deepwiki: 解决工程代码的文档困境

        对于工程人员来说，大多时候很少会精心雕琢项目文档，因为对于它们来说工作重心基本是在功能开发上，维护一个项目文档通常会带来一些精力的损耗，且短期内看不到太大收益。即便是一些开源项目，项目文档也可能会有所缺失。这就产生了一个困境：不写项目文档，长期来看项目不可维护，非项目人员可能没办法清晰的了解项目的全貌。写项目文档，则会需要花费额外的精力，短期看不到收益，长期则需要投入更多的精力。那这个问题怎么解决呢？最近Cognition AI公司（Devin团队）推出了一款产品deepwiki，通过AI驱动的方式解决了项目文档的产生和维护问题。一起来看下效果。

产生wiki文档

        以非常出名的内存数据库redis为例，其项目页面如下。对于我们来说，redis其实是一个非常好的学习项目，但如何学习？如何了解他的一些实现细节？大多数时候我们都是通过网络或者一些已有的书籍来进行学习，但这些知识一方面优质资源不多，另一方面随着版本的更新迭代，一些知识可能已经过时。我们更加需要的是一个实时更新的项目说明文档。

        在使用deepwiki长生项目文档时，我们只需要将github替换成deepwiki即可。

        此时，我们会看到这样一个完整的wiki界面。从左侧框架可以看到，这里从redis overview开始逐步深入，包括redis core、redis extensions等。在每个部分中还会继续深入其中的架构、数据类型。相比于大部分技术文档来说都显得更为详细。

        它生成的架构图如下，看起来是非常细的：

对文档提问

        在wiki页面的下方，会有一个提问的输入框，利用这个提问输入框，我们可以对生成的文档进行提问，例如，我们在这里输入：redis的数据类型有哪些？此时会进入一个新页面，在新页面中我们可以看到答案以及对应的代码。非常的直观和准确。

最后

        整体来说，deepwiki以人工智能驱动的方式，解决了工程代码的文档维护问题，使项目代码不再面临文档困境。体验下来感觉挺不错的，如果你也有类似的需求，也可以试试看。