在用大语言模型(如 GPT、Claude、DeepSeek 等)提问网页、GitHub 仓库、论文或视频时,手动整合内容既耗时又低效。
但是 AI 模型特别倚重高质量上下文,以便从多源数据中提取有用信息。
基于这个过程既繁琐且低效,GitHub 上出现了一款开源的高效数据聚合工具:OneFileLLM。
它能自动从网页、GitHub 仓库、ArXiv 论文、YouTube 视频等来源提取内容,整合为单一文本文件并复制到剪贴板,极大提升 LLM(大语言模型)处理效率。

本质上一个一个命令行数据聚合工具,支持从多种来源提取内容,并将其整合为单一文本文件,自动复制到剪贴板以供 LLM 使用。
该工具基于 Python 开发,依赖轻量,支持 PDF、Jupyter Notebook 等格式。
主要功能
-
多源数据支持:覆盖 GitHub 仓库、ArXiv 论文、YouTube 视频和网页内容等。
-
多种文件格式处理:支持 PDF、Jupyter Notebook(.ipynb)、Markdown、Python 脚本等多种格式。
-
内置网页爬取:支持爬取网页及其链接内容,最大深度可配置(默认 2 层)。
-
Sci-Hub 集成:通过 DOI 或 PMID 自动下载 Sci-Hub 论文,转换为文本。
-
文本预处理与优化:提供标记计数,确保输出适合 LLM 上下文窗口,并支持 XML 封装,内容更规范。
-
一键输出至剪贴板:整合内容为单一文本文件,自动复制到剪贴板。
快速使用
OneFileLLM 的安装和使用简单,以下是详细步骤,助你快速上手:
1、克隆仓库
bash
git clone https://github.com/jimmc414/onefilellm.git
cd onefilellm
2、安装依赖
pip install -U -r requirements.txt
3、使用方法
基本使用方法:Python脚本 + 源(文件或目标URL)
bash
python onefilellm.py <source>
比如:将github仓库内容整合为 output.txt 并复制到剪贴板。
bash
python onefilellm.py https://github.com/jimmc414/onefilellm
单一执行 python onefilellm.py
会弹出以下窗口,然后接着输入目标URL也可以。

网页爬取使用方法:
lua
python onefilellm.py https://llm.datasette.io --depth 2
自定义文件类型,需修改Python文件中的 allowed_extensions
参数:
ini
allowed_extensions = ['.py', '.txt', '.md', '.ipynb']
写在最后
OneFileLLM 可以实现自动抓取 & 整理网页、代码、论文、视频内容到一个统一文本文件中,并复制到剪贴板,让 LLM 问答更高效!
它是连接"数据来源 ➜ AI 问答"的理想桥梁,尤其适合 Claude、ChatGPT、DeepSeek、Moonshot 等模型用户作为高效预处理工具使用!
如果你需要为 AI 模型快速准备上下文,或想从复杂来源提取信息,不妨试试 OneFileLLM。
GitHub 项目地址:github.com/jimmc414/on...