デブランク：LLMトークン削減のためのコード書式除去ツール
Deblankの機能
Deblankは、コードをLLMに送信する前にコードのフォーマット（インデント、空白、改行）を除去する前処理ツールで、後処理ステップで可読性を回復します。この変換は双方向で、ASTセーフです。
パフォーマンス結果
複数のモデル（DeepSeek-V3、Claude、Geminiなど）での評価では：
- JavaやC++などの言語で約30%のトークン削減
- Pythonで約9%のトークン削減
- コード補完のPass@1精度への影響は無視できる程度
- 平均レイテンシ：約76ms
サポート言語と機能
- Python、Java、C/C++、C#、JavaScript/TypeScript、Go
- 不完全なスニペットも適切に処理
- フィル・イン・ザ・ミドルワークフローに有用
はじめに
このプロジェクトはオープンソースで、以下のリソースが利用可能です：
- GitHub: https://github.com/anpl-code/Deblank
- 論文: https://arxiv.org/abs/2508.13666
- Docker:
docker pull zhangcen456/deblank:latest
この種のトークン最適化は、コンテキストが制限されたLLMを扱う場合や大規模なコードベースを処理する際に特に有用ですが、フォーマット規則の違いにより言語ごとの影響は異なります。
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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