pastemax

GitHub
1.2k 138 简单 1 次阅读 3天前MIT语言模型插件
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

PasteMax 是一款专为开发者打造的桌面应用,旨在简化将代码文件发送给大语言模型(LLM)的过程。在使用 AI 编程助手时,手动筛选、复制和拼接多个代码文件往往繁琐且容易出错,PasteMax 通过提供智能的文件浏览与管理功能,完美解决了这一痛点。

用户可以使用 PasteMax 轻松浏览项目目录,快速搜索目标文件,并一键选中所需内容。其核心亮点在于"AI 就绪”特性:它能自动估算每个文件的 Token 数量,支持设定不同模型(如 Claude、GPT-4o 等)的上下文限制,并在选中内容超出限制时发出预警。此外,工具会自动识别并排除二进制文件及常见的无关依赖(如 node_modules),确保发送给 AI 的都是干净、有效的代码片段。

PasteMax 基于 Electron、React 和 TypeScript 构建,支持 Windows、Mac、Linux 及 WSL 全平台运行,并提供深色模式和工作区保存功能。无论是需要调试代码的软件工程师,还是希望利用 AI 分析项目结构的技术研究人员,都能通过 PasteMax 显著提升与 AI 交互的效率,让代码分享变得简单流畅。

使用场景

资深后端工程师小李正在重构一个遗留的微服务项目,他需要选取核心业务逻辑文件发送给 LLM 进行代码审查和重构建议。

没有 pastemax 时

  • 手动筛选耗时:需要在文件资源管理器和 IDE 之间反复切换,逐个打开文件确认内容,手动复制粘贴到聊天窗口,极易出错且效率低下。
  • 忽略上下文限制:无法直观判断所选代码是否超过了模型(如 Claude 3.7 或 GPT-4o)的 Token 上限,往往粘贴后发现被截断,不得不重新删减。
  • 误选无效文件:容易不小心复制进 node_modules、二进制文件或巨大的锁文件(如 package-lock.json),浪费宝贵的上下文窗口并干扰 AI 判断。
  • 多文件整合困难:当需要同时分析多个关联文件时,难以快速将它们合并为一段格式整洁、带有文件路径标记的完整代码块。

使用 pastemax 后

  • 智能浏览与一键复制:利用文件树导航和搜索功能快速定位目标,勾选所需文件后一键复制,自动按格式拼接好所有代码片段。
  • 实时 Token 预警:界面实时显示当前选中内容的 Token 数量,并根据预设模型(如 Gemini 2.5)的上下文限制发出警告,确保内容完整发送。
  • 自动过滤噪音:自动识别并排除二进制文件及常见的依赖目录,只保留纯净的源代码,让 AI 专注于核心逻辑分析。
  • 工作区高效管理:保存常用项目为工作区,随时加载即可开始工作,配合预览 pane 快速确认内容,大幅缩短准备时间。

pastemax 将原本繁琐的文件整理过程转化为秒级的智能操作,让开发者能更专注于与 AI 的深度协作而非数据搬运。

运行环境要求

操作系统
  • Windows
  • macOS
  • Linux
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该工具是基于 Electron 的桌面应用,非 Python 项目。开发环境需安装 Node.js (v14 或更高版本) 及 npm/yarn。普通用户可直接下载编译好的二进制安装包使用。在 macOS 上首次运行可能需要在系统设置中允许来自未知开发者的应用;在 Windows 上可能因未签名而提示不受信任,需选择继续运行。
python未说明
Electron
React
TypeScript
Vite
tiktoken
ignore
chokidar
pastemax hero image

快速开始

PasteMax

PasteMaxIcon

一款现代化的文件查看器应用,专为开发者设计,可轻松浏览、搜索和复制代码库中的代码。
非常适合粘贴到 ChatGPT 或您选择的大型语言模型中。基于 Electron、React 和 TypeScript 构建。

许可证:MIT GitHub 问题 GitHub 发布

概述

PasteMax 是一款专为使用 AI 编程助手的开发者打造的简单桌面应用。它通过智能文件浏览器、令牌计数、文件过滤、快速复制和预览功能,让与大型语言模型分享代码变得轻而易举。只需选择所需的文件,跳过二进制文件和无用内容,即可获得干净、格式化的代码片段,直接用于您的 LLM。

PasteMax 文件预览 模型列表

视频

YouTube 链接

功能

文件导航与管理

  • 文件树导航:通过可展开的树形视图浏览目录和文件
  • 搜索功能:按文件名或内容快速查找文件
  • 排序选项:按名称、大小或令牌数量对文件进行排序
  • 文件更改监听器:当文件被添加、修改或删除时,自动更新文件列表
  • 手动刷新:在需要时可执行完整的目录重新扫描

适合 AI 的功能

  • 令牌计数:查看每个文件的大致令牌数量
  • 模型上下文限制:选择不同的模型(Claude-3.7、GPT-4o、Gemini 2.5 等)
  • 上下文限制警告:当所选内容超过模型的上下文限制时发出提醒

内容与预览

  • 文件预览器:在专用的预览窗格中查看文件内容
  • 多文件选择:可以选择多个文件并一起复制其内容
  • 二进制文件检测:自动检测并排除二进制文件
  • 智能文件排除:自动排除 package-lock.json、node_modules 等文件

