FileConcat: Gratis-Webtool kombiniert Dateien für KI-Assistenten

Wer regelmäßig mit KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Gemini arbeitet, kennt vermutlich das Problem: Man möchte mehrere Dateien – etwa den Quellcode eines ganzen Projekts – in einen einzigen Prompt packen, um dem Modell vollständigen Kontext zu geben. Doch das manuelle Kopieren und Einfügen aus Dutzenden Dateien kostet Zeit und führt schnell zu unübersichtlichen Ergebnissen. Genau hier setzt das kostenlose OpenSource-Webtool FileConcat.com an.

Das Tool wurde von Entwickler CeamKrier als Open-Source-Projekt entwickelt und ist vollständig browserbasiert. Es erlaubt, mehrere Code-Dateien, Textdokumente oder sogar ganze Ordnerstrukturen zu einer einzigen, KI-optimierten Ausgabedatei zusammenzuführen - ohne Installation, ohne Registrierung, ohne Kosten.

Funktionen im Überblick

FileConcat bietet einen pragmatisch gestalteten Workflow in drei Schritten:

1. Upload oder Import – Dateien können per Drag & Drop hochgeladen oder direkt aus einem GitHub-Repository importiert werden. Wer ein komplettes Softwareprojekt als Kontext bereitstellen will, spart sich damit erheblichen Aufwand.
2. Smart Processing – Das Tool verarbeitet die Dateien automatisch in einem für LLMs optimierten Format. Dateistruktur und Ordnerhierarchie bleiben dabei erhalten, sodass das KI-Modell nachvollziehen kann, welche Datei zu welchem Modul gehört.
3. Export und Nutzung – Die zusammengeführte Datei kann direkt kopiert und in den bevorzugten KI-Chat eingefügt werden.

Besonders hervorzuheben sind dabei auch diese Features:

• 100% Offline-Verarbeitung: Alle Operationen finden ausschließlich im Browser statt – keine Daten verlassen das eigene Gerät. Das ist ein klarer Vorteil gegenüber cloudbasierten Konkurrenzlösungen, vor allem für sensiblen Quellcode.
• Token-Schätzung: FileConcat zeigt an, wie viele Tokens der kombinierte Text voraussichtlich belegt. Das hilft dabei, das Kontextfenster eines LLMs nicht zu überschreiten.
• GitHub-Integration: Repositories lassen sich direkt importieren, ohne sie erst lokal klonen zu müssen.
• Dark Mode: Für die Augen freundliche Oberfläche auch bei längeren Arbeitssessions.

Warum ist das für LLMs so wichtig?

Moderne Large Language Models wie GPT-4o, Claude 3.5 oder Gemini 1.5 Pro verfügen zwar über sehr große Kontextfenster (teils über 100.000 Tokens), aber sie können nur das verarbeiten, was ihnen in einem einzigen Prompt übergeben wird. Ein reales Softwareprojekt besteht jedoch aus Dutzenden oder Hunderten von Dateien in verschachtelten Verzeichnissen.

Das Problem: Übergibt man einem LLM nur eine einzelne Datei, fehlt ihm der Gesamtkontext. Es kann keine projektübergreifenden Abhängigkeiten erkennen, keine konsistenten Refactorings vorschlagen und keine Fehler in Modulen finden, die es schlicht nicht kennt. Die Lösung ist daher die Kontextaggregation – alle relevanten Dateien werden also zu einem einzigen, strukturierten Dokument zusammengefasst, das dem Modell als vollständige Wissensbasis dient.

Ein weiterer, oft unterschätzter Grund für das Zusammenführen von Dateien sind zudem die Upload-Limits der Web-Oberflächen gängiger KI-Assistenten. Sowohl ChatGPT als auch Claude erlauben pro Konversation nur eine begrenzte Anzahl an Dateianhängen – je nach Abonnement-Stufe sind es meist zwischen 5 und 20 Dateien gleichzeitig. Wer allerdings ein Projekt mit 50 Quelldateien analysieren lassen möchte, stößt damit schnell an eine harte Grenze. Durch das vorherige Zusammenführen aller relevanten Dateien in eine einzige Textdatei umgeht man dieses Limit jedoch vollständig: Es wird nur noch ein einziger Upload benötigt und das Modell erhält trotzdem den vollständigen Projektkontext.

Einschätzung und Fazit

FileConcat.com trifft einen realen Schmerzpunkt im Alltag von Entwicklern, die täglich mit KI-Assistenten arbeiten. Die Kombination aus Offline-Verarbeitung, GitHub-Integration und Token-Schätzung macht es zu einem soliden, datenschutzfreundlichen Werkzeug ohne Registrierungszwang. Es richtet sich primär an Softwareentwickler und technische Nutzer, die ihren KI-Workflow effizienter gestalten möchten - aber auch nicht-technische Nutzer, die etwa mehrere Textdokumente zu einem einzigen Kontext zusammenführen wollen, kommen auf ihre Kosten.

Da das Projekt als Open Source auf GitHub verfügbar ist und aktiv gepflegt wird, ist auch die Vertrauenswürdigkeit gegeben - der Code ist einsehbar und die Funktionsweise damit transparent nachvollziehbar.