為什麼 gitingest 網頁版跟 CLI 抓出來的數字不一樣？

網頁版預設只收 50kB 以下的檔，CLI 預設上限是 10MB。click 在網頁版是 166 個檔、22.0 萬 token，CLI 全抓是 171 個檔、44.3 萬 token。

公司 GitLab 的私有專案可以用嗎？

先 git clone 到本機，再用 gitingest CLI 對資料夾跑，例如 gitingest ./my-project -e "*.lock"，程式碼不會上傳到第三方網站。gitdiagram 是對 GitHub 網址運作，私有 repo 要交出 GitHub token。

GitHub 網址改一個字出架構圖？gitdiagram 與 gitingest 實測，44 萬 token 砍到 11 萬

Q: gitdiagram 和 gitingest 要錢嗎？

開 pallets/click 這個公開 repo 時，兩個網站都沒有要求登入或付費。兩個專案都是 MIT 授權；gitdiagram 產生新的解說影片目前是 early access。

Q: gitingest 的 token 數準嗎？

摘要寫的是 Estimated tokens，是估算值。拿來比較不同過濾條件的大小很好用，實際消耗以使用的模型計費為準。

懶人包
把 GitHub 網址的 hub 換成 diagram 會得到架構圖，換成 ingest 會得到可以貼給 AI 的純文字。兩個都是 MIT 開源專案，GitHub 星數約 1.86 萬和 1.6 萬。
我拿 pallets/click 實測。gitdiagram 畫出 18 個元件、23 條連線、分成 4 組，網址後面加 .md 還能拿到 Mermaid 原始碼給 AI 讀。
gitingest 用 CLI 抓整個 repo 是 171 個檔、約 44.3 萬 token；只抓 src/ 剩 18 個檔、約 10.3 萬 token。網頁版預設只收 50kB 以下的檔，算出來是 22.0 萬 token。
排除 tests、docs、examples 之後還有 24.8 萬 token，因為一個 uv.lock 就有 25.8 萬字元。再排除 lock 檔和 changelog 就降到 11.0 萬。
公開 repo 直接用這兩個網站。公司私有程式碼用 gitingest CLI 在本機跑，不要把 token 交給第三方網站。

這是 Instagram／Facebook 創作者 hayder.developer 的一支 Reels，我抓到的時候是 65 萬次觀看。影片只講兩件事：任何一個 GitHub 網址，把 github 改成 gitdiagram，就會變成一張架構圖；改成 gitingest，就會把資料夾結構和所有檔案內容攤成一頁，方便貼給 AI。

改網址這一步很好學。我想知道的是做出來的東西能不能用，以及貼給 AI 之前要先處理什麼。所以拿 Python CLI 套件 pallets/click 從頭跑了一遍。

gitdiagram 和 gitingest 是什麼？

改法只動網域，後面的 <owner>/<repo> 不變：

https://github.com/pallets/click
https://gitdiagram.com/pallets/click
https://gitingest.com/pallets/click

	gitdiagram	gitingest
產出	互動式架構圖（Mermaid），元件可點到對應檔案	摘要＋目錄樹＋所有檔案內容的純文字
原始碼	GitHub repo，MIT，18,611 星	GitHub repo，MIT，16,049 星
本機用法	自架需要 Bun、Cloudflare R2、Upstash Redis 和 OpenAI 或 OpenRouter key	`pip install gitingest`，Python 3.8 以上
私有 repo	在網站的 Private Repos 填 GitHub token	CLI 加 `-t` 或設定 `GITHUB_TOKEN`

星數是 2026-10-30 用 GitHub API 查的。gitdiagram 的定位是「給人看」，gitingest 的定位是「給 AI 讀」，兩個工具解決的是同一件事的兩半：快速看懂一個陌生的 repo。

gitdiagram 畫出來的圖能看嗎？

打開 https://gitdiagram.com/pallets/click，這個 repo 已經有人產生過，頁尾寫著 2026-10-29 生成，所以開頁幾秒就出圖。

gitdiagram 為 pallets/click 產生的架構圖：Command execution、Application authoring、CLI interaction、Runtime support 四組方塊，每個方塊標註對應的 .py 檔

