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AI技术让代码阅读和理解变得前所未有的简单,DeepWiki项目为全球GitHub项目提供了实时交流和即时更新的文档支持。 核心内容: 1. DeepWiki项目介绍及使用方式 2. 功能亮点:对话式文档、深度研究、按需索引等 3. 技术探秘:理解全局结构与提交历史,构建项目知识图谱
还记得那个号称全球首位 AI 软件工程师 Devin 吗?它的创造者Cognition Labs公司刚刚推出了一个名为 DeepWiki 的项目。简单来说,这是一个目标宏大的计划:为全世界每一个 GitHub 代码仓库(Repo)提供可以实时交流、即时更新的文档
你可以把它想象成一个由 Devin 技术驱动的、专门针对 GitHub 的“深度研究”工具
最关键的是,对于开源项目,这项服务完全免费,甚至无需注册
怎么用?非常简单:
github.com 替换成 deepwiki.com,即可无缝跳转到该仓库的 DeepWiki 页面对话式文档: 你可以直接向代码库“提问”,DeepWiki 会尝试理解你的问题并给出文档级的解答
深度研究 (Deep Research): 对于复杂问题,可以开启此功能,让 AI Agent 进行更深入的分析和回答
按需索引: 如果你关心的公开仓库还没被收录,可以请求 DeepWiki 为你索引
私有仓库支持: 对于私有仓库,可以通过注册 Devin 账户(devin.ai)来获得服务
轻松分享: 生成的 Wiki 页面和问答结果都可以通过链接分享,方便团队成员保持信息同步
Cognition Labs 为了 DeepWiki 可谓投入巨大:
据称,平均索引一个仓库的成本约为 12 美元,但目前对所有开源项目完全免费开放
我们知道,LLM 理解局部代码的能力已经很强,但要掌握庞大代码库的全局结构是真正的难点。DeepWiki 的核心技术正是为了解决这个问题:
此外,DeepWiki 还利用了一个非常有价值的信号:代码提交历史 (commit history)。通过分析“哪些文件经常被哪些开发者一同修改”(这可以表示成一个图),DeepWiki 能够挖掘出代码库中隐藏的模式、模块边界和开发者协作关系,这些都是理解复杂项目的关键信息
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