Stoplight Elements - 基于 OpenAPI 和 Markdown 的 API 文档生成工具
https://github.com/stoplightio/elements
Stoplight Elements 是一个基于 OpenAPI 和 Markdown 的 API 文档生成工具。
它提供了一组可嵌入的 React 组件和 Web 组件, 可用于构建美观、交互式的 API 文档。
● 支持 OpenAPI 规范，可以自动生成 API 文档
● 支持 Markdown 格式，可以添加自定义文档内容
● 提供 React 组件和 Web 组件两种使用方式，方便集成到不同的应用中
● 计划支持 API 控制台、自动代码示例、自动示例等功能
#Doc #Tool #DevOps #GitHub
https://github.com/stoplightio/elements
Stoplight Elements 是一个基于 OpenAPI 和 Markdown 的 API 文档生成工具。
它提供了一组可嵌入的 React 组件和 Web 组件, 可用于构建美观、交互式的 API 文档。
● 支持 OpenAPI 规范，可以自动生成 API 文档
● 支持 Markdown 格式，可以添加自定义文档内容
● 提供 React 组件和 Web 组件两种使用方式，方便集成到不同的应用中
● 计划支持 API 控制台、自动代码示例、自动示例等功能
#Doc #Tool #DevOps #GitHub
GitHub
GitHub - stoplightio/elements: Build beautiful, interactive API Docs with embeddable React or Web Components, powered by OpenAPI…
Build beautiful, interactive API Docs with embeddable React or Web Components, powered by OpenAPI and Markdown. - stoplightio/elements
https://github.com/zakirullin/cognitive-load
“认知负荷”是开发者在程序设计和维护中面临的最大挑战，读代码远比写代码更花时间。
在写代码时应反复问：这段代码会不会给后来维护者带来不必要的或者超标的认知负荷？
⦁ 认知负荷指开发者在理解和修改代码时大脑需要“记住”的信息量，而人脑工作记忆大约只能同时处理 4 个“信息块”，超出后就容易迷糊、出错，效率低。
⦁ 软件开发中，很多复杂代码、晦涩设计、过度拆分模块、深层继承等都会额外增加认知负荷，尤其是“非本质负荷”（extraneous cognitive load）可以且应该被尽量减少。
⦁ 提倡通过好命名、减少复杂条件、避免过深的继承层次、倾向用组合而非继承、尽量用“深度”模块隐藏复杂度、简化语言特性和接口设计来降低认知负荷。
⦁ 文档举了很多清晰实例，比如：
⦁ 复杂条件拆解成有意义的中间变量，帮大脑减负；
⦁ 用“快速返回”代替多层嵌套 if，专注主要的好路径；
⦁ 不要过度拆分成过多浅层模块，跳来跳去要记很多上下文；
⦁ 代码写得越“花哨”反而更难长久维护，简单清晰才是王道；
⦁ 微服务过度拆分也会把认知负荷和沟通成本推升到爆表。
#Doc #GitHub
“认知负荷”是开发者在程序设计和维护中面临的最大挑战，读代码远比写代码更花时间。
在写代码时应反复问：这段代码会不会给后来维护者带来不必要的或者超标的认知负荷？
⦁ 认知负荷指开发者在理解和修改代码时大脑需要“记住”的信息量，而人脑工作记忆大约只能同时处理 4 个“信息块”，超出后就容易迷糊、出错，效率低。
⦁ 软件开发中，很多复杂代码、晦涩设计、过度拆分模块、深层继承等都会额外增加认知负荷，尤其是“非本质负荷”（extraneous cognitive load）可以且应该被尽量减少。
⦁ 提倡通过好命名、减少复杂条件、避免过深的继承层次、倾向用组合而非继承、尽量用“深度”模块隐藏复杂度、简化语言特性和接口设计来降低认知负荷。
⦁ 文档举了很多清晰实例，比如：
⦁ 复杂条件拆解成有意义的中间变量，帮大脑减负；
⦁ 用“快速返回”代替多层嵌套 if，专注主要的好路径；
⦁ 不要过度拆分成过多浅层模块，跳来跳去要记很多上下文；
⦁ 代码写得越“花哨”反而更难长久维护，简单清晰才是王道；
⦁ 微服务过度拆分也会把认知负荷和沟通成本推升到爆表。
#Doc #GitHub
GitHub
GitHub - zakirullin/cognitive-load: 🧠 Cognitive Load is what matters
🧠 Cognitive Load is what matters. Contribute to zakirullin/cognitive-load development by creating an account on GitHub.
