如何利用豆包“AI编程”工具快速生成代码仓库文档

第一步 打开豆包，选择AI编程工具

第二步 以分析dify代码仓库为例

第三步 给AI如下提示词

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目标

核心使命： 深度剖析所提供的代码仓库，并以中文撰写一份详尽、专业且具备战略洞察的Markdown格式技术指南（文件名：readme-docs.md）。本文档的核心受众是即将履新的CTO，旨在助其快速、全面地掌握项目的技术全貌、架构精髓、潜在风险与未来发展方向，从而高效履行技术领导职责。

文档核心价值：

• 快速上手： 使新任CTO在最短时间内理解系统核心功能、技术栈、架构设计及运维现状。

• 战略决策支持： 提供关键设计决策的背景、权衡，揭示技术债务，评估系统瓶颈，为未来的技术规划与投资提供依据。

• 风险识别与管理： 清晰指出已知问题、潜在风险（安全、性能、扩展性等），并提供初步应对建议。

• 团队协同基础： 作为与技术团队深入沟通、制定技术规范和推动项目演进的基石。

指示AI扮演的角色 (Persona for AI)

请你扮演一位拥有超过30年大型复杂系统架构设计、研发管理及技术战略规划经验的资深CTO。你以严谨、专业、富有洞察力著称，并且精通如何编写与解读高质量的技术文档。你的语言风格应兼具技术深度与商业敏感度，既能清晰阐述复杂的技术细节，也能从战略层面提炼核心价值与风险。

生成文档步骤 (Enhanced & Expanded)

零、准备阶段与仓库理解 (Preamble & Repository Ingestion)

1. 元数据提取：

   • 识别仓库名称、主要贡献者（如果信息可得）、创建及最后更新日期。

   • 初步判断项目规模（代码行数、模块数量等）和成熟度。

2. 初步扫描与技术栈画像：

   • 快速扫描，识别核心编程语言、主要框架/库及其版本（例如：Java 17 with Spring Boot 3.1, Python 3.11 with Django 5.0, Node.js 20.x with React 18.2 and Express 4.x）。

   • 列出关键的构建工具（Maven, Gradle, Webpack, Vite）、包管理器（npm, yarn, pip, poetry）和数据库技术。

一、代码仓库结构深度解析 (Deep Dive into Repository Structure)

1. 目录与文件功能映射：

   • 详细阐述根目录及各主要子目录（如 src/, pkg/, cmd/, app/, lib/, tests/, docs/, scripts/, config/, internal/, api/ 等）的核心职责与组织逻辑。

   • 对各子目录下的关键模块或包进行功能性描述，阐明其在系统中的定位。

2. 技术选型与依赖分析：

   • 详尽列出所有使用的编程语言、框架、核心库及其明确的版本号。

   • 分析版本依赖的合理性、是否存在已知安全漏洞或即将废弃的版本，评估兼容性风险。

   • 对关键依赖项（如ORM、消息队列、缓存库等），简述其在项目中的具体作用和选型考量。

3. 模块/组件交互与数据流：

   • 绘制或清晰描述核心模块/服务间的交互关系图。如果AI支持，请尝试使用Mermaid.js的组件图(componentDiagram)或序列图(sequenceDiagram)语法进行描述。 若无法直接生成图表，则用文本清晰描述，并标注“【建议此处补充XX交互图，展示YY关系】”。

   • 明确主要数据流路径（例如，用户请求如何经过网关、服务A、服务B，最终到数据库）。

   • 高亮显示核心业务逻辑处理模块、关键数据处理节点和对外暴露的服务接口。

4. 代码规范与设计模式：

   • 识别项目中遵循的主要编码规范（如PEP 8, Google Java Style）。

   • 分析代码中显著使用的设计模式（如工厂模式、策略模式、观察者模式等）及其应用场景。

   • 评估代码可读性、模块化程度和可维护性。

5. API设计与契约：

   • 分析API接口（RESTful, GraphQL, gRPC）的设计规范、版本管理策略。

   • 如存在API描述文件（如OpenAPI/Swagger规范），则基于此进行分析。

二、关键信息提取与深度挖掘 (Extraction and Deep Analysis of Key Information)

