大多数时候，我们为了梳理和了解整体代码的框架，就需要对Project的代码进行一个全面的流程，随着大语言模型的发展，ChatGPT已经可以协助我们高效的完成此类工作，接下来，我们对使用ChatGPT进行Project代码梳理进行一个方法描述，ChatGPT本身不能直接“连到”你本地磁盘去抓取文件，但你可以通过以下几种方式，让它帮你快速“看”到整个项目并进行分析：

1. 通过“上传文件”功能

  • 压缩项目：把整个项目（包含深层子目录）打包成一个 .zip（或 .tar.gz）文件。
  • 在对话框里上传：在 ChatGPT 界面，点击 “上传文件” 按钮，选择你打好的压缩包。
  • 解压并遍历：上传后，你可以让 ChatGPT（借助 Code Interpreter，也就是 python 工具）：
import zipfile, os

# 解压
with zipfile.ZipFile('project.zip', 'r') as z:
    z.extractall('project')

# 遍历目录树
for root, dirs, files in os.walk('project'):
    print(root, len(files), 'files')
这样它就能给出完整的目录结构，并按需打开、阅读、统计或批量修改文件内容。

2. 如果项目已托管在 GitHub／GitLab

  • 公开仓库或临时开个私人仓库
  • 把仓库地址贴到对话里
  • ChatGPT 可以用“浏览器工具”（web.open）直接打开单个源码文件，进行查阅和注释。

3. 小步提交、分块讨论

  • 如果不方便一次性上传整个项目，也可以分模块、分子目录，把关键文件夹或文件以文本形式粘贴进来（注意单次粘贴行数不要过多，最好控制在几百行以内）。
  • 然后告诉 ChatGPT “请先帮我看一下 src/network/ 下面这几个文件的依赖关系……”，它会一步步帮助你理清逻辑。

注意事项

  • Token 限制：一次加载过多源码会超出模型输入限制，推荐采用“分块上传＋重点提问”模式。
  • 隐私／机密：如果代码含敏感信息，务必先脱敏或只发必要部分。
总结：
  • 最简单的方式是把项目打包上传，借助 Code Interpreter（python）工具来自动遍历、打开、搜索或批量操作。
  • 或者分模块、分文件夹，按需复制粘贴给 ChatGPT。
  • 如果托管在 GitHub，也可以直接给它仓库链接，让它浏览单个文件。
这样你就能让 ChatGPT “看懂”你的 Project 多个文件、深层嵌套目录，并高效地帮你做代码审查、重构建议或问题排查。