還記得那個(gè)號(hào)稱全球首位 AI 軟件工程師 Devin 嗎？它的創(chuàng)造者Cognition Labs公司剛剛推出了一個(gè)名為 DeepWiki 的項(xiàng)目。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)目標(biāo)宏大的計(jì)劃：為全世界每一個(gè) GitHub 代碼倉(cāng)庫(kù)（Repo）提供可以實(shí)時(shí)交流、即時(shí)更新的文檔。

你可以把它想象成一個(gè)由 Devin 技術(shù)驅(qū)動(dòng)的、專門針對(duì) GitHub 的“深度研究”工具。

亮點(diǎn)：免費(fèi)、免注冊(cè)、即刻可用

最關(guān)鍵的是，對(duì)于開(kāi)源項(xiàng)目，這項(xiàng)服務(wù)完全免費(fèi)，甚至無(wú)需注冊(cè)。

怎么用？非常簡(jiǎn)單：

1. 訪問(wèn) deepwiki.com，探索已經(jīng)收錄的熱門開(kāi)源項(xiàng)目的 Wiki。

2. 或者，更直接的方式：把你正在瀏覽的任何 GitHub 倉(cāng)庫(kù) URL 中的 github.com 替換成 deepwiki.com，即可無(wú)縫跳轉(zhuǎn)到該倉(cāng)庫(kù)的 DeepWiki 頁(yè)面。

能做什么？

對(duì)話式文檔： 你可以直接向代碼庫(kù)“提問(wèn)”，DeepWiki 會(huì)嘗試?yán)斫饽愕膯?wèn)題并給出文檔級(jí)的解答。

深度研究 (Deep Research)： 對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題，可以開(kāi)啟此功能，讓 AI Agent 進(jìn)行更深入的分析和回答。

按需索引： 如果你關(guān)心的公開(kāi)倉(cāng)庫(kù)還沒(méi)被收錄，可以請(qǐng)求 DeepWiki 為你索引。

私有倉(cāng)庫(kù)支持： 對(duì)于私有倉(cāng)庫(kù)，可以通過(guò)注冊(cè) Devin 賬戶（devin.ai）來(lái)獲得服務(wù)。

輕松分享： 生成的 Wiki 頁(yè)面和問(wèn)答結(jié)果都可以通過(guò)鏈接分享，方便團(tuán)隊(duì)成員保持信息同步。

投入與規(guī)模

Cognition Labs 為了 DeepWiki 可謂投入巨大：

? 已索引約 3 萬(wàn)個(gè) GitHub 倉(cāng)庫(kù)

? 處理了超過(guò) 40 億行代碼

? 索引過(guò)程的計(jì)算成本就超過(guò)了 30 萬(wàn)美元

? 總計(jì)處理了超過(guò) 1000 億個(gè) Token

據(jù)稱，平均索引一個(gè)倉(cāng)庫(kù)的成本約為 12 美元，但目前對(duì)所有開(kāi)源項(xiàng)目完全免費(fèi)開(kāi)放。

技術(shù)探秘：理解全局結(jié)構(gòu)與提交歷史

我們知道，LLM 理解局部代碼的能力已經(jīng)很強(qiáng)，但要掌握龐大代碼庫(kù)的全局結(jié)構(gòu)是真正的難點(diǎn)。DeepWiki 的核心技術(shù)正是為了解決這個(gè)問(wèn)題：

1. 層級(jí)化系統(tǒng)分解： 它首先將代碼庫(kù)分解成一個(gè)層級(jí)化的高階系統(tǒng)（high-level systems）結(jié)構(gòu)。

2. 系統(tǒng)級(jí) Wiki 生成： 然后為每一個(gè)識(shí)別出的系統(tǒng)生成對(duì)應(yīng)的 Wiki 頁(yè)面，構(gòu)建出整個(gè)項(xiàng)目的知識(shí)圖譜。

此外，DeepWiki 還利用了一個(gè)非常有價(jià)值的信號(hào)：代碼提交歷史 (commit history)。通過(guò)分析“哪些文件經(jīng)常被哪些開(kāi)發(fā)者一同修改”（這可以表示成一個(gè)圖），DeepWiki 能夠挖掘出代碼庫(kù)中隱藏的模式、模塊邊界和開(kāi)發(fā)者協(xié)作關(guān)系，這些都是理解復(fù)雜項(xiàng)目的關(guān)鍵信息。

寫在最后

目前，DeepWiki 網(wǎng)站上已經(jīng)有 3 萬(wàn)個(gè)倉(cāng)庫(kù)的 Wiki 可供探索。對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，尤其是面對(duì)龐大、復(fù)雜的開(kāi)源項(xiàng)目時(shí)，DeepWiki 無(wú)疑提供了一個(gè)強(qiáng)大的新工具，有望極大提升代碼理解效率，降低學(xué)習(xí)和參與門檻。

比較好奇DeepWiki背后使用的模型，哈哈！