我用Trae 做了一个有意思的Agent 「项目文档生成」。 点击 s.trae.com.cn/a/1b084b 立即复刻，一起来玩吧！
咱搞软件开发，那迭代速度可快了。这时候啊，项目文档得及时更新，还得保证准确，这对团队一起干活，还有项目能一直好好发展，那可太重要了。但以前靠人手动写项目文档，毛病可多了去了，效率低不说，信息还老是不新，前后也不一致。为了解决这些问题，我在Trae平台上弄了个项目文档生成的智能体。这个智能体借助GitHub和Knowledge Graph Memory这些工具，能从代码仓库和知识图谱里自动把信息提取出来，然后生成项目的md文档。
部署背景：解决项目文档管理痛点
以前做项目的时候，文档管理特别让人头疼。项目越做越大，代码改得越来越勤，靠人手动写文档根本跟不上代码变化的速度，结果文档和实际代码完全对不上号。就拿之前那个大型分布式系统来说吧，因为文档更新太慢，新来的程序员光是理解代码逻辑就浪费了好多时间，项目进度直接被拖慢了。
更麻烦的是，每个人写文档的风格和标准都不一样，搞得文档东一块西一块的，看起来特别费劲。而且碰到那些复杂的项目架构和技术细节，靠人去整理记录，经常不是漏了就是记错了。所以啊，我现在特别需要一个能自动智能生成文档的工具，正好Trae平台功能强大，工具也全，正好能帮我解决这个问题。
环境配置：搭建稳定运行基础
（一）平台环境准备
得先保证Trae平台那台服务器网络稳当，跟GitHub连接别掉链子，知识图谱数据传输也别卡顿。另外服务器的CPU、内存和硬盘这些硬件资源也得分配合理，毕竟跑智能体的时候要克隆代码库、查知识图谱、生成文档啥的，都得有足够的性能支撑才行。
（二）工具依赖安装
要搞定智能体的功能，得先装好需要的工具和库。在Python环境里，先装个GitPython库，这个库能在代码里直接操作Git，敲个pip install GitPython就能装好。然后还得配好Knowledge Graph Memory的运行环境，保证能正常调用知识图谱的数据。另外再装几个生成Markdown文档的库，比如markdown-it-py，这样就能轻松整出符合格式要求的md文件了。
（三）权限设置与数据初始化
给Trae平台上的智能体设置权限时，别忘了让它能访问GitHub代码库和知识图谱的数据。GitHub那块儿得先整一个个人访问令牌，把权限设置好，保证智能体能看代码、查提交记录这些基本操作。还有知识图谱也得先弄好初始化，把项目的基本信息导进去，比如项目架构啊、模块之间咋关联的啊、用了啥技术这些，让智能体有足够的知识储备。
功能实现：核心模块协同运作
（一）需求分析模块
智能体通过与用户的交互，明确项目文档的生成需求。利用自然语言处理技术，理解用户输入的文档类型（如项目 README、API 文档、技术架构文档等）、目标受众（开发团队、测试人员、客户等）以及重点关注的内容范围。例如，当用户输入 “生成项目的 API 文档，主要面向外部合作伙伴” 时，智能体能够识别出文档类型为 API 文档，受众为外部合作伙伴，并进一步询问 API 的具体范围和展示要求。
（二）代码仓库解析模块
借助 Git 工具，智能体对 GitHub 代码仓库进行深度解析。首先使用git clone命令克隆代码仓库到本地文件系统，获取最新的代码版本。然后通过git log命令分析提交历史，确定关键的开发节点和功能变更记录；利用git diff命令对比不同版本的代码差异，提取新增或修改的功能模块信息。同时，在终端中运行静态代码分析工具，如pylint（针对 Python 代码）、eslint（针对 JavaScript 代码），收集代码质量指标，为文档中的代码规范部分提供数据支持。
（三）知识图谱融合模块
从 Knowledge Graph Memory 中检索与项目相关的知识图谱数据，包括项目的领域术语定义、模块之间的依赖关系、数据流向、技术决策背景等信息。将代码仓库解析得到的信息与知识图谱中的内容进行关联和整合，构建起完整的项目信息模型。例如，将代码中的模块名称与知识图谱中对应的模块功能描述进行匹配，使文档内容更加丰富和准确。
（四）文档生成模块
根据需求分析和信息整合的结果，在文件系统中创建 Markdown 格式的项目文档。智能体按照一定的逻辑结构组织文档内容，自动生成目录、标题、段落等元素。对于代码相关的内容，直接从代码仓库中提取关键代码片段并进行格式化展示；对于项目架构和技术细节，结合知识图谱中的信息进行详细阐述。同时，利用联网搜索工具查找相关的技术文档和示例，对文档内容进行补充和完善，使文档更具专业性和可读性。
（五）质量验证模块
在文档生成完成后，智能体对文档进行质量验证。通过终端工具运行 Markdown 格式检查工具，如markdownlint，确保文档的格式符合规范。利用 Knowledge Graph Memory 验证文档中术语的一致性和准确性，检查文档内容与知识图谱中记录的项目信息是否相符。此外，对文档中的代码示例进行简单的语法检查，确保代码的可运行性。如果发现问题，智能体自动进行修正或提示用户进行确认和修改。
（六）结果反馈模块
智能体将生成并验证后的项目文档保存到文件系统的指定路径，并通过预览工具生成在线预览链接，发送给用户。用户可以通过预览链接查看文档内容，提出修改意见。智能体接收用户反馈后，对文档进行相应的调整和优化，直至用户满意。同时，将文档的生成记录和相关信息存储到 Knowledge Graph Memory 中，方便后续的版本管理和追溯。
实际应用：展现智能体价值
开源项目文档生成
规则遵循：保障文档生成质量
（一）文档规范规则
严格遵循行业通用的文档规范和标准，确保生成的项目文档具有良好的可读性和可维护性。对于不同类型的文档，采用相应的模板和格式要求，如 API 文档遵循 OpenAPI 规范，技术架构文档采用 UML 图和文字相结合的方式进行描述。同时，统一文档中的术语和格式，避免出现不一致的情况。
（二）数据安全规则
在智能体运行过程中，严格遵守数据安全相关法律法规，保护项目代码仓库和知识图谱中的敏感信息。对 GitHub 访问令牌进行加密存储，限制智能体对代码仓库的操作权限，仅允许其进行必要的读取操作。对于知识图谱中的数据，设置访问权限控制，确保只有授权人员能够访问和修改。
（三）版本管理规则
建立完善的文档版本管理机制，将文档的生成与代码仓库的版本进行关联。每次生成文档时，记录对应的 Git 提交哈希值和知识图谱版本信息，方便用户追溯文档的历史版本。当代码仓库发生变化时，智能体能够根据版本差异，准确判断是否需要更新文档，并生成相应的版本变更记录。
