Документация — это скучно. Исправим?
Знакомо чувство, когда читаешь код шестимесячной давности и понимаешь только половину? Или когда новый разработчик тратит неделю на то, чтобы просто понять, как запустить проект. Документация устаревает в день коммита. Писать её — последнее, чем хочется заниматься.
CodeWiki Skill — это попытка заставить ИИ делать чёрную работу. Не просто сгенерировать пару комментариев. А создать живую, связную вики, которая объясняет архитектуру, модули и даже бизнес-логику. Автоматически. Для любого репозитория.
На 25.02.2026 инструмент использует последнюю версию Claude Code (внутренне известную как Claude 4.0 Code-Intelligence) с расширенным контекстом до 1 млн токенов. Это не тот Claude, что был пару лет назад.
Что творится под капотом? Оркестр из агентов
Один большой языковой моделью — это как отправить стажёра разбираться в legacy-системе. Он утонет. CodeWiki работает иначе. Это группа узкоспециализированных агентов, каждый со своей задачей.
- Анализатор структуры. Картограф. Он сканирует репозиторий, строит карту зависимостей, находит entry points. Не лезет в детали, только архитектура.
- Специалист по модулям. Глубокий дайвер. Берет один модуль и разжевывает его до последней строки. Использует семантический RAG на лету, чтобы связать разрозненные куски кода в логическое описание.
- Технический писатель. Переводчик с «разработческого» на человеческий. Берёт сырые выводы дайверов и пишет связный текст в формате Markdown. Со ссылками, примерами, предупреждениями.
- Валидатор. Скептик. Проверяет, не нафантазировал ли предыдущий агент отсебятины. Сверяет утверждения с исходным кодом.
Они общаются через общее рабочее пространство. Как команда на ретродне. Только без совещаний.
В чём фокус? Погружение в контекст (Context Immersion)
Обычные инструменты пасуют на больших кодовых базах. Окно контекста переполняется. CodeWiki Skill использует трюк под названием «послойное погружение».
Ключ — в динамическом контексте. Система не пытается запихнуть весь репозиторий в один промпт. Она строит цепочку рассуждений, где каждый шаг опирается на предыдущий. И использует промпты для RAG, которые минимизируют галлюцинации.
А другие-то чем плохи? Сравниваем
Есть же Sphinx, Doxygen, JSDoc. Да, есть. Они извлекают комментарии. А если комментариев нет? Молчат.
Есть ИИ##-инструменты вроде Copilot для документирования. Они работают на уровне одной функции. Не увидят картину целиком.
| Инструмент | Уровень анализа | Нужны ли комментарии? | Понимание архитектуры |
|---|---|---|---|
| Sphinx/Doxygen | Синтаксический | Обязательно | Нет |
| GitHub Copilot (Docs) | Функция/метод | Нет | Очень ограниченное |
| CodeWiki Skill | Системный (мультиагентный) | Нет | Да, строит карту зависимостей |
Главное отличие — агентный подход. Он не просто реагирует на запрос. Он планирует, исследует, проверяет. Как автономный исследователь из 24hr-research-agent, но для кода.
1 Подготовка: ставим Skill Seekers
CodeWiki — это Skill для платформы навыков на базе Claude Code. Первым делом нужен сам движок. Берем Skill Seekers v2.5.0 (на 2026 год актуальна версия 3.1). Устанавливаем в локальное окружение. Это займет минут пять. Система спросит API-ключ от Anthropic (для Claude Code) и, опционально, ключ для векторной БД, если хотите кэшировать эмбеддинги.
2 Импорт CodeWiki Skill
Skill — это конфигурационный файл в YAML, который описывает агентов, их роли и workflow. Качаем официальный пресет CodeWiki. Загружаем в Skill Seekers через интерфейс или CLI. Система сама подтянет нужные модели (по умолчанию — Claude 4.0 Code-Intelligence для анализа кода и Claude 3.7 Haiku для написания текста).
3 Указываем цель: путь к репозиторию
Неважно, локальный это код или ссылка на GitHub. Skill умеет клонировать. Главное — дать понять системе, что важно. Можно исключить директории типа node_modules или добавить фокус на определенные языки. Конфиг гибкий.
4 Запускаем и идём пить кофе
Запускаете процесс. Агенты начинают работу. Вы видите логи в реальном времени: «Анализатор структуры завершил работу», «Специалист по модулю X начал глубокий анализ». Для среднего репозитория (10-50 тыс. строк) процесс занимает 15-30 минут. На выходе — папка с Markdown-файлами, готовый mkdocs или даже конфиг для семантической вики Gramax.
Кому это впишется в workflow?
Не всем. Если у вас пет-проект на 500 строк — возможно, overkill. Но вот кому точно стоит попробовать:
- Техлиды и архитекторы. Чтобы быстро создать онбординговую документацию для новых членов команды. Или чтобы зафиксировать текущее состояние системы перед рефакторингом.
- Команды, унаследовавшие legacy-код. Когда документации нет, а разбираться надо. CodeWiki создаст карту, которую потом можно дополнять. Интегрируйте её в RAG-чатбот для корпоративных знаний.
- Опенсорс-проекты. Автоматическое обновление README и wiki при каждом крупном релизе. Поддерживает репутацию проекта.
- Агентские команды. Если вы экспериментируете с автономными coding-агентами, им нужна качественная документация для принятия решений. CodeWiki может быть частью цикла, как в локальной фабрике анализа документов.
А что с рисками? ИИ же может наврать
Может. Валидатор снижает риск, но не до нуля. Особенно в местах со сложной бизнес-логикой. Потому финальный этап — всегда человеческий. Просмотреть, поправить, дополнить.
Но даже с этим CodeWiki экономит 80% времени. Вы не пишете с нуля. Вы редактируете и утверждаете.
Самое интересное — система учится. Если вы правите сгенерированную документацию и коммитите, следующий запуск учтёт эти правки. Она запоминает стиль и предпочтения команды.
К 2027 году, я уверен, такие системы станут стандартом для любого серьёзного проекта. Документация перестанет быть статичным артефактом. Она будет живым слоем поверх кода, который обновляется с каждой итерацией. И первый шаг к этому — настроить CodeWiki Skill на своём репозитории на этой неделе. Хотя бы чтобы посмотреть, что ИИ думает о вашей архитектуре. (Иногда это бывает болезненно).
