今天小编分享的科学经验：GitHub版DeepResearch来了！覆盖所有代码库，模型架构可视化，背后贡献者也能扒，欢迎阅读。
专为 GitHub 打造的免费百科全书来了——
DeepWiki，覆盖全球所有 GitHub 存储库，无需注册即可食用。
最简单的触发模式，就是只需要把链接中「github」改为「deepwiki」字样，就可以生成项目专属的 wiki 百科页面。
整个页面模块清晰流畅，还有生成可视化架构图（对比 GitHub 项目主页是没有的），每个部分都有相关的资料来源，可以直接触达，开发者们查阅起来很方便。
底部还有对话框，支持「深度研究」模式，你可以问它任何与项目有关的问题，很适合正在学习的小白了。
背后玩家是打造首个 AI 开发者Devin的Cognition。
结果一不小心又给伺服器给挤爆了。团队紧急回应，如果你想我索引你的代码库，请联系我。
专为 GitHub 打造的 DeepWiki
目前有两种生成模式。
一种是前文「修改链接」即可生成百科页面。另一种则是他们的搜索页面，底下有推荐的热门页面， 你可以在框里搜索项目，这就有点像专门为 GitHub 打造的 AI 搜索了。
比如你想了解 DeepSeek 相关进展，你只需要输入它就可以跳出相关的项目。
那以 DeepSeek- R1 为例，它生成会是酱婶的。
左边是总览目录，右边是该部分的目录，中间就是主体内容，下面是对话框。
对于模型层次、架构、训练流程，它都进行了可视化，十分清晰明了。
△模型层次
△训练流程
而文本部分，也有很精准简洁地概括，可以说很清晰了。
如果过程中有不懂的，直接点击「添加到上下文」就可以前往对话框进行询问。
不过他们团队推荐了一个玩法，就是根据提交的历史记录，找出该项目的「主要贡献者」。
于是，就找出了 DeepSeek- R1 背后主创们。
背后玩家 Cognition
背后玩家正是打造了首位 AI 軟體工程师 Devin 的 Cognition。
去年发布一举成名，它可以与人类开发人员一起工作，通过人类开发者提供的自然语言指令自主执行任务。
本月初他们发布了 Devin 2.0 版本，纯 Agent 原生 IDE 平台，但没有透露该版本是基于哪些基础模型。跟前版本相比，开发者与 Devin 之间互動更加流畅。
价格相较于之前却是降低了不少，最低每月 20 美元，早期版本定价则为 500 美元。
根据内部基准测试，最新版本的每个 Agent 计算单元 ( ACU ) 完成的初级开发任务比上一代版本增加了 83% 以上。
新版本还引入了 Devin Search、Devin Wiki 帮助用户更好地理解索引。
其中 Devin Wiki 每隔几小时自动索引存储库，可生成包含架构图、源链接和其他相关详细信息的综合文档。
此次应该是他们基于该功能进一步更新进而免费面向大众开放的工具。
对于这次更新，他们也是透露了一些细节。
比如，很贵但是免费给大家。
目前已索引 3 万个存储库，处理了 40 多亿行代码、超 1000 亿个 token，仅索引一项就花费了 30 多万美元的计算费用。
他们让大模型扫描整个代码库，索引单个 Repo 平均花费 12 美元。
还有这个工具的技术难点。
模型擅长理解局部代码，难点在于理解代码库的全局结构。DeepWiki 将代码库分解为高级系统的层级结构，然后为每个系统生成一个 wiki 页面。
好了，感兴趣的朋友，可以戳下方链接试试哦～有什么好玩的玩法欢迎在评论区分享。
https://deepwiki.com/
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/cognition_labs/status/1915816544480989288
[ 2 ] https://x.com/silasalberti/status/1915821553465626791
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— 完 —
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