工具内建的多级预处理流水线实现了输入数据的智能化优化。其核心组件包括：停用词过滤器、标点标准化模块、大小写转换器，以及基于tiktoken的令牌压缩算法。
在GitHub仓库处理场景中，通过excluded_patterns参数可自动忽略*.pb.go等生成文件；EXCLUDED_DIRS设置能排除tests等非核心目录。实际测试表明，这些预处理使代码分析场景的输入规模平均缩减58%。
特别设计的双输出模式（compressed/uncompressed）既保留了原始信息，又提供优化版本。用户案例显示，当处理300页PDF论文时，压缩输出能将令牌数从12万降至4.7万，完美适配大多数LLM的上下文窗口限制。
This answer comes from the articleOneFileLLM: Integrating Multiple Data Sources into a Single Text FileThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " OneFileLLM的智能预处理功能突破传统文本处理的局限性
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