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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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