DeepWiki^[1] ：基于 GitHub Repo 源代码生成最新版可对话式文档，由 Devin^[2] 驱动。

• 开源项目免费使用，无需注册。
• 私有项目中使用需在 http://devin.ai 注册账号。
• 直接访问 https://deepwiki.com，或将 GitHub 链接中的 github 替换为 deepwiki。

如果只看以上介绍，会云里雾里的。下面我们先来聊聊相关背景，你就知道 DeepWiki 价值所在了。

背景

Devin AI 是由 Cognition Labs^[3] 开发的自主人工智能助手工具，标榜为 “AI 软件开发者”。曾号称全球首个全自动 AI 程序员，因执行成本高导致订阅价格也极高（$500/月），后来就淡出人们视野了。目前更主流的开发形式是 IDE + MCP（如 Cursor、VSCode、Windsurf 等），半自动化的工具链调用让控制更精准，结果也变得更加可靠。

Devin 这次带来的 DeepWiki 确实是阅读 GitHub 项目的好帮手，在正式开始介绍 DeepWiki 前，我们先来了解一下目前阅读开源项目的痛点：

• GitHub 主流开源项目介绍以英文 README.md 为主，支持多语言介绍的并不多，对于非母语的人来说，存在一定阅读障碍。
• 很多仓库可能连比较像样的 README 介绍都没，更别提专门的文档网站或 Blog 了。于开发者而言是灾难性的，需要自行查看源代码或在 issues 中搜寻一些描述。
• 如果仓库文件超多，上百个文件，或大几十万行代码，想要通过阅读源码来建立项目宏观认知会变得特别难。
• 阅读一个仓库的源代码或许不难，但面对 GitHub 这种世界级的开发者聚集地，每天都会诞生大量开源项目，纯靠人力阅读总结会被累死（面对海量代码，人会变得麻木）。
• 在项目文档中不会有功能与源码之间的映射关系说明，但这又是借鉴参考项目时的一个重点需求。
• ...

在源码阅读方面，其实 GitHub 本身就做了许多改进，如树状目录，函数依赖图谱等。

随着 GitHub Copilot 的升级，也被集成进 GitHub，通过交互式对话来进一步辅助源码阅读。点击具体代码行号或顶部固定按钮唤醒 AI 对话，可提问项目相关的任何问题。

但以上这些 GitHub 提供的能力远远不够，并不能帮助我们快速建立项目宏观层面的认知（系统架构图、依赖图等）。

DeepWiki 简介

关于 DeepWiki 的详细信息是由以下推文揭露的，我对其进行了梳理。

Cognition Labs 打造了 DeepWiki，一个免费、可对话的 GitHub 仓库百科全书，致力于让每一个开发者都能轻松访问最新、结构化的项目文档。DeepWiki 由 Devin 技术驱动，专为开源项目免费开放，无需注册即可使用。只需将任何 GitHub 仓库链接中的 github 替换为  deepwiki，即可直接访问对应的 DeepWiki 页面。如：https://deepwiki.com//

据 Cognition Labs 成员介绍，DeepWiki 在构建过程中，让大语言模型（LLM）全面扫描了完整的代码库。到目前为止，它已经索引了超过 30,000 个热门 GitHub 仓库，处理了超过 40 亿行代码，处理总量超过 1000 亿 tokens，仅索引过程的计算开销就超过了 30 万美元。索引一个仓库的平均成本大约为 12 美元，但团队还是决定让所有开源项目免费使用，无需任何注册门槛。

从系统设计来看，模型在局部理解代码（如函数、模块）方面表现非常出色，但真正的挑战在于理解整个代码库的全局结构。DeepWiki 针对这一难题，采用了分层方法：先将代码库划分为一套套高层次系统（high-level systems），再为每一个系统生成对应的 Wiki 页面，帮助用户在整体上把握项目架构。

