在 AI 技术唾手可得的时代，挖掘新需求成为制胜关键——某知名代码文档生成系统需求探索

a.内容描述

• 核心功能定位：该系统是一款基于 AI 技术的智能代码文档生成工具，能够自动为各类代码仓库创建美观、交互式的 wiki 文档。通过分析代码结构、生成完整文档、创建可视化图表，最终组织成易于导航的知识库。

• 关键应用场景：适用于开发团队快速为项目创建技术文档、新成员快速理解代码架构、开源项目维护者提供项目说明，以及企业内部的代码知识管理。特别适合需要频繁维护和更新文档的敏捷开发环境。

b.功能特性

• 多平台仓库支持：兼容 GitHub、GitLab、Bitbucket 等主流代码托管平台的公有和私有仓库

• 智能代码分析：基于 AI 技术深度理解代码结构和组件关系

• 可视化架构展示：自动生成 Mermaid 图表展示系统架构和数据流

• 多模型提供商集成：支持 Google Gemini、OpenAI、OpenRouter、Azure OpenAI 和本地 Ollama 模型

• 灵活的嵌入系统：可选择 OpenAI、Google AI 或本地 Ollama 嵌入模型

• 智能问答功能：基于 RAG 技术的代码仓库对话系统

• 深度研究能力：多轮研究流程深入探索复杂技术主题

• 多语言支持：支持多种语言的文档生成和界面显示

d.使用说明

快速启动方式

系统提供 Docker 和手动两种部署方式。使用 Docker 时，只需配置 API 密钥环境变量后运行 docker-compose 即可。手动部署需要分别启动后端 API 服务和前端 Web 应用。

基本使用流程

1. 在 Web 界面输入 GitHub、GitLab 或 Bitbucket 仓库地址

2. 对于私有仓库，需添加相应的访问令牌

3. 点击"生成 Wiki"按钮，系统将自动分析代码并生成文档

4. 通过生成的交互式界面浏览文档结构和内容

高级配置选项

用户可配置不同的 AI 模型提供商、嵌入类型、语言选项，并支持排除特定文件目录以优化生成效果。系统还提供授权模式，可控制 wiki 生成权限。

e.潜在新需求

（1）需求 1：用户希望支持按分支生成文档，能够指定特定分支而非仅限默认分支进行文档生成

（2）需求 2：用户希望增加文档下载功能，能够将生成的 wiki 内容以 Markdown 格式文件保存到本地

（3）需求 3：用户希望支持 Gitea 代码托管平台，扩展对更多自托管 Git 服务的兼容性

（4）需求 4：用户希望实现搜索过滤功能，能够在已处理项目列表中快速查找特定仓库

（5）需求 5：用户希望增强文件过滤配置，提供更灵活的文件包含和排除选项

（6）需求 6：用户希望改进缓存管理，支持在刷新 wiki 时重新选择 AI 模型而不仅限于默认模型

（7）需求 7：用户希望支持稀疏检出功能，仅克隆指定目录以提升大仓库处理效率

（8）需求 8：用户希望添加日志轮转机制，自动管理日志文件大小和数量防止磁盘空间耗尽 article id：eeea3c42d10c518a5f260a06e65a8d1e

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