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title: 使用案例
description: 探索 Repomix 在 AI 程式碼審查、錯誤調查、重構、文件、入門導覽、安全稽核與架構分析中的實用流程。
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<script setup>
import YouTubeVideo from '../../../components/YouTubeVideo.vue';
</script>

# 使用案例

Repomix 的優勢在於能夠與任何訂閱服務如 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 配合使用而無需擔心成本，同時提供完整的程式碼庫上下文，消除檔案探索的需要——使分析更快速且通常更準確。

有了完整的程式碼庫作為上下文，Repomix 能夠支援廣泛的應用，包括實作規劃、錯誤調查、第三方函式庫安全檢查、文件生成等等。


## 實際使用案例

### 搭配 AI 助手使用 Repomix（Grok 範例）
這個影片展示如何使用 Repomix 的網頁介面將 GitHub 儲存庫轉換為 AI 可讀的格式，然後上傳到 Grok 等 AI 助手進行策略規劃和程式碼分析。

**使用案例**：快速儲存庫轉換供 AI 工具使用
- 透過網頁介面打包公開的 GitHub 儲存庫
- 選擇格式：XML、Markdown 或純文字
- 上傳到 AI 助手以理解程式碼庫

<YouTubeVideo video-id="XTifjfeMp4M" :start="488" />

### 搭配 Simon Willison 的 LLM CLI 工具使用 Repomix
學習如何結合 Repomix 與 [Simon Willison 的 llm CLI 工具](https://github.com/simonw/llm) 來分析整個程式碼庫。這個影片展示如何將儲存庫打包成 XML 格式並提供給各種 LLM 進行問答、文件生成和實作規劃。

**使用案例**：使用 LLM CLI 進行強化的程式碼庫分析
- 使用 `repomix` 指令打包儲存庫
- 使用 `--remote` 旗標直接從 GitHub 打包
- 使用 `-f repo-output.xml` 將輸出附加到 LLM 提示

<YouTubeVideo video-id="UZ-9U1W0e4o" :start="592" />

### LLM 程式碼生成工作流程
了解開發者如何使用 Repomix 將完整的程式碼庫上下文提供給 Claude 和 Aider 等工具。這使得 AI 驅動的漸進式開發、更智慧的程式碼審查和自動化文件生成成為可能，同時在整個專案中保持一致性。

**使用案例**：透過 AI 協助的精簡開發工作流程
- 提取完整的程式碼庫上下文
- 為 LLM 提供上下文以實現更好的程式碼生成
- 在整個專案中保持一致性

[閱讀完整工作流程 →](https://harper.blog/2025/02/16/my-llm-codegen-workflow-atm/)

### 為 LLM 建立知識資料包
作者們正在使用 Repomix 將他們的書面內容——部落格、文件和書籍——打包成與 LLM 相容的格式，讓讀者能夠透過 AI 驅動的問答系統與他們的專業知識互動。

**使用案例**：知識分享與互動式文件
- 將文件打包成 AI 友善的格式
- 啟用與內容的互動式問答
- 建立全面的知識庫

[了解更多關於知識資料包 →](https://lethain.com/competitive-advantage-author-llms/)


## 其他範例

### 程式碼理解與品質

#### 錯誤調查
與 AI 分享您的整個程式碼庫，以識別跨多個檔案和相依性的問題根本原因。

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這個程式碼庫在伺服器端有記憶體洩漏問題。應用程式運行幾小時後會當機。請分析整個程式碼庫並識別潛在原因。
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#### 實作規劃
獲得考慮您整個程式碼庫架構和現有模式的全面實作建議。

```
我想為這個應用程式新增使用者驗證功能。請檢視目前的程式碼庫結構，並建議最適合現有架構的方法。
```

#### 重構協助
獲得在整個程式碼庫中保持一致性的重構建議。

```
這個程式碼庫需要重構以提高可維護性。請在保持現有功能完整的同時建議改進。
```

#### 程式碼審查
考慮整個專案上下文的全面程式碼審查。

```
請審查這個程式碼庫，就像您在進行徹底的程式碼審查一樣。專注於程式碼品質、潛在問題和改進建議。
```

#### 文件生成
生成涵蓋您整個程式碼庫的全面文件。

```
為這個程式碼庫生成全面的文件，包括 API 文件、設定說明和開發者指南。
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#### 知識萃取
從您的程式碼庫中萃取技術知識和模式。

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萃取並記錄這個程式碼庫中使用的關鍵架構模式、設計決策和最佳實務。
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#### 程式碼庫新手上路
幫助新團隊成員快速理解您的程式碼庫結構和關鍵概念。

```
您正在幫助一位新開發者了解這個程式碼庫。請提供架構概覽，解釋主要元件及其互動，並強調最重要的檔案以供首次審查。
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### 安全性與相依性

#### 相依性安全稽核
分析第三方函式庫和相依性以發現安全問題。

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請分析這個程式碼庫中的所有第三方相依性，尋找潛在的安全漏洞，並在必要時建議更安全的替代方案。
```

#### 函式庫整合分析
了解外部函式庫如何整合到您的程式碼庫中。

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分析這個程式碼庫如何與外部函式庫整合，並建議改進以獲得更好的可維護性。
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#### 全面安全掃描
分析您的整個程式碼庫以發現潛在的安全漏洞並獲得可行的建議。

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對這個程式碼庫進行全面的安全稽核。檢查常見的漏洞如 SQL 注入、XSS、驗證問題和不安全的資料處理。為每個發現提供具體的建議。
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### 架構與效能

#### API 設計審查
審查您的 API 設計以確保一致性、最佳實務和潛在改進。

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審查這個程式碼庫中的所有 REST API 端點。檢查命名慣例、HTTP 方法使用、回應格式和錯誤處理的一致性。根據 REST 最佳實務建議改進。
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#### 框架遷移規劃
獲得詳細的遷移計劃以更新到現代框架或語言。

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建立一個逐步遷移計劃，將這個程式碼庫從[目前框架]轉換到[目標框架]。包括風險評估、預估工作量和建議的遷移順序。
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#### 效能最佳化
識別效能瓶頸並接收最佳化建議。

```
分析這個程式碼庫的效能瓶頸。尋找低效率的演算法、不必要的資料庫查詢、記憶體洩漏和可能受益於快取或最佳化的區域。
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## 相關資源

- [提示範例](/zh-tw/guide/prompt-examples) - 更多 AI 分析的提示範本
- [輸出格式](/zh-tw/guide/output) - 為 AI 模型選擇最合適的格式
- [自定義指令](/zh-tw/guide/custom-instructions) - 添加上下文以指導 AI 分析
- [GitHub 倉庫處理](/zh-tw/guide/remote-repository-processing) - 分析遠端倉庫