我们在接收新项目或探索开源代码库时，理解代码结构和功能往往耗时费力，尤其当项目缺乏文档或结构复杂时更是令人头疼。
而复杂代码库通常需要开发者逐行阅读代码、分析 README 或手动绘制架构图，效率低下易出错。
DeepWiki-Open 是由 AsyncFuncAI 开发的开源工具，主打 AI 驱动的代码分析和自动化文档生成，以解决上述痛点。
它将 GitHub 或 GitLab 仓库一键转为交互式 Wiki，生成结构化文档和 Mermaid 图表，让开发者快速掌握项目全貌。
基于 FastAPI（后端）、Next.js（前端）和 RAG 技术。通过分析代码库的结构、文件和 README，生成交互式 Wiki 文档，包含架构图、模块说明和依赖关系。
让每个开发者都能轻松理解代码库。
主要功能
• 一键生成交互式 Wiki： 自动将 GitHub/GitLab 仓库转为交互式 Wiki 文档
• 支持私有仓库：支持 Git 私钥配置，安全接入你的企业/私有项目
• AI 智能分析：利用 LLM 解析模块结构、函数含义、依赖关系等
• Mermaid 图表可视化： 自动绘制项目模块架构图、函数依赖图（Mermaid.js）
• 类维基导航结构：文件、模块、类、函数逐层展开，逻辑层次清晰
• 交互式前端：清爽 UI，支持全文检索、代码预览、图谱浏览
快速上手
DeepWiki Open 支持 Docker 和手动部署，硬件需求适中。
Docker 快速部署
# 1.克隆项目git clone https://github.com/AsyncFuncAI/deepwiki-open.gitcd deepwiki-open# 创建环境变量，配置API KEYecho "GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key" > .envecho "OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key" >> .env# 运行Dockerdocker-compose up本地手动部署
同样克隆项目到本地，准备好谷歌和OpenAI的API Key。
① 运行后端服务
# 安装Python项目依赖pip install -r api/requirements.txt# 启动API服务python -m api.main② 运行前端服务
# 安装 JS 依赖npm install# oryarn install# 启动Web服务npm run dev# oryarn dev然后打开 http://localhost:3000，输入仓库 URL。
对于私有仓库需点击“+ Add access tokens”，输入 GitHub/GitLab 个人访问令牌。
然后点击“Generate Wiki”，AI 分析后生成文档和图表。
适用人群
• 开发者：快速熟悉新项目结构，少走弯路
• 学习者：阅读大型开源项目更高效，理解各模块作用
• 维护者：便于生成文档、交流设计意图、交接代码
• 团队协作：替代传统文档系统，一处同步维护代码与文档
写在最后
拿到一个新项目，我最怕的是：一大堆 .py / .ts / .go 文件，深得像迷宫，函数和类飞来飞去，全靠人肉 grep。
更糟的是：没有文档、没有注释、没人愿意解释。
这不是我一个人的痛点，而是几乎所有程序员在接手新项目时的共鸣。
而现在有了 DeepWiki-Open，帮助我们把晦涩代码变成可视知识地图！
把任何 GitHub / GitLab 仓库一键转换为交互式 Wiki，自动生成架构图、流程图、代码说明，像看文档一样看懂整个项目。
如果你经常要读别人写的代码，如果你恨过“这代码谁写的？”—那么 DeepWiki-Open 可以值得一试。
GitHub 项目地址：github.com/AsyncFuncAI…
