工程開發
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為代碼庫生成層級化的 AI 優化文檔結構 (AGENTS.md, agent.d),幫助 AI 編碼助手與開發者更高效地存取項目上下文、設置與導航。

簡介

docs-generator 技能為技術文檔提供了一種系統化的方法,專為 AI 優先的開發環境而設計。透過建立輕量級、層級化的文檔結構,它確保了 AI 編碼助手(如使用 AGENTS.md 或 agent.d 格式的助手)能在不消耗過多 Token 的情況下獲得與上下文相關的資訊。此技能彌合了凌亂的代碼庫與現代 AI 開發工具結構化需求之間的差距。它專為軟體架構師、後端工程師以及在 monorepo 或多套件專案中工作的開發者而設計,這些開發者需要為自己及其 AI 助手維護清晰、可操作的指導。

  • 自動生成從根目錄設置命令到模組級實現細節的層級化文檔樹。

  • 支援多種輸出格式,包括標準的 AGENTS.md、專用的 agent.d 配置以及可自定義的文檔類型。

  • 實作「最近優先」邏輯,確保 AI 助手優先讀取與當前檔案最接近的文檔,最大限度減少噪聲與幻覺。

  • 透過搜尋 Glob、檔案路徑映射及快速搜尋終端命令提供即時索引 (JIT),而非轉儲原始檔案內容。

  • 具備存儲庫分析功能,可偵測技術棧、建構系統及主要目錄結構,以實現量身定製的文檔佈局。

  • 包含預檢檢查與「完成定義」(DoD) 模板,以確保團隊提交與 PR 的一致性。

  • 在執行前,請與使用者確認文檔格式(AGENTS.md 或 agent.d)及目標範圍(根目錄或子資料夾),以保持專案規劃的一致性。

  • 根目錄文檔應保持輕量,理想情況下控制在 200 行以內,作為詳細子資料夾文檔的入口。

  • 務必利用 JIT 索引功能來保持文檔的可維護性;避免在文檔中重複複製完整的程式碼區塊。

  • 與使用 pnpm workspaces、Turborepo 或 Lerna 的專案搭配使用效果最佳,因為它可以自動發現這些結構模式。

  • 利用「常見陷阱」與「模式與規範」部分來記錄關於檔案組織與團隊特有反模式的經驗知識。

倉庫統計

Star 數
2
Fork 數
0
Open Issue 數
0
主要語言
Python
預設分支
main
同步狀態
閒置
最近同步時間
2026年5月3日 下午06:43
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