はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、

LLMのチャット以外の可能性 ChatGPTなどで話題のLLM（Large Language Model）、用途としてはチャットボットとしての使われ方が多いですが、チャット以外にも使える可能性を秘めています。 具体的には、生成AIでロボット制御をする「RT-1」や、マインクラフトをプレイする「Voyager」などがあります。これらの詳細の解説は以下記事参照ください。 今回は、夏休みの自由研究（と呼べるほど高尚なものではないですが）として、手軽に分かりやすい例として、LLMでマリオをプレイできるか試してみることにしました。 LLMでマリオをプレイ マリオに関しては、以前に深層強化学習で全ステージクリアにチャレンジしたことがあります。 複数人の有志の協力があり、ループを多用する8-4を除いたステージを全てクリアすることができました。ただ、ステージごとにシミュレータで半日以上かけて学習させる必要