工作流增强

  • 工作区管理:保存和加载工作区,以便快速访问目录
  • 自动更新检查器:保持应用程序始终处于最新版本
  • 深色模式:可在浅色和深色主题之间切换,以获得舒适的观看体验
  • 跨平台支持:适用于 Windows、Mac、Linux 和 WSL

安装

下载二进制文件

发布页面 下载最新的 PasteMax 版本。

从源码构建

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/kleneway/pastemax.git
cd pastemax
  1. 安装依赖项:
npm install
  1. 构建应用:
npm run build:electron
npm run package

注意:如果在运行 npm run package 时遇到问题,可以尝试使用特定于平台的命令:

npm run package:win
npm run package:mac
npm run package:linux

成功构建后,您将在 release-builds 目录中找到可执行文件:

Windows:

  • PasteMax Setup 1.0.0.exe - 安装程序版本
  • PasteMax 1.0.0.exe - 便携式版本

Mac:

  • PasteMax 1.0.0.dmg - 安装程序版本
  • PasteMax 1.0.0.zip - 便携式版本

Linux:

  • PasteMax 1.0.0.deb - 安装程序版本(Deb 包)
  • PasteMax 1.0.0.rpm - 安装程序版本(RPM 包)
  • PasteMax 1.0.0.AppImage - 便携式版本

开发

前提条件

  • Node.js(v14 或更高版本)
  • npm 或 yarn

在开发模式下运行

要在开发模式下运行应用程序:

# 启动 Vite 开发服务器
npm run dev

# 在另一个终端中启动 Electron
npm run dev:electron

为生产环境构建

要为生产环境构建应用程序:

# 使用 Vite 构建 React 应用程序,并更新 Electron 的路径
npm run build:electron

# 创建特定于平台的分发包
npm run package

项目结构

  • src/ - React 应用程序源代码
    • components/ - React 组件
    • context/ - React 上下文提供者
    • hooks/ - 自定义 React 钩子
    • types/ - TypeScript 类型定义
    • utils/ - 工具函数
    • styles/ - CSS 样式
    • assets/ - 静态资源,如图片
  • electron/ - Electron 后端相关文件
  • public/ - 公共资源(favicon 等)
  • scripts/ - 用于构建和测试的实用脚本
  • docs/ - 文档

使用的库

  • Electron - 桌面应用程序框架
  • React - UI 库
  • TypeScript - 类型安全
  • Vite - 构建工具和开发服务器
  • tiktoken - 用于估计 LLM 上下文的令牌计数
  • ignore - 基于 .gitignore 样式的文件排除模式匹配
  • chokidar - 文件监视器

故障排除

Windows 上出现“警告:不受信任”

如果您看到关于应用程序不受信任的警告,可以通过点击“仍要运行”来绕过此问题。这是 Electron 应用程序中常见的问题,尤其是因为 PasteMax 未签名。

Mac 上出现“应用程序无响应”

如果您在 Mac 上遇到“应用程序无响应”的提示,可能是由于 macOS 的安全设置所致。您可以尝试以下操作:

  1. 打开系统偏好设置。
  2. 转到安全性与隐私。
  3. 在“通用”选项卡下,找到“允许从以下位置下载的应用程序”部分。
  4. 查找“PasteMax”,然后点击“仍要打开”。

其他问题

如果您遇到其他问题,请在 GitHub 上报告

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

贡献

欢迎贡献!请随时提交拉取请求。

  1. 分支仓库
  2. 创建您的功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交更改 (git commit -m '添加一些惊人的功能')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

星标历史 ⭐

星标历史图表


版本历史

v1.1.1-stable2026/02/09
v1.1.0-stable2025/05/18
v1.0.5-stable2025/05/10
v1.0.1-stable2025/05/03
v1.0.0-Stable2025/04/22

常见问题

相似工具推荐

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

149.5k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

gemini-cli

gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具,它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言,它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径,无需切换窗口即可享受智能辅助。 这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点,让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用,还是执行复杂的 Git 操作,gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。 它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口,具备出色的逻辑推理能力;内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具;更独特的是,它支持 MCP(模型上下文协议),允许用户灵活扩展自定义集成,连接如图像生成等外部能力。此外,个人谷歌账号即可享受免费的额度支持,且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源,是提升终端工作效率的理想助手。

100.8k|★★☆☆☆|今天
插件Agent图像

markitdown

MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具,专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片(含 OCR)、音频(含语音转录)、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析,能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。 在人工智能应用日益普及的今天,大语言模型(LLM)虽擅长处理文本,却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点,它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式,成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外,它还提供了 MCP(模型上下文协议)服务器,可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。 这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用,尤其是那些需要构建文档检索增强生成(RAG)系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性,但其核心优势在于为机器

93.4k|★★☆☆☆|4天前
插件开发框架

LLMs-from-scratch

LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目,旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)。它不仅是同名技术著作的官方代码库,更提供了一套完整的实践方案,涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。 该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型,却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码,用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理,从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外,项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码,帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API,而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言,这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计:将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤,配合详细的图表与示例,让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础,还是为未来研发更大规模的模型做准备

90.1k|★★★☆☆|4天前
语言模型图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|5天前
开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85.1k|★★☆☆☆|今天
图像数据工具视频