让 AI 自动生成面向不同层级开发者的代码库入职文档 #

解决新成员接手项目时“文档缺失”或“文档过时”的痛点，通过 AI 深度扫描代码库，自动产出两套互补的指南：一套关注设计哲学（Why），一套关注操作实操（How）。

为什么需要这个技能 #

无论项目规模大小，新工程师进入团队后通常面临两种截然不同的需求：初级开发者需要知道“怎么跑起来、怎么提交代码”；而资深工程师则需要理解“为什么这么设计、核心权衡是什么”。

传统的 Wiki 文档往往只涵盖其中一种，且随着代码迭代迅速过时。本技能通过 AI 实时分析代码结构、构建文件和依赖关系，能够快速生成一份基于当前代码事实的、结构化的入职指南，避免人工编写文档的低效与遗漏。

适用场景 #

• 团队成员变动，需要为新加入的工程师快速建立代码库认知。
• 接手一个缺乏文档的遗留项目（Legacy Code），需要快速梳理架构。
• 运行 /deep-wiki:onboard 命令，将 AI 转化为技术文档撰写专家。
• 将项目开源，需要建立一套标准的贡献者指南（Contributor Guide）。

核心工作流 #

1. 语言自动检测：AI 首先扫描 package.json、Cargo.toml、go.mod 等构建文件，确定项目主语言，确保后续代码示例的准确性。
2. 生成主架构指南（Principal-Level Guide）：
   • 聚焦于“为什么”。
   • 包含系统哲学、架构拓扑图（Mermaid 绘制）、关键抽象接口、决策记录（ADR）以及已知技术债。
   • 要求所有结论必须附带 (file_path:line_number) 的代码引用。
3. 生成贡献者上手指南（Zero-to-Hero Guide）：
   • 聚焦于“怎么做”。
   • 包含环境搭建步骤、目录结构解析、首个任务 Walkthrough、开发工作流及常见坑点。
   • 提供可直接复制的命令及预期输出结果。

下载和安装 #

下载 wiki-onboarding 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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