DeepWiki：GitHub 源碼閱讀神器

DeepWiki[1] ：基於 GitHub Repo 源代碼生成最新版可對話式文檔，由 Devin[2] 驅動。

• 開源項目免費使用，無需註冊。
• 私有項目中使用需在 http://devin.ai 註冊賬號。
• 直接訪問 https://deepwiki.com，或將 GitHub 鏈接中的 github 替換爲 deepwiki。

如果只看以上介紹，會雲裏霧裏的。下面我們先來聊聊相關背景，你就知道 DeepWiki 價值所在了。

背景

Devin AI 是由 Cognition Labs[3] 開發的自主人工智能助手工具，標榜爲 “AI 軟件開發者”。曾號稱全球首個全自動 AI 程序員，因執行成本高導致訂閱價格也極高（$500 / 月），後來就淡出人們視野了。目前更主流的開發形式是 IDE + MCP（如 Cursor、VSCode、Windsurf 等），半自動化的工具鏈調用讓控制更精準，結果也變得更加可靠。

Devin 這次帶來的 DeepWiki 確實是閱讀 GitHub 項目的好幫手，在正式開始介紹 DeepWiki 前，我們先來了解一下目前閱讀開源項目的痛點：

• GitHub 主流開源項目介紹以英文 README.md 爲主，支持多語言介紹的並不多，對於非母語的人來說，存在一定閱讀障礙。
• 很多倉庫可能連比較像樣的 README 介紹都沒，更別提專門的文檔網站或 Blog 了。於開發者而言是災難性的，需要自行查看源代碼或在 issues 中搜尋一些描述。
• 如果倉庫文件超多，上百個文件，或大幾十萬行代碼，想要通過閱讀源碼來建立項目宏觀認知會變得特別難。
• 閱讀一個倉庫的源代碼或許不難，但面對 GitHub 這種世界級的開發者聚集地，每天都會誕生大量開源項目，純靠人力閱讀總結會被累死（面對海量代碼，人會變得麻木）。
• 在項目文檔中不會有功能與源碼之間的映射關係說明，但這又是借鑑參考項目時的一個重點需求。
• ...

在源碼閱讀方面，其實 GitHub 本身就做了許多改進，如樹狀目錄，函數依賴圖譜等。

隨着 GitHub Copilot 的升級，也被集成進 GitHub，通過交互式對話來進一步輔助源碼閱讀。點擊具體代碼行號或頂部固定按鈕喚醒 AI 對話，可提問項目相關的任何問題。

但以上這些 GitHub 提供的能力遠遠不夠，並不能幫助我們快速建立項目宏觀層面的認知（系統架構圖、依賴圖等）。

DeepWiki 簡介

關於 DeepWiki 的詳細信息是由以下推文揭露的，我對其進行了梳理。

Cognition Labs 打造了 DeepWiki，一個免費、可對話的 GitHub 倉庫百科全書，致力於讓每一個開發者都能輕鬆訪問最新、結構化的項目文檔。DeepWiki 由 Devin 技術驅動，專爲開源項目免費開放，無需註冊即可使用。只需將任何 GitHub 倉庫鏈接中的 github 替換爲 deepwiki，即可直接訪問對應的 DeepWiki 頁面。如：https://deepwiki.com/<user>/<repo>

據 Cognition Labs 成員介紹，DeepWiki 在構建過程中，讓大語言模型（LLM）全面掃描了完整的代碼庫。到目前爲止，它已經索引了超過 30,000 個熱門 GitHub 倉庫，處理了超過 40 億行代碼，處理總量超過 1000 億 tokens，僅索引過程的計算開銷就超過了 30 萬美元。索引一個倉庫的平均成本大約爲 12 美元，但團隊還是決定讓所有開源項目免費使用，無需任何註冊門檻。

從系統設計來看，模型在局部理解代碼（如函數、模塊）方面表現非常出色，但真正的挑戰在於理解整個代碼庫的全局結構。DeepWiki 針對這一難題，採用了分層方法：先將代碼庫劃分爲一套套高層次系統（high-level systems），再爲每一個系統生成對應的 Wiki 頁面，幫助用戶在整體上把握項目架構。

它還利用了一個非常有趣的信號——提交歷史（commit history）。通過分析哪些文件經常被一起修改，可以構建出文件之間的關聯圖（graph），從而揭示項目內部許多潛在且重要的結構模式。這一方法進一步增強了 DeepWiki 對代碼庫內部邏輯關係的理解與呈現。

如果找不到你需要的倉庫，團隊也很樂意幫你索引任何公開 GitHub 倉庫。對於私有倉庫，只需註冊 Devin 賬號即可使用相同功能。此外，DeepWiki 支持分享 Wiki 頁面和智能解答鏈接，方便團隊成員始終保持信息同步。

案例分享

我簡單看了兩個項目，發現確實有趣。如基於 VSCode 源碼生成的文檔，可根據代碼行號生成系統架構圖（這在 GitHub 倉庫裏是完全沒有的）。

比較精彩的是發現它收錄了我的 Noi 項目，該項目我並沒有上傳核心源碼，僅放了插件和部分配置代碼。它也能根據 README 和插件代碼推測出 Noi 的架構，不但準確而且是多維度的。訪問鏈接：https://deepwiki.com/lencx/Noi

在進一步測試中，DeepWiki 還可以使用中文來對話。它會通過源碼檢索來進行功能講解，甚至是某個具體功能實現，但暫時無法檢索 issues 或 pr。對話支持 Deep Research。開啓後，檢索會慢很多，不開時會快速掃描文件給出結果。

結語

目前看來，在源碼閱讀上，DeepWiki 算是 GitHub Copilot 的很好補充。生成多維度的系統架構圖、提供交互式對話這些都可以幫你快速建立起一個項目的框架感，因此它也絕對稱得上 “源碼閱讀神器”。

References

[1]

DeepWiki:https://deepwiki.com

[2]

Devin:https://devin.ai

[3]

Cognition Labs:https://cognition.ai

[4]

LangChain:https://github.com/langchain-ai

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/K5Fw2os5V5Bk-00pgSo4cQ