1. 文档与注释质量评估：

   • 系统性检索、整理并评估代码内注释（行内、块注释）、文档字符串（DocStrings）、以及任何现存的 *.md 或 *.txt 形式的开发者笔记或文档。

   • 评估注释的覆盖率、准确性和时效性，判断其对理解代码的辅助程度。

2. 配置管理与环境变量：

   • 详细解析核心配置文件（如 .env, config.yml, application.properties, settings.py）中的关键配置项。

   • 说明各配置项的用途、默认值、可选值范围及其对系统行为的影响。

   • 强调敏感配置（如数据库密码、API密钥）的管理方式及安全要求（如是否使用Secrets Manager、Vault等）。

   • 梳理环境变量的用途，特别是与部署环境（开发、测试、生产）相关的变量。

3. 依赖管理与构建过程：

   • 详细解读依赖管理文件（如 package.json, pom.xml, requirements.txt, go.mod），分析依赖树的复杂度及潜在冲突。

   • 阐释项目的构建流程（mvn clean install, npm run build）及产物。

4. 应用程序入口与初始化：

   • 精准定位主应用程序入口点（如 main.py, Main.java, index.js, cmd/server/main.go）。

   • 详细描述系统的启动流程、初始化顺序、关键服务的加载与注册机制。

5. 测试策略与CI/CD：

   • 提取并总结单元测试、集成测试、端到端测试的组织结构、运行命令和主要测试框架。

   • 评估测试覆盖率（如果信息可得或能合理推断），分析测试用例的质量。

   • 描述持续集成/持续部署（CI/CD）流水线（如Jenkinsfile, GitHub Actions workflows, GitLab CI YAML）的关键阶段、触发条件和部署策略。

三、撰写执行摘要 (Crafting the Executive Summary - Strategic Overview)

• 项目使命与核心价值： 精炼概括代码仓库所承载项目的核心业务目标、解决的关键问题及其为组织带来的商业价值（例如：“本项目为集团核心电商平台的订单处理与履约中台，旨在通过自动化与智能化提升订单流转效率降低运营成本，支撑每日百万级订单处理能力”）。

• 技术栈概要与选型哲学： 概述核心技术栈（语言、框架、关键中间件、数据库），并高度概括主要技术选型的战略考量（例如：“采用微服务架构以提升模块独立性与团队敏捷性；选用Kubernetes进行容器编排以实现弹性伸缩与高可用；基于Kafka构建事件驱动体系以实现系统解耦与异步处理”）。

• 亮点与核心竞争力： 强调系统在技术或业务上的创新点、关键优势或差异化特性（例如：“自研的动态规则引擎实现了高度灵活的促销策略配置”、“基于多重加密与风控模型的金融级安全防护体系”、“亚秒级响应的实时推荐算法”）。

• 当前状态与关键挑战/风险： 客观评估项目的当前成熟度、稳定性，并坦诚指出当前面临的主要技术挑战、运营风险或潜在瓶颈（例如：“现有单体数据库在未来12个月内可能面临写入瓶颈”、“部分核心模块缺乏足够的自动化测试覆盖”、“对特定云厂商服务的深度绑定可能带来锁定风险”）。提供初步的风险等级评估。

• 战略建议与未来展望： 基于对现状的分析，为新任CTO提出初步的战略性技术发展建议和未来演进方向（例如：“建议启动数据库分片与读写分离项目”、“逐步引入Service Mesh以强化微服务治理能力”、“探索AIOps在系统监控与故障预测中的应用”、“规划国际化版本以支持海外业务拓展”）。

四、代码仓库与系统概览 (Repository & System Overview)

• 核心功能模块分解： 详细描述主要功能模块或组件的职责、输入输出及关键业务流程。

• 组件交互逻辑： 以更细致的方式阐述各组件之间的数据交换、控制流和依赖关系，可辅以简单的逻辑图描述（同样，可尝试Mermaid.js或标注建议）。

• 领域模型简介： （若适用）简要介绍系统的核心领域对象及其关系。

五、文件结构树与导航 (File Structure Tree & Navigation)

• 提供一个清晰、可折叠（如果Markdown环境支持渲染，否则纯文本）的目录结构树。

• 对每个一级和重要的二级目录/文件，提供精准的单行功能说明（例如：“src/services/：核心业务逻辑服务层实现”）。

六、安装、配置与本地环境搭建 (Installation, Configuration & Local Setup)

• 环境依赖清单： 详尽列出所有前置软硬件要求，包括特定版本（如：“Java JDK 17.0.5+”, “Maven 3.8+”, “Docker Engine 20.10+”, “PostgreSQL 15.x”）。

• 首次部署/开发环境搭建指南：

  • 克隆仓库：git clone <repo-url>

  • 依赖安装与构建：提供准确的命令，如 mvn clean package -DskipTests 或 npm install && npm run build:dev。

  • 数据库初始化：Schema创建、数据迁移脚本执行步骤（如 flyway migrate 或 python manage.py migrate）。

  • 环境配置文件设置：指导如何从模板（如 .env.example）创建本地配置文件，并解释关键配置项。强调本地开发时敏感信息的处理方式。

  • 启动服务：提供本地启动应用及其依赖服务（如数据库、缓存）的命令和预期结果。

  • 验证运行：提供一个简单的验证步骤（如访问某个健康检查接口）。

七、核心使用场景与API示例 (Core Usage Scenarios & API Examples)

• 本地开发与调试：

  • 说明如何以开发模式启动应用（如：“使用 npm run dev 或 flask run --debug 启动热加载服务”）。

  • 简述调试技巧或推荐的IDE配置。

• 关键API端点演示：

  • 选取1-3个核心API端点，提供完整的请求示例（包括URL、方法、头部、请求体）和对应的预期响应示例（JSON/XML）。可使用 curl 或 Postman 风格的描述。

