DeepWiki: автоматическая генерация документации репозитория GitHub и использование диалогов искусственного интеллекта

Общее введение

DeepWiki - это бесплатный инструмент от Cognition AI, предназначенный для создания структурированной, похожей на Википедию документации для репозиториев GitHub. Он помогает разработчикам быстро разобраться в сложных кодовых базах, анализируя код, файлы README и конфигурационные файлы для автоматического создания подробной документации и интерактивных диаграмм. Пользователям достаточно заменить "github" на "deepwiki" в URL-адресе своего репозитория GitHub, чтобы получить доступ к сгенерированной странице документации. Поддерживая более 30 000 репозиториев, содержащих 4 миллиарда строк кода, DeepWiki также предлагает диалог с искусственным интеллектом, позволяя пользователям задавать вопросы на естественном языке и получать ответы о своем коде. Это решение не требует установки, просто в использовании и значительно повышает эффективность разработки.

Список функций

• Автоматическая генерация документации: анализ кода, README и конфигурационных файлов из репозиториев GitHub для создания структурированной документации в стиле wiki.
• Интерактивные диаграммы: предоставляет визуальные диаграммы архитектуры кода, показывающие взаимосвязи между файлами, функциями и модулями.
• AI Dialogue Assistant: поддерживает вопросы на естественном языке, чтобы ответить на вопросы о функциональности, структуре или зависимостях кода.
• Быстрое сканирование документов: мгновенно анализирует содержимое хранилища, предоставляя обзор основных функций.
• Режим глубокого исследования: углубленный анализ кодовой базы для выявления потенциальных проблем или рекомендаций по оптимизации.
• Поддержка нескольких языков: совместимость с JavaScript, Python, Go, Rust, Java и другими языками программирования.
• Свободный доступ: создание документов в публичных хранилищах совершенно бесплатно и не требует регистрации.

Использование помощи

Как использовать DeepWiki

DeepWiki очень прост в использовании и не требует установки какого-либо программного обеспечения. Вот шаги:

1. Посетите веб-сайт DeepWiki
   Откройте браузер и введите https://deepwiki.com/На первой странице отображается строка поиска и список популярных репозиториев GitHub. На главной странице отображается строка поиска и список популярных репозиториев GitHub, таких как React, TensorFlow и так далее. Пользователи могут нажать на интересующие их репозитории, чтобы просмотреть сгенерированную документацию.
2. Доступ к документации репозитория по URL
   • Найдите URL-адрес целевого репозитория GitHub, например https://github.com/user/repo.
   • Замените "github" на "deepwiki" в URL, чтобы получилось следующее https://deepwiki.com/user/repo.
   • Нажмите Enter, и DeepWiki автоматически проанализирует репозиторий и создаст страницу документации.
   • Если хранилище еще не проиндексировано, на странице будет предложено ввести адрес электронной почты. После отправки DeepWiki проиндексирует и создаст документ в течение нескольких минут.
3. Использование окна поиска
   Введите путь к вашему репозиторию GitHub в поле поиска на главной странице DeepWiki (например. microsoft/vscode возможно langchain-ai/langchain). После нажатия кнопки "Поиск" система перейдет на страницу документации соответствующего склада.
4. Добавьте частный репозиторий (требуется регистрация)
   • Для работы с частными репозиториями пользователям необходимо зарегистрировать учетную запись на сайте DeepWiki и войти в систему.
   • Нажмите кнопку "Добавить репозиторий" на главной странице и введите путь к репозиторию (например. TryGhost/Ghost) или полный URL-адрес.
   • Чтобы получить доступ к частному репозиторию, необходимо предоставить персональный токен доступа для GitHub или GitLab. Эти токены можно сгенерировать в GitHub в разделе "Настройки > Настройки разработчика > Персональные токены доступа".
   • После отправки DeepWiki анализирует частный репозиторий и создает документацию.

Основные функции Процедура работы

Автоматическое создание документов

DeepWiki генерирует подробную документацию, анализируя структуру кода репозитория, README и конфигурационные файлы. Документация включает:

• Обзор структуры кода: Список основных файлов и каталогов репозитория с описанием того, что делает каждый модуль.
• Функциональное описание: Описывать назначение ключевых функций, классов и переменных, а также объяснять сложную логику простыми словами.
• анализ зависимостей: Перечислите внешние библиотеки и фреймворки, используемые проектом, с описанием их назначения.

Пользователи могут просматривать это содержимое непосредственно после открытия страницы документа. Страницы документации имеют четкую структуру, обычно с навигацией по каталогу слева и подробным содержанием справа.