Agentic Design Patterns - AI Agent 设计模式
https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE
谷歌专家 Antonio Gulli 编写，深入探讨 AI Agent 设计的实用范式与架构，打破传统 LLM 局限，推动 AI Agent 演进。
《Agentic Design Patterns》是由 Antonio Gulli 撰写的一本关于构建智能系统的实用指南，本书详细介绍了智能体的设计模式，包括如何通过提示链（Prompt Chaining）、路由（Routing）、并行化（Parallelization）、反射（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）和多智能体系统（Multi-Agent）等技术来构建智能系统。书中还涵盖了内存管理、学习与适应、模型上下文协议（MCP）、目标设定与监控等关键概念。此外，还讨论了异常处理与恢复、人在回路（Human-in-the-Loop）、知识检索（RAG）、智能体之间的通信（A2A）、资源感知优化、推理技术、守护轨迹 / 安全模式、评估与监控、优先级设定、探索与发现等高级主题。
#AI #Doc
https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE
谷歌专家 Antonio Gulli 编写，深入探讨 AI Agent 设计的实用范式与架构，打破传统 LLM 局限，推动 AI Agent 演进。
《Agentic Design Patterns》是由 Antonio Gulli 撰写的一本关于构建智能系统的实用指南，本书详细介绍了智能体的设计模式，包括如何通过提示链（Prompt Chaining）、路由（Routing）、并行化（Parallelization）、反射（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）和多智能体系统（Multi-Agent）等技术来构建智能系统。书中还涵盖了内存管理、学习与适应、模型上下文协议（MCP）、目标设定与监控等关键概念。此外，还讨论了异常处理与恢复、人在回路（Human-in-the-Loop）、知识检索（RAG）、智能体之间的通信（A2A）、资源感知优化、推理技术、守护轨迹 / 安全模式、评估与监控、优先级设定、探索与发现等高级主题。
#AI #Doc
WeKnora - 基于 LLM 的文档理解检索框架
https://github.com/Tencent/WeKnora
WeKnora（维娜拉） 是腾讯开源的一款基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架，专为结构复杂、内容异构的文档场景而打造。
框架采用模块化架构，融合多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，构建起高效、可控的文档问答流程。核心检索流程基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 机制，将上下文相关片段与语言模型结合，实现更高质量的语义回答。
#AI #Tool #Doc #GitHub
https://github.com/Tencent/WeKnora
WeKnora（维娜拉） 是腾讯开源的一款基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架，专为结构复杂、内容异构的文档场景而打造。
框架采用模块化架构，融合多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，构建起高效、可控的文档问答流程。核心检索流程基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 机制，将上下文相关片段与语言模型结合，实现更高质量的语义回答。
#AI #Tool #Doc #GitHub
GitHub
GitHub - Tencent/WeKnora: LLM-powered framework for deep document understanding, semantic retrieval, and context-aware answers…
LLM-powered framework for deep document understanding, semantic retrieval, and context-aware answers using RAG paradigm. - Tencent/WeKnora
🐔 像老乡鸡那样做饭
https://cooklikehoc.soilzhu.su/
https://github.com/Gar-b-age/CookLikeHOC
项目收集并整理了《老乡鸡菜品溯源报告》中的所有菜品，并提供了相关的烹饪指南和图片。
#GitHub #Life #Doc
https://cooklikehoc.soilzhu.su/
https://github.com/Gar-b-age/CookLikeHOC
项目收集并整理了《老乡鸡菜品溯源报告》中的所有菜品，并提供了相关的烹饪指南和图片。
#GitHub #Life #Doc
GitHub
GitHub - Gar-b-age/CookLikeHOC: 🥢像老乡鸡🐔那样做饭。主要部分于2024年完工，非老乡鸡官方仓库。文字来自《老乡鸡菜品溯源报告》，并做归纳、编辑与整理。CookLikeHOC.
