna desviación. Esto asegura que el contexto de LLM se mantenga fresco y preciso, evitando que los modelos trabajen con código desactualizado. La herramienta está diseñada para ser segura por defecto, omitiendo archivos de credenciales a menos que se solicite explícitamente, redactando cadenas con forma de secreto y previniendo la eliminación accidental de código fuente al negarse a sobrescribir directorios que no creó.

codebase-snapshot admite una amplia gama de lenguajes de programación y marcos, incluidos TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java/Kotlin, C#/.NET, PHP, Ruby, C/C++, Vue, Svelte, Astro, Next.js, Nuxt, Remix, Angular, Solid, NestJS, Express, Fastify, Koa, Django, FastAPI, Flask, Laravel y Rails, a menudo sin requerir configuración. Proporciona 25 presets automáticos que contribuyen con capas, tipos, patrones de ignorar ecosistemas y presupuestos recomendados para partes. Para lenguajes que no son TypeScript, genera resúmenes de importación/exportación/clase/función, etiquetándolos como `ast`, `structural` o `heuristic` para indicar su fiabilidad.

Más allá de la interacción humana, codebase-snapshot está construido para agentes de IA. Ofrece un contrato legible por máquina y una habilidad instalable, permitiendo a los agentes llevar a cabo todo el proceso de manera autónoma. Los agentes pueden usar comandos como `generate`, `validate`, `report` y `explain` para gestionar instantáneas, verificar desviaciones, auditar secretos y entender inclusiones/exclusiones de archivos. La herramienta también admite acceso a API programático para integración en sistemas más grandes. Su documentación completa cubre instalación, referencia de CLI, configuración, esquema de salida de instantáneas y guías para usarla de manera efectiva con LLMs como ChatGPT, Claude y Cursor.