Интерактивные диаграммы

Функция диаграмм DeepWiki наглядно показывает архитектуру кодовой базы. Диаграммы включены:

• Диаграмма взаимоотношений с документацией: Показывает отношения вызова между файлами.
• Диаграмма зависимостей модулей: Демонстрация зависимостей и взаимодействия между модулями.
• блок-схема управления: Описывает путь выполнения кода.

Диаграммы можно просмотреть, нажав на "Диаграммы" или аналогичные вкладки на странице документации. Некоторые диаграммы поддерживают взаимодействие, например, нажатие на узел для перехода к соответствующему сегменту кода.

Диалоговый помощник с искусственным интеллектом

DeepWiki представляет собой простой в использовании веб-сайт, основанный на Девин Диалоговый помощник для искусственного интеллекта. Процедура выглядит следующим образом:

• Найдите поле ввода в нижней части страницы документации (обычно оно обозначено как "Спросить об этом репо").
• Введите вопрос, например "Что делает эта функция?" или "Как в проекте настроена база данных?". или "Как в проекте настраивается база данных?". .
• После отправки ИИ генерирует контекстно-значимые ответы на основе содержимого хранилища.
• Пользователи могут продолжать задавать вопросы, а искусственный интеллект будет поддерживать диалог и давать более подробные ответы.

Модель глубинного исследования

Режим "Глубокое исследование" подходит для пользователей, которым необходим углубленный анализ. Метод работы:

• Найдите переключатель "Глубокое исследование" на странице документации (он может находиться рядом со строкой поиска).
• После открытия введите сложные вопросы, такие как "Какие узкие места в производительности этого хранилища?" или "Какие потенциальные ошибки в коде? или "Каковы потенциальные ошибки в коде?".
• DeepWiki выполняет несколько раундов анализа и генерирует подробный отчет с описанием проблемы, фрагментами кода и рекомендациями по оптимизации.

предостережение

• общественный склад: Бесплатное использование без регистрации.
• Частный склад: Требуется регистрация и токен доступа, который рекомендуется хранить в надежном месте.
• большой склад: Анализ может занять несколько минут, поэтому рекомендуется начать с небольшого склада, чтобы опробовать его.
• Языковая поддержкаDeepWiki поддерживает основные языки программирования, но поддержка нетрадиционных языков может быть ограничена.

сценарий применения

1. Проект быстрого старта для начинающих разработчиков
   Если разработчики-новички тратят дни на чтение кода и документации, DeepWiki генерирует документацию и диаграммы, чтобы помочь им быстро понять архитектуру проекта и его основную функциональность. Например, фронтенд-разработчик может использовать DeepWiki, чтобы узнать о React Компонентная структура проекта экономит время обучения.
2. Вклад в проект с открытым исходным кодом
   Незнание кодовой базы часто мешает разработчикам открытого кода, а DeepWiki предоставляет подробную документацию и ответы AI, которые позволяют быстро найти модули, которые можно улучшить. Например, участники могут задать вопрос "Какие проблемы остались в этом репозитории?" и сразу найти соответствующий код.
3. Подготовка к техническим собеседованиям
   Кандидаты могут использовать DeepWiki для анализа открытых проектов целевой компании и изучения ее технологического стека и практики написания кода. Например, кандидат в back-end-разработчики может изучить дизайн API в репозитории компании, чтобы подготовиться к вопросам на собеседовании.
4. Студенты учатся программировать
   Начинающие программисты могут использовать DeepWiki для изучения кодовых реализаций известных проектов с открытым исходным кодом. Например, студенты могут проанализировать документацию по TensorFlow и совместить ее с ответами AI-помощников, чтобы понять принципы работы фреймворков машинного обучения.

QA

1. Какие языки программирования поддерживает DeepWiki?
   DeepWiki поддерживает JavaScript, Python, Go, Rust, Java и другие основные языки, охватывая большинство областей разработки. Для нетрадиционных языков документация может быть неполной.
2. Как частные репозитории используют DeepWiki?
   Зарегистрируйте учетную запись и предоставьте персональный токен доступа к GitHub или GitLab. После входа в систему введите путь к вашему частному репозиторию, и DeepWiki создаст документацию.
3. Являются ли созданные документы точными?
   Документация DeepWiki основана на анализе искусственного интеллекта и обычно точна, но сложный или недостаточно прокомментированный код может привести к погрешностям в интерпретации. Рекомендуется сочетать проверку с проверкой исходного кода.
4. Является ли DeepWiki полностью бесплатной?
   Генерация документации в публичном репозитории полностью бесплатна. Частные репозитории требуют регистрации, а некоторые дополнительные функции могут потребовать оплаты (посетите официальный сайт, чтобы уточнить точную стоимость).