🥢像老乡鸡🐔那样做饭。主要部分于2024年完工，非老乡鸡官方仓库。文字来自《老乡鸡菜品溯源报告》，并做归纳、编辑与整理。CookLikeHOC. - Gar-b-age/CookLikeHOC
OverType - 轻量优雅的 Markdown 编辑器
https://github.com/panphora/overtype
https://news.ycombinator.com/item?id=44932651
OverType 是一个轻量级的 Markdown 编辑器库，使用透明文本区域（textarea）覆盖技术实现完美的 WYSIWYG 对齐。
● 透明文本区域覆盖 — 在样式化预览上覆盖透明输入层，实现无缝编辑
● 全局主题 — 提供 Solar（浅色）和 Cave（深色）两种主题
● 键盘快捷键 — 常见的 Markdown 快捷键（如 Cmd / Ctrl + B 加粗）
● 移动端优化 — 响应式设计，包含移动端专用样式
● DOM 持久化感知 — 可从现有 DOM 中恢复（适用于 HyperClay 等平台）
● 轻量级 — 压缩后大小约 45 KB
● 可选工具栏 — 简洁、最小化的工具栏，包含所有基本格式化功能
● 智能快捷键 — 保留选择的情况下应用快捷键
● 框架无关 — 可与 React、Vue 和原生 JS 等一起使用
#Editor #Doc #Tool #GitHub
https://github.com/panphora/overtype
https://news.ycombinator.com/item?id=44932651
OverType 是一个轻量级的 Markdown 编辑器库，使用透明文本区域（textarea）覆盖技术实现完美的 WYSIWYG 对齐。
● 透明文本区域覆盖 — 在样式化预览上覆盖透明输入层，实现无缝编辑
● 全局主题 — 提供 Solar（浅色）和 Cave（深色）两种主题
● 键盘快捷键 — 常见的 Markdown 快捷键（如 Cmd / Ctrl + B 加粗）
● 移动端优化 — 响应式设计，包含移动端专用样式
● DOM 持久化感知 — 可从现有 DOM 中恢复（适用于 HyperClay 等平台）
● 轻量级 — 压缩后大小约 45 KB
● 可选工具栏 — 简洁、最小化的工具栏，包含所有基本格式化功能
● 智能快捷键 — 保留选择的情况下应用快捷键
● 框架无关 — 可与 React、Vue 和原生 JS 等一起使用
#Editor #Doc #Tool #GitHub
GitHub
GitHub - panphora/overtype: The markdown editor that's just a textarea https://overtype.dev
The markdown editor that's just a textarea https://overtype.dev - panphora/overtype
MinDoc - IT 团队适用的文档管理系统
https://github.com/mindoc-org/mindoc
MinDoc 是一款针对 IT 团队开发的简单好用的文档管理系统，基于 Golang 开发，可以方便用户部署和使用。
MinDoc 提供了项目管理、文档管理、评论管理、用户管理、权限管理等功能，能够满足大部分中小团队的文档管理需求。
● 项目管理：可以对项目进行编辑更改、成员添加、项目排序等
● 文档管理：添加和删除文档
● 评论管理：管理文档评论和自己发布的评论
● 用户管理：添加和禁用用户，个人资料更改
● 用户权限管理：实现用户角色的变更
● 项目加密：可以设置项目公开状态，私有项目需要通过 Token 访问
● 站点配置：多语言切换，可开启匿名访问、验证码等
#Doc #Tool #GitHub #DevOps
https://github.com/mindoc-org/mindoc
MinDoc 是一款针对 IT 团队开发的简单好用的文档管理系统，基于 Golang 开发，可以方便用户部署和使用。
MinDoc 提供了项目管理、文档管理、评论管理、用户管理、权限管理等功能，能够满足大部分中小团队的文档管理需求。
● 项目管理：可以对项目进行编辑更改、成员添加、项目排序等
● 文档管理：添加和删除文档
● 评论管理：管理文档评论和自己发布的评论
● 用户管理：添加和禁用用户，个人资料更改
● 用户权限管理：实现用户角色的变更
● 项目加密：可以设置项目公开状态，私有项目需要通过 Token 访问
● 站点配置：多语言切换，可开启匿名访问、验证码等
#Doc #Tool #GitHub #DevOps
GitHub
GitHub - mindoc-org/mindoc: Golang实现的基于beego框架的接口在线文档管理系统
Golang实现的基于beego框架的接口在线文档管理系统. Contribute to mindoc-org/mindoc development by creating an account on GitHub.
