在AI技术唾手可得的时代，挖掘新需求成为制胜关键——某知名代码文档生成系统需求探索

a.内容描述

• 核心功能定位：该系统是一款基于AI技术的智能代码文档生成工具，能够自动为各类代码仓库创建美观、交互式的wiki文档。通过分析代码结构、生成完整文档、创建可视化图表，最终组织成易于导航的知识库。

• 关键应用场景：适用于开发团队快速为项目创建技术文档、新成员快速理解代码架构、开源项目维护者提供项目说明，以及企业内部的代码知识管理。特别适合需要频繁维护和更新文档的敏捷开发环境。

b.功能特性

• 多平台仓库支持：兼容GitHub、GitLab、Bitbucket等主流代码托管平台的公有和私有仓库
• 智能代码分析：基于AI技术深度理解代码结构和组件关系
• 可视化架构展示：自动生成Mermaid图表展示系统架构和数据流
• 多模型提供商集成：支持Google Gemini、OpenAI、OpenRouter、Azure OpenAI和本地Ollama模型
• 灵活的嵌入系统：可选择OpenAI、Google AI或本地Ollama嵌入模型
• 智能问答功能：基于RAG技术的代码仓库对话系统
• 深度研究能力：多轮研究流程深入探索复杂技术主题
• 多语言支持：支持多种语言的文档生成和界面显示

d.使用说明

快速启动方式

系统提供Docker和手动两种部署方式。使用Docker时，只需配置API密钥环境变量后运行docker-compose即可。手动部署需要分别启动后端API服务和前端Web应用。

基本使用流程

1. 在Web界面输入GitHub、GitLab或Bitbucket仓库地址
2. 对于私有仓库，需添加相应的访问令牌
3. 点击"生成Wiki"按钮，系统将自动分析代码并生成文档
4. 通过生成的交互式界面浏览文档结构和内容

高级配置选项

用户可配置不同的AI模型提供商、嵌入类型、语言选项，并支持排除特定文件目录以优化生成效果。系统还提供授权模式，可控制wiki生成权限。

e.潜在新需求

（1）需求1：用户希望支持按分支生成文档，能够指定特定分支而非仅限默认分支进行文档生成

（2）需求2：用户希望增加文档下载功能，能够将生成的wiki内容以Markdown格式文件保存到本地

（3）需求3：用户希望支持Gitea代码托管平台，扩展对更多自托管Git服务的兼容性

（4）需求4：用户希望实现搜索过滤功能，能够在已处理项目列表中快速查找特定仓库

（5）需求5：用户希望增强文件过滤配置，提供更灵活的文件包含和排除选项

（6）需求6：用户希望改进缓存管理，支持在刷新wiki时重新选择AI模型而不仅限于默认模型

（7）需求7：用户希望支持稀疏检出功能，仅克隆指定目录以提升大仓库处理效率

（8）需求8：用户希望添加日志轮转机制，自动管理日志文件大小和数量防止磁盘空间耗尽
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