dir2md — code repository के लिए AI-पठनीय Markdown ब्लूप्रिंट बनाता है

🙋 इसे क्यों बनाया गया?
जैसे-जैसे SaaS प्रोडक्ट बड़े होते गए, codebase लगातार अधिक जटिल होता गया,
और nested directories, बिखरी हुई config files, तथा legacy assets न सिर्फ डेवलपर्स बल्कि AI के लिए भी context समझने में बाधा बनते हैं।

असल में, Claude-आधारित AI CLI tool को debug करते समय,
मैंने "समस्या विश्लेषण" मांगने वाले prompt के अनुसार सुझाए गए बदलाव लागू किए,
लेकिन structure को ठीक से न समझ पाने वाली response की वजह से कई बार ऐसी निराशाजनक स्थिति आई जिसमें महत्वपूर्ण files delete हो गईं।

इस अनुभव से मुझे समझ आया कि समस्या documentation की कमी नहीं, बल्कि 'यह है कि खुद structure सामने नहीं आता'। इसी वजह से मैंने dir2md — एक structure-केंद्रित Markdown map generator — विकसित किया।

🧭 यह क्या करता है?
dir2md पूरे project को scan करके ऐसा LLM-optimized Markdown blueprint बनाता है जिसे इंसान हो या AI, दोनों आसानी से समझ सकें। लक्ष्य सिर्फ एक साधारण file tree बनाना नहीं, बल्कि एक अर्थपूर्ण "code map" तैयार करना है।

🔑 मुख्य फीचर्स
▫️ .gitignore-आधारित directory scan
▫️ प्रति file token limit + Head/Tail sampling के साथ summary optimization
▫️ SimHash-आधारित deduplication से मिलती-जुलती files हटाना
▫️ basic secret masking support (Pro version में advanced patterns उपलब्ध)
▫️ कई output modes: full tree / inline summary / summary-only आदि
▫️ CI/CD में reproducible output: --no-timestamp, --emit-manifest आदि

✅ dir2md किन स्थितियों में उपयोगी है
▫️जब किसी जटिल legacy codebase को जल्दी समझना हो
▫️जब research folders/data directories का documentation करना हो
▫️जब AI agents को सुरक्षित structural information देनी हो
▫️जब LLM prompt में “पूरे project का summary” चाहिए हो

🔗 लिंक
▫️GitHub: https://github.com/Flamehaven/dir2md
▫️ वेब डेमो (Hugging Face): https://huggingface.co/spaces/Flamehaven/dir2md-demo
▫️ बनाने की पृष्ठभूमि (Medium): https://medium.com/p/227a691a08aa