圖下面列出 18 個元件、23 條連線，元件分成四組：指令執行、應用程式撰寫、CLI 互動、執行期支援。每個方塊都標了對應的檔名，例如 Commands and contexts [core.py]、Argument parser [parser.py]，點下去會跳到 GitHub 上的那個檔案。

它不是單純把 import 關係畫出來。上一輪研究我寫了一支小腳本，用正規表示式掃 click 的 import，把模組之間的依賴畫成 Mermaid。結果是 17 個節點、60 條線：

用 import 關係直接畫出的 pallets/click 依賴圖：17 個模組、60 條交錯的連線，幾乎看不出結構

兩張圖用的是同一個 repo。gitdiagram 讀的是檔案樹、README 和部分原始碼，自架時要填 OpenAI 或 OpenRouter 的 key，圖是 LLM 產生的，所以它會把模組分組並幫連線命名，例如 parses arguments、reports conversion errors。純 import 圖的每一條線都是真的，但讀不出哪一塊在做什麼。

gitdiagram 自己也在頁面上說明這是 AI 產生的概觀。用 .md 版本看得最清楚：

curl -s https://gitdiagram.com/pallets/click.md | head -5

# pallets/click architecture

> Architecture diagram of the GitHub repository pallets/click, generated by GitDiagram from its file tree, README and a sample of source files (last updated 2026-10-29). It is an AI-made overview: check details against the source.

「a sample of source files」和「check details against the source」這兩句很重要：它只讀了部分原始碼，細節要回原始碼確認。

把架構圖交給 AI 讀

網址後面加 .md，回傳的是 text/markdown。我抓 click 那份是 10,207 bytes，內容有一段概述，加上整張圖的 Mermaid 原始碼。這份東西比截圖更適合貼進對話，AI 讀得到每個節點和連線的文字。

README 另外列了一個不用登入的 MCP server，位址是 https://gitdiagram.com/mcp，只能查公開 repo。README 給的 Claude Code 指令如下，我這次沒有裝：

claude mcp add --transport http gitdiagram https://gitdiagram.com/mcp

gitingest 抓出來的東西多大？

網頁版打開 https://gitingest.com/pallets/click，摘要寫 166 個檔、預估 22.0 萬 token。

gitingest.com 處理 pallets/click 的結果：Summary 顯示 Files analyzed 166、Estimated tokens 220.1k，右邊是目錄樹，下面是檔案內容

網頁上的「Include files under」滑桿預設是 50kB，超過的檔不收。CLI 預設上限是 10MB（-s 參數，單位 bytes），所以同一個 repo 用 CLI 全抓會比網頁版大很多。

安裝與第一次執行

pip install gitingest
gitingest --help

我用的是 gitingest 0.3.1。--help 列出的參數裡，跟控制大小有關的是這三個：

參數	作用
`-i, --include-pattern`	只收符合 pattern 的檔
`-e, --exclude-pattern`	排除符合 pattern 的檔，可以重複給
`-s, --max-size`	單檔大小上限（bytes），預設 10485760

同一個 repo，四種抓法

下面四組都是對 https://github.com/pallets/click 跑的，commit 是 2247b35：

指令參數	檔案數	預估 token
不加參數（全抓）	171	442.8k
`-e "tests/" -e "docs/" -e "examples/*"`	38	248.4k
再加 `-e "*.lock" -e "CHANGES.md"`	36	110.2k
`-i "src/*"`	18	103.3k

第二列讓我意外。把測試、文件和範例都排除了，還剩 24.8 萬 token。我把輸出檔按檔案切開量字元數：

檔案	字元數
`uv.lock`	258,442
`src/click/core.py`	157,020
`CHANGES.md`	73,057
`src/click/types.py`	47,337

