5 бесплатных инструментов на основе ИИ для анализа кода и создания документации

Откройте для себя пять инструментов искусственного интеллекта, которые делают изучение и понимание больших кодовых баз быстрее и проще.

Изображение предоставлено автором.

# Введение

Всем известно, что разобраться в новом коде — задача непростая. Вы открываете файл за файлом, читаете комментарии, которые не имеют особого смысла, и пытаетесь понять, как связаны между собой разные части. Неважно, работаете ли вы в исследовательской сфере или в компании; это одна и та же проблема. Но инструменты искусственного интеллекта значительно упрощают этот процесс. Они могут составить схему работы кода, предоставить краткие обзоры и ответить на вопросы так же, как это сделал бы коллега. Это намного быстрее, чем делать всё вручную. Давайте рассмотрим пять таких инструментов, которые действительно помогают.

# 1. Google Code Wiki

Google Code Wiki — это инструмент для создания документации на основе искусственного интеллекта. Он сканирует репозиторий после каждого коммита и создает структурированную документацию. Он может добавлять диаграммы и связывать различные части кода. Также имеется чат-интерфейс, работающий на основе искусственного интеллекта Google Gemini. Вы можете задавать вопросы о коде на естественном языке. В настоящее время Code Wiki находится в режиме публичного предварительного просмотра и бесплатен для общедоступных репозиториев. Поддержка частных репозиториев осуществляется через список ожидания с помощью инструмента командной строки.

# 2. DeepWiki

DeepWiki генерирует интерактивную документацию для любого репозитория GitHub. Вам достаточно ввести URL репозитория, и он создаст структурированную документацию с диаграммами архитектуры и модулей. Вы также можете задавать вопросы о коде в диалоговом интерфейсе. Основные функции бесплатны для публичных репозиториев. Корпоративные функции, такие как поддержка частных репозиториев и выделенная поддержка, доступны по индивидуальному тарифу.

# 3. ExplainGitHub

ExplainGitHub помогает быстро изучать репозитории GitHub. Вы получаете краткие обзоры, визуальные карты и чат с искусственным интеллектом, который отвечает на вопросы о функциях, структуре и архитектуре. Он бесплатен для общедоступных репозиториев, и вам не нужно регистрироваться или подписываться. Он создан для упрощения изучения кода.

# 4. GitDocs AI

GitDocs AI помогает вам писать документацию для вашего кода. Он автоматически генерирует файлы README и другую документацию. Искусственный интеллект просматривает ваш репозиторий и создает разделы, примеры и шаблоны. Он напрямую подключается к GitHub и позволяет редактировать и просматривать документацию. Существует бесплатная версия, а также платные тарифные планы для расширенных функций или использования в команде.

# 5. GitSummarize

GitSummarize превращает репозиторий GitHub в полноценный центр документации. Он автоматически создает краткие описания и документы. Это упрощает понимание больших и сложных кодовых баз. Можно попробовать бесплатно. Это проект с открытым исходным кодом и сообществом разработчиков. Платные тарифы и корпоративные цены не указаны четко.

# Завершение

• Для понимания целых кодовых баз лучше всего подходят CodeWiki и DeepWiki.
• Простейшее мгновенное объяснение кода: ExplainGitHub
• Лучший способ создания README/документов: GitDocs AI
• Центр подробной документации с визуализацией архитектуры: GitSummarize

Канвал Мехрин — инженер по машинному обучению и технический писатель, глубоко увлеченная наукой о данных и взаимодействием ИИ с медициной. Она является соавтором электронной книги «Максимизация производительности с помощью ChatGPT». Как стипендиат программы Google Generation Scholar 2022 для Азиатско-Тихоокеанского региона, она выступает за разнообразие и академическое превосходство. Она также является стипендиатом программы Teradata Diversity in Tech Scholar, стипендиатом Mitacs Globalink Research Scholar и стипендиатом Harvard WeCode Scholar. Канвал — убежденная сторонница перемен, основавшая FEMCodes для расширения прав и возможностей женщин в областях STEM (наука, технология, инженерия и математика).

Источник: www.kdnuggets.com