谷歌出品，必属精品，又一源码阅读利器来了

现代软件开发早已离不开开源软件。从庞大的Linux操作系统、Chromium浏览器，到小巧实用的日志工具，开源组件已成为软件开发的基石。对于 Linux 、Android 操作系统之类的巨型软件，代码量大得惊人。对于参与者而言，门槛比较高，面对数百万行的代码，常常不知从何入手。这时就有一些大神，解读这些代码，写成系列的源码阅读文章，甚至汇集成书。很多 Linux 内核开发者应该读过《Linux 内核源码情景分析》这本书，我也买过Android源码分析和 WebKit 源码分析相关的书籍。

今年开始，我着手Windows软件向国产系统迁移的工作，接触到 wine 这个开源项目。Wine旨在Linux上模拟Windows运行环境，其代码复杂度不容小觑。面对如此庞大的代码库，即便是我这样经验丰富的开发者也会感到棘手。幸运的是，AI代码阅读工具的出现，为我们提供了全新的解决方案。这类工具能够快速生成代码文档、可视化架构，并支持智能问答，极大降低了理解复杂项目的门槛。

我一直使用的 AI 工具就是 DeepWiki，地址为：

https://www.deepwiki.com

它是一个出色的AI代码阅读平台，扫描并分析了GitHub上的大量开源代码，进行了深度的理解与解析。比如打开 Wine 项目，就会出现这样的解析：

DeepWiki能够生成清晰的结构化文档，包括模块划分、关键函数说明等。更令人印象深刻的是，它自动生成的架构图质量极高，使复杂的依赖关系一目了然。

如果仅仅是静态的分析代码，还不算什么，更妙的是，你还可以针对本源码库，向 AI 提问。这种 AI 提问，比起 ChatGPT 更靠谱，因为它会针对源码进行回答，而不会像 ChatGPT 那样泛泛而答，更不会出现幻觉。

比如我问：

请问 winewayland.drv 的初始化过程是怎样的？

deepwiki 的回答如下：

回答结构清晰，还给出了源码出处，点击链接可以跳转到对应的源码。如果对某个细节不清楚，还可以继续追问。目前试用下来，没有次数限制，没有时间限制，也不用翻墙。查资料，没有找到 DeepWiki 是使用哪家的 AI 大模型。

如今，谷歌也杀入这一领域，推出了 CodeWiki，网址为：

https://codewiki.google

使用上和 DeepWiki 差不多，但接入的是自家的大模型 Gemini。可能服务推出时间不长，收录的开源仓库还不多，比如