38 個檔總共 806,143 字元，uv.lock 一個檔就占了三分之一。lock 檔對理解程式沒有幫助，排除它和 changelog 之後，token 從 248.4k 降到 110.2k，跟只抓 src/ 的 103.3k 差不多，但多保留了 README 和 pyproject.toml。

實際用的指令是這行：

gitingest https://github.com/pallets/click \
  -e "tests/*" -e "docs/*" -e "examples/*" -e "*.lock" -e "CHANGES.md" \
  -o click-lean.txt

Files analyzed: 36
Estimated tokens: 110.2k

要不要貼給 AI，先看最大的幾個檔是什麼。 全抓的 44.3 萬 token 裡，大部分是測試、文件和 lock 檔。

本機資料夾也能跑

gitingest 的參數 SOURCE 可以是網址，也可以是本機路徑。我拿這個部落格 repo 的 src/lib 試：

gitingest ./src/lib -i "*.ts" -o local-lib.txt

Directory: C:/Users/user/workspace/ai-lecturer-bob-fresh/src/lib
Files analyzed: 11
Estimated tokens: 18.8k

這條路不經過 gitingest.com。公司內部 GitLab 的專案先 git clone 到本機，再對資料夾跑 CLI，程式碼就不會上傳到第三方網站。

私有 repo 要注意什麼？

兩個網站都支援私有 repo，做法都是交出 GitHub token。

gitdiagram：README 寫「Use private repositories with a GitHub token via Private Repos in the header」。
gitingest 網頁版：表單上有 Private Repository 勾選框。CLI 版是 -t github_pat_... 或 GITHUB_TOKEN 環境變數，README 產生 token 的連結預設勾的是 repo 權限。

token 給出去，等於讓網站能讀你帳號底下的私有 repo。gitdiagram 產圖時還要把檔案內容送給 LLM。我自己的規則是：公開 repo 用網站，公司程式碼只在本機跑 gitingest CLI。

兩個工具怎麼搭配用？

接手一個陌生的開源專案，我的順序是：

gitdiagram.com/<owner>/<repo> 先看全貌，知道核心在哪幾個檔。
想問 AI 細節時，把 gitdiagram.com/<owner>/<repo>.md 的 Mermaid 貼進對話當地圖。
用 gitingest CLI 只抓相關的目錄，排除 tests、docs、lock 檔，看 token 數再決定要不要縮小範圍。
回答裡提到的檔案和函式，回原始碼確認。

gitdiagram 的 .md 自己就寫「check details against the source」，第 4 步不能省。

我之前測過另外兩種讓 AI 讀懂 codebase 的做法：Graphify 省 token 實測是把程式碼建成知識圖譜，Archify 是用 Claude Skill 在本機畫架構圖並對回行號。如果要畫的是公司私有專案的架構圖，Archify 那篇的做法不用把程式碼交給第三方網站。

常見問題

gitdiagram 和 gitingest 要錢嗎？

我開 click 這個 repo 時，兩個網站都沒有要求登入或付費。兩個 repo 都是 MIT 授權。gitdiagram 的 README 寫明產生新的解說影片目前是 early access。

gitingest 的 token 數準嗎？

摘要上寫的是「Estimated tokens」，是估算值。拿來比較不同過濾條件的大小很好用，實際消耗以你用的模型計費為準。

為什麼網頁版跟 CLI 抓出來的數字不一樣？

網頁版預設只收 50kB 以下的檔，CLI 預設是 10MB。click 在網頁版是 166 個檔、22.0 萬 token，CLI 全抓是 171 個檔、44.3 萬 token。

公司的 GitLab 專案可以用嗎？

可以用 gitingest CLI 對本機資料夾跑，例如 gitingest ./my-project -e "*.lock"。gitdiagram 是對 GitHub 網址運作，GitLab 專案沒辦法用改網址的方式。