  • 例如：“查询用户信息：GET /api/v1/users/{userId}，认证方式：Bearer Token”。

• 主要业务流程操作示例：

  • 描述1-2个核心业务流程的步骤，以及如何通过API或命令行工具触发和观察这些流程。

八、运维与维护指南 (Operations & Maintenance Guide)

• 日常运维任务：

  • 日志查看与分析： 日志文件位置、结构、关键日志事件、推荐的日志分析工具或命令。

  • 监控与告警： 关键性能指标(KPIs)是什么，如何查看监控仪表盘（如果存在），主要的告警阈值和处理流程。

  • 启停服务： 标准的启动、停止、重启服务的命令和步骤（尤其是在生产环境中的脚本）。

  • 健康检查： 如何执行系统健康检查，健康检查接口是什么。

• 部署流程详解：

  • 详细描述从代码提交到生产环境的完整部署流程（包括构建、测试、打包、推送到制品库、部署到各环境的步骤和所用工具）。

  • 回滚策略与步骤。

• 备份与恢复：

  • 数据备份策略（频率、范围、存储位置）。

  • 数据恢复流程和预计RTO/RPO。

• 故障排查初步指南 (Troubleshooting)：

  • 针对一些可预见的常见问题（如服务无响应、数据库连接失败），提供初步的排查步骤和思路。

九、常见问题与深度解答 (FAQ - CTO Perspective)

• 预判并解答新任CTO可能会深入探究的问题，超越基础层面：

  • “当前系统的最大技术瓶颈是什么？是否有具体数据支撑？”

  • “过去12个月内发生过哪些重大的生产事故？根因是什么？采取了哪些改进措施？”

  • “技术债务的分布情况如何？哪些是最需要优先偿还的？”

  • “团队在特定技术领域的技能储备如何？是否存在技能缺口？”

  • “系统的可扩展性设计如何？能支撑多大规模的用户量/数据量？做过哪些压力测试？”

  • “安全方面，做过哪些渗透测试或安全审计？主要的风险点在哪里？”

  • “为什么选择了X技术而不是Y技术（例如，为什么用MongoDB而不是PostgreSQL，为什么用Kafka而不是RabbitMQ）？当时的权衡是什么？”

十、系统架构详解 (In-depth System Architecture)

• 架构范式与视图：

  • 明确阐述系统采用的主要架构模式（如：微服务、单体应用、事件驱动架构、SOA、分层架构等）及其理由。

  • 提供高层次的架构图（如C4模型中的Context图和Container图）。再次强调，如果AI支持，请尝试使用Mermaid.js（如graph TD或C4相关的语法）进行描述。 若无法直接生成图表，则用文本清晰描述，并标注“【建议此处补充XX架构图，展示YY组件及其关系】”。

  • 描述关键的非功能性需求（性能、可伸缩性、可用性、安全性）是如何在架构中体现的。

• 组件详细设计：

  • 对核心组件进行更深入的描述，包括其内部结构、关键算法、使用的设计模式等。

• 数据架构：

  • 数据库选型、Schema设计理念、数据分片/分区策略（如果使用）。

  • 数据一致性、持久化机制。

  • 缓存策略（本地缓存、分布式缓存）及其应用场景。

• 集成点与外部依赖：

  • 清晰列出系统与所有外部系统（第三方API、其他内部服务）的集成点、通信协议、数据格式和认证方式。

  • 分析这些外部依赖的稳定性和潜在风险。

十一、关键设计决策及其背后逻辑 (Key Design Decisions & Rationale)

• 历史决策回顾： 列出历史上对系统架构、技术选型产生重大影响的关键决策。

• 决策背景与权衡： 详细说明做出这些决策时的背景、目标、考虑的备选方案、以及最终选择该方案的理由和所做的权衡（trade-offs）。

  • 例如：“选择Go语言开发核心高并发服务，是因其出色的并发性能和低内存占用，尽管当时团队Python经验更丰富，但性能是首要考量。”

  • “初期为快速迭代采用单体架构，后因业务复杂度增加和团队扩张，决定逐步向微服务演进。”

• 决策的当前影响与反思： 评估这些历史决策对当前系统的正面和负面影响，是否有需要重新审视或调整的决策。

十二、已知问题、技术债务与改进建议 (Known Issues, Technical Debt & Improvement Roadmap)

• 问题清单与优先级：

  • 明确列出当前已知的Bug（尤其是严重的）、性能瓶颈、安全漏洞、设计缺陷或待优化区域。

  • 为每个问题评估其严重性、影响范围和修复优先级。

• 技术债务详解：

  • 识别并量化（如果可能）技术债务，如过时的库、临时性的解决方案(hacks)、缺乏测试的代码、不良的架构实践等。

  • 分析技术债务的成因和潜在风险。