AsyncFuncAI/deepwiki-open

AI 驱动的代码仓库 Wiki 自动生成器，支持 GitHub/GitLab/Bitbucket，16.5k stars

概述

DeepWiki-Open 是一个开源工具，能为任意 GitHub、GitLab 或 Bitbucket 代码仓库自动生成结构化、可交互的 Wiki 文档。输入仓库地址，AI 自动分析代码结构、生成文档、绘制 Mermaid 架构图，并整理成易于导航的 Wiki 站点。

支持私有仓库（通过 Personal Access Token），支持多模型提供商（Google Gemini、OpenAI、OpenRouter、本地 Ollama）。

核心功能

功能	说明
即时文档生成	几秒内将任意仓库转为 Wiki
私有仓库支持	通过 PAT 安全访问私有仓库
智能代码分析	AI 理解代码结构与模块关系
Mermaid 图表	自动生成架构图、数据流图
RAG 问答	与仓库内容对话，获取精准答案
深度研究	多轮研究流程，深入调查复杂主题
多模型支持	Gemini / OpenAI / OpenRouter / Ollama

技术架构

deepwiki-open/
├── api/                  # Python 后端（FastAPI）
│   ├── main.py           # 入口
│   ├── api.py            # FastAPI 路由
│   ├── rag.py            # RAG 检索增强生成
│   ├── data_pipeline.py  # 数据处理（克隆、嵌入）
│   ├── websocket_wiki.py # WebSocket 流式 Wiki 生成
│   ├── prompts.py        # Prompt 模板
│   └── *_client.py       # 各模型提供商客户端
│
└── src/                  # Next.js 前端
    ├── app/page.tsx      # 主页面
    └── components/       # React 组件（含 Mermaid 渲染）

后端：Python + FastAPI + AdalFlow（RAG 框架）前端：Next.js + TypeScript + Tailwind CSS 存储：~/.adalflow/ 目录（repos/databases/wikicache）

工作流程

用户输入仓库 URL
  → 克隆仓库
  → 分析代码结构
  → 创建代码嵌入（向量化）
  → 选择模型提供商
  → 生成文档 + Mermaid 图表
  → 组织为结构化 Wiki
  → 支持 RAG 问答 / 深度研究

快速启动

Docker（推荐）

git clone https://github.com/AsyncFuncAI/deepwiki-open.git
cd deepwiki-open
echo "GOOGLE_API_KEY=your_key" > .env
echo "OPENAI_API_KEY=your_key" >> .env
docker-compose up

手动启动

# 后端
python -m pip install poetry==2.0.1 && poetry install -C api
python -m api.main
 
# 前端
npm install && npm run dev

访问 http://localhost:3000，输入仓库地址即可。

数据持久化

所有数据存储在 ~/.adalflow/：

repos/ — 克隆的仓库
databases/ — 嵌入向量索引
wikicache/ — 已生成的 Wiki 缓存

Docker 模式下通过 volume mount 保证容器重启后数据不丢失。

与同类工具对比

维度	DeepWiki-Open	手写文档	传统 RAG
生成速度	秒级	天/周	需配置
可视化	Mermaid 自动生成	手动	无
问答能力	RAG + 深度研究	无	基础 RAG
私有仓库	支持（PAT）	支持	需自建
自托管	完全开源	N/A	部分

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