https://zed.dev/blog/why-llms-cant-build-software
大语言模型（LLMs）虽然擅长写代码和修复指出的问题，但它们无法像人类工程师那样建立和维护清晰的“心理模型”来理解需求与代码之间的差异，也难以有效迭代解决复杂问题。
⦁ 软件工程师的关键能力是反复构建“心理模型”：先理解需求，写出代码，再理解代码实际行为，发现与需求的差异并调整代码或需求。
⦁ LLMs 写代码没问题，也能响应修正提示写测试、加日志，但它们不会“知道”自己代码是不是真的符合需求，只能凭上下文和统计猜测，很容易在测试失败时陷入猜测和重写的死循环。
⦁ 人类工程师可以借助经验、思考和沟通来解决问题，调整思路；LLM 则缺乏内省和反思的能力。
⦁ LLM 常见的问题包括上下文遗漏、偏重最新信息（recency bias）和“幻觉”生成（hallucination）。
⦁ 未来若想让模型更好地参与软件开发，需要突破现有建模方式，赋予模型“记忆”、跳出线性上下文、实现更复杂的抽象和推理能力。
⦁ 目前理想的状态是人机协作，LLM 作为辅助工具，软件工程师仍是最终决策者和问题解决者。
换句话说，LLMs 能帮你刷代码块、撰写测试和文档，但它们还不能独立担负复杂软件开发的“思考”和“决策”重任。
#AI #Doc
大语言模型（LLMs）虽然擅长写代码和修复指出的问题，但它们无法像人类工程师那样建立和维护清晰的“心理模型”来理解需求与代码之间的差异，也难以有效迭代解决复杂问题。
⦁ 软件工程师的关键能力是反复构建“心理模型”：先理解需求，写出代码，再理解代码实际行为，发现与需求的差异并调整代码或需求。
⦁ LLMs 写代码没问题，也能响应修正提示写测试、加日志，但它们不会“知道”自己代码是不是真的符合需求，只能凭上下文和统计猜测，很容易在测试失败时陷入猜测和重写的死循环。
⦁ 人类工程师可以借助经验、思考和沟通来解决问题，调整思路；LLM 则缺乏内省和反思的能力。
⦁ LLM 常见的问题包括上下文遗漏、偏重最新信息（recency bias）和“幻觉”生成（hallucination）。
⦁ 未来若想让模型更好地参与软件开发，需要突破现有建模方式，赋予模型“记忆”、跳出线性上下文、实现更复杂的抽象和推理能力。
⦁ 目前理想的状态是人机协作，LLM 作为辅助工具，软件工程师仍是最终决策者和问题解决者。
换句话说，LLMs 能帮你刷代码块、撰写测试和文档，但它们还不能独立担负复杂软件开发的“思考”和“决策”重任。
#AI #Doc
zed.dev
Why LLMs Can't Really Build Software
From the Zed Blog: Writing code is only one part of effective software engineering.
在 Android 设备上原生运行 Docker 容器，不使用虚拟机或 chroot
一些旗舰机的配置已经很高了，来跑个 ARM 容器也不错，适合折腾党
https://gist.github.com/FreddieOliveira/efe850df7ff3951cb62d74bd770dce27
一篇在安卓设备上运行 Docker 的教程。
内容包括从 Android 设备的 Root 权限获取，到内核编译和配置，再到 Docker 的安装与运行。
此外，教程中还讨论了运行容器时可能遇到的网络访问、共享卷、图形界面支持等问题，并提供了相关解决方案。
#Docker #Android #Doc
一些旗舰机的配置已经很高了，来跑个 ARM 容器也不错，适合折腾党
https://gist.github.com/FreddieOliveira/efe850df7ff3951cb62d74bd770dce27
一篇在安卓设备上运行 Docker 的教程。
内容包括从 Android 设备的 Root 权限获取，到内核编译和配置，再到 Docker 的安装与运行。
此外，教程中还讨论了运行容器时可能遇到的网络访问、共享卷、图形界面支持等问题，并提供了相关解决方案。
#Docker #Android #Doc
Gist
This tutorial shows how to run docker natively on Android, without VMs and chroot.