它还利用了一个非常有趣的信号——提交历史（commit history）。通过分析哪些文件经常被一起修改，可以构建出文件之间的关联图（graph），从而揭示项目内部许多潜在且重要的结构模式。这一方法进一步增强了 DeepWiki 对代码库内部逻辑关系的理解与呈现。

如果找不到你需要的仓库，团队也很乐意帮你索引任何公开 GitHub 仓库。对于私有仓库，只需注册 Devin 账号即可使用相同功能。此外，DeepWiki 支持分享 Wiki 页面和智能解答链接，方便团队成员始终保持信息同步。

案例分享

我简单看了两个项目，发现确实有趣。如基于 VSCode 源码生成的文档，可根据代码行号生成系统架构图（这在 GitHub 仓库里是完全没有的）。

比较精彩的是发现它收录了我的 Noi 项目，该项目我并没有上传核心源码，仅放了插件和部分配置代码。它也能根据 README 和插件代码推测出 Noi 的架构，不但准确而且是多维度的。访问链接：https://deepwiki.com/lencx/Noi

在进一步测试中，DeepWiki 还可以使用中文来对话。它会通过源码检索来进行功能讲解，甚至是某个具体功能实现，但暂时无法检索 issues 或 pr。对话支持 Deep Research。开启后，检索会慢很多，不开时会快速扫描文件给出结果。

结语

目前看来，在源码阅读上，DeepWiki 算是 GitHub Copilot 的很好补充。生成多维度的系统架构图、提供交互式对话这些都可以帮你快速建立起一个项目的框架感，因此它也绝对称得上“源码阅读神器”。

题外话

网上看到一个关于 LangChain^[4] 的段子，很有意思。

LangChain 毁了我的婚姻

一开始我是多么天真啊。我不过想捣鼓个小玩意儿而已。“试试 LangChain，”网上劝诱道，“这玩意儿能轻松帮你串联各种模型、数据，搭出复杂 AI 应用。” 我寻思，也行啊。我老婆甚至还鼓励过我：“你不是一直想折腾点 AI 啥的吗？”殊不知，那竟是她最后一次对我展露的鼓励微笑。

我选择从头开始搭，不用模板，不看教程，发誓要亲手串联每个 LLM、每个向量数据库、每个检索器。显然，我对自己下手可狠，也没放过身边那些爱我的人。几小时变成几天，我像个瘾君子一样死守着 Cursor，口中念念有词：“AgentExecutor... 我的宝贝 AgentExecutor…” 老婆好心端来咖啡，我居然像只护崽的猫一样嘶声叫道：“别打扰我神圣的提示工程大业！”

那晚，她问我要不要一起看电影。我豪爽地答道：“当然，看，肯定看！等我修完这个模型幻觉问题先。” 这句话已经是三天前了。她一个人啃完了《指环王》三部曲，而我，却盯着终端里花花绿绿的 debug 输出狂喜不止，感受着一种说不清道不明的顿悟——或许只是疯了吧。

她仍想拯救一下我们的关系。“出去走走吧，”她温柔地说，“聊聊我们俩的未来。”我头也不抬：“不行啊，RAG 系统检索结果不够准，我必须赶紧优化一下提示链。” 她幽幽地问：“你的心还能检索到吗？”

接下来便是无尽的依赖更新灾难。我随手执行了个 pip install -U langchain，然后砰！一切都炸裂了。我花了整整八小时解决版本兼容问题，一边狂翻文档，一边在 GitHub 怒开 issue。她走进房间，看着被几十个浏览器标签和终端窗口环绕的我，声音轻得像是怕吓坏了某种生物：“这就是……现在的你了吗？”

那晚，她终于离开了，说她要“找个不会把聊天模型当成灵魂伴侣的人”。上周她寄来了离婚协议书。我刚要落笔签字，AI 编程助手居然像知音一样与我心灵相通，我还没开口，它便乖巧地把代码补全了。“谁还需要什么人类的情感？” 我心想，看着 Cursor 完美自动补全整个法律文件分析器，“尤其是当你的 AI 比老婆更懂你的时候。”

References