原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2010071516440703856

在软件开发领域，一直有种说法，开发者 70% 的时间其实都花在了阅读原有的代码上。

尤其是现在 Vibe Coding（氛围编码） 盛行，AI 生成代码的速度远超我们理解的速度。

随之而来的，是一个让无数人头疼的老大难问题：文档严重滞后。

代码迭代了十几个版本，文档却还停留在半年前。即便让 AI 照着文档跑，恐怕十次有九次都报错。

面对这痛点，Google 早在三个月前，就发布了一款名为 Code Wiki 的工具，试图终结这一难题。

功能很强，但可惜当时被诸多 AI 工具淹没，目前还是有很多人不知道，今天借此机会跟大家好好介绍下。

它的核心理念非常直接：既然没人有时间维护文档，那就让 AI 来维护。

简单来说，它更像是一个长在代码仓库里的活体知识库，由 AI 基于代码的变动不断地对文档迭代更新。

只要项目仓库有新的 Commit 提交，它就会利用 Gemini 模型 重新扫描代码变更，并自动更新对应的文档说明。

这就有效地保证了文档与代码逻辑的强一致性，彻底解决了文档失效的问题。

同时依靠 Gemini 模型的长上下文优势，Code Wiki 在深度理解和可视化方面做得相当扎实。

比如在处理复杂的系统架构时，光看文字很难建立直观的认知。Code Wiki 能够直接读取代码逻辑，自动渲染出类图、时序图，甚至架构流转图等。

当我们接手老旧项目，或者对项目进行重构时，Code Wiki 生成的文档，能极大提升我们对项目模块之间依赖关系的理解。

此外，它的交互方式也从翻阅变成了对话。

我们可以在侧边栏直接针对代码库提问，Code Wiki 会基于当前的最新代码给出解释，并且它还会提供精确的代码引用。

点击引用链接，就能直接跳转到具体的代码文件和行号。这种有据可查的特性，在很大程度上缓解了我们对 AI 幻觉的担忧。

上手体验

说到这里，让我们上手实测一下。

Code Wiki 的使用门槛极低，而且目前完全免费开放。

访问官网：https://codewiki.google

只需要输入一个 GitHub 仓库地址，几秒内就能生成相关文档。

比如我们输入最近爆火的 OpenClaw 项目，一份详细的介绍文档瞬间就出现在页面上：

最让人惊喜的，还是它的可视化能力。

设置好 GitHub 项目后，它便直接生成一张 OpenClaw 整个系统的全景架构图。

不仅如此，每个功能模块还有清晰直观的依赖关系图，让人一目了然：

如果还有什么不懂的，也可以在右侧对话框里直接询问。

比如我问：“如何在 MacMini 上安装部署 OpenClaw 使用”，详细的步骤便呼之即来。还附带了对应的代码引用来源，不会虚构：

当然，目前的 Code Wiki 也有一些不足。

仅支持公开的 GitHub 仓库，对于私有仓库，还需等待 Gemini CLI 扩展开放了才能使用。

写在最后

经过这一次体验，我觉得 Code Wiki 的出现，其实捅破了一层窗户纸：

在 Claude Code、Codex 帮我们疯狂堆代码的今天，我们最缺的，或许不再是生成，而是理解。通过理解代码，掌握判断力。

未来，纯手工敲打的「代码编写者」可能会越来越少，取而代之的，是更多的「逻辑审查者」和 「架构设计者」。

当 AI 能够做到怎么写，开发者的核心竞争力，就变成了去判断 “为什么要这么写”，以及 “这么写对不对”。

在这个代码量爆炸的时代，拥有一份永远与代码同步、且能随时回答问题的“活文档”，才是学习代码的最佳姿势。