This tutorial shows how to run docker natively on Android, without VMs and chroot. - docker.md
Awesome Proxmox VE
https://github.com/Corsinvest/awesome-proxmox-ve
awesome 系列，收集整理了一系列优秀的 Proxmox VE 文档、工具。
包括 API、监控、备份、博客、社区、视频等，是一份不错的参考资料
#PVE #Doc #Linux #GitHub #HomeLab
https://github.com/Corsinvest/awesome-proxmox-ve
awesome 系列，收集整理了一系列优秀的 Proxmox VE 文档、工具。
包括 API、监控、备份、博客、社区、视频等，是一份不错的参考资料
#PVE #Doc #Linux #GitHub #HomeLab
GitHub
GitHub - Corsinvest/awesome-proxmox-ve: A collection of awesome Proxmox VE documentation, tools, api, blogs, site
A collection of awesome Proxmox VE documentation, tools, api, blogs, site - Corsinvest/awesome-proxmox-ve
Anthropic 官方推出的 Claude Code 免费课程 👉 《Claude Code in Action》
https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
指导如何使用 Claude Code 来加速开发工作流程，涵盖了文件操作、命令执行、代码修改、上下文管理、自定义工作流、扩展功能（如 MCP Server、GitHub 集成和 Hooks）等实用技术。
#AI #Doc
https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
指导如何使用 Claude Code 来加速开发工作流程，涵盖了文件操作、命令执行、代码修改、上下文管理、自定义工作流、扩展功能（如 MCP Server、GitHub 集成和 Hooks）等实用技术。
#AI #Doc
Anthropic Courses
Learn to build with Claude AI
through Anthropic's comprehensive courses and training programs.
through Anthropic's comprehensive courses and training programs.
typikon - Markdown 转静态在线书籍
https://github.com/auula/typikon
Typikon 是一个将 Markdown 转换为在线书籍的工具（静态网页渲染）。
容易使用，UI 也不错
----------------------
类似工具：
mdBook
GitBook
#Doc #Tool #GitHub
https://github.com/auula/typikon
Typikon 是一个将 Markdown 转换为在线书籍的工具（静态网页渲染）。
容易使用，UI 也不错
----------------------
类似工具：
mdBook
GitBook
#Doc #Tool #GitHub
GitHub
GitHub - auula/typikon: Typikon lets you use markdown to write your online books.
Typikon lets you use markdown to write your online books. - auula/typikon
https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
⦁ 选择上下文工程：团队放弃端到端训练，选择基于前沿大模型的上下文工程，以实现更快的迭代和模型解耦。
⦁ KV-Cache 优化：高缓存命中率能显著减少延迟和推理成本，必须保持上下文前缀稳定、追加式记录，避免频繁变更上下文。
⦁ 工具管理 —— 遮蔽而非移除：不在执行中动态更改可用工具，而是根据上下文遮蔽不需要的操作，防止缓存失效和模型混乱。
⦁ 文件系统做“外部记忆”：将重要信息写入文件系统，超出上下文窗口的信息可随时读写，持久且无限容量。
⦁ 通过“复述”操控模型注意力：不断重写如 todo.md 这类全局目标文件，把关键目标持续推进到模型注意力焦点。
⦁ 保留“错误轨迹”：上下文中不掩盖失败 / 错误记录，让模型能通过真实反馈自我纠正，提升周期任务表现。
⦁ 避免“Few-shot 陷阱”：上下文如有太多同质 action-observation 示例，模型容易机械模仿，需引入模板多样性打破模式。
#AI #Doc
---
如何构建 AI Agent 的上下文工程（Founder’s Park 的中文翻译版质量不错）
⦁ 选择上下文工程：团队放弃端到端训练，选择基于前沿大模型的上下文工程，以实现更快的迭代和模型解耦。
⦁ KV-Cache 优化：高缓存命中率能显著减少延迟和推理成本，必须保持上下文前缀稳定、追加式记录，避免频繁变更上下文。
⦁ 工具管理 —— 遮蔽而非移除：不在执行中动态更改可用工具，而是根据上下文遮蔽不需要的操作，防止缓存失效和模型混乱。
⦁ 文件系统做“外部记忆”：将重要信息写入文件系统，超出上下文窗口的信息可随时读写，持久且无限容量。
⦁ 通过“复述”操控模型注意力：不断重写如 todo.md 这类全局目标文件，把关键目标持续推进到模型注意力焦点。
⦁ 保留“错误轨迹”：上下文中不掩盖失败 / 错误记录，让模型能通过真实反馈自我纠正，提升周期任务表现。
⦁ 避免“Few-shot 陷阱”：上下文如有太多同质 action-observation 示例，模型容易机械模仿，需引入模板多样性打破模式。
#AI #Doc
---
如何构建 AI Agent 的上下文工程（Founder’s Park 的中文翻译版质量不错）
manus.im
Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus
This post shares the local optima Manus arrived at through our own "SGD". If you're building your own AI agent, we hope these principles help you converge faster.
https://innei.in/posts/tech/ai-coding-methodology-systematic-practice
本文系统梳理了 AI 辅助编码的方法论演进：最初的“提示工程”以线性交互为主，需多轮沟通但效率受限；“探索式工程”通过结构化需求分解与决策固化，降低重构风险；“上下文工程”则借助完整的项目背景和自动化 PRD 流程，使 AI 成为真正的技术协作伙伴。文章还强调持续积累知识图谱、规范化约束和模块化代码结构，实现 AI 与人类专业判断的有机结合，推动可复制、可持续、可扩展的团队智慧和编码效率提升。
#AI #Doc
本文系统梳理了 AI 辅助编码的方法论演进：最初的“提示工程”以线性交互为主，需多轮沟通但效率受限；“探索式工程”通过结构化需求分解与决策固化，降低重构风险；“上下文工程”则借助完整的项目背景和自动化 PRD 流程，使 AI 成为真正的技术协作伙伴。文章还强调持续积累知识图谱、规范化约束和模块化代码结构，实现 AI 与人类专业判断的有机结合，推动可复制、可持续、可扩展的团队智慧和编码效率提升。
#AI #Doc
innei.in
AI 编码方法论：从探索到精进的系统化实践
!IMPORTANT] 此文章由 AI 总结和润色内部分享，由笔者校对，请注意甄别。 方法论演进路径 阶段一：提示工程（Prompt Engineering） 作为 AI 辅助开发的最基础形态，提示工程采用离散式交互模式。开发者通过连续对话逐步细化需求，AI 基于即时反馈进行代码迭代。该模式在
屏幕的工作原理【英文】
https://www.makingsoftware.com/chapters/how-a-screen-works
介绍了显示器（屏幕）的工作原理与发展历程，从早期的 CRT 到现代的 LCD 和 OLED 等技术，并展望了未来显示技术的发展方向。
#Doc link
https://www.makingsoftware.com/chapters/how-a-screen-works
介绍了显示器（屏幕）的工作原理与发展历程，从早期的 CRT 到现代的 LCD 和 OLED 等技术，并展望了未来显示技术的发展方向。
#Doc link
Dosu - 将代码库转为知识库
https://dosu.dev/
Dosu 可以将代码库转化为动态知识库，帮助团队生成、分享和维护文档，适用于从工程到运营的所有团队成员。
● Dosu 自动从代码、对话、工单和评审中生成文档，同时支持模板化操作和报告生成，便于追踪变化和功能演进。
● Dosu 集成到现有工作流程中，提供答案共享、动态适应不同受众，并支持发布到多种文档平台（如 GitHub、Confluence、Notion）。
● Dosu 通过多渠道更新和内置版本控制功能，确保文档与代码和工单的变化保持同步，并主动填补知识空白。
#AI #Tool #URL #Doc
https://dosu.dev/
Dosu 可以将代码库转化为动态知识库，帮助团队生成、分享和维护文档，适用于从工程到运营的所有团队成员。
● Dosu 自动从代码、对话、工单和评审中生成文档，同时支持模板化操作和报告生成，便于追踪变化和功能演进。
● Dosu 集成到现有工作流程中，提供答案共享、动态适应不同受众，并支持发布到多种文档平台（如 GitHub、Confluence、Notion）。
● Dosu 通过多渠道更新和内置版本控制功能，确保文档与代码和工单的变化保持同步，并主动填补知识空白。
#AI #Tool #URL #Doc
Dosu | Your best engineers shouldn't Q&A all day.
Dosu is documentation reimagined for the AI era. Put your docs to work generating, maintaining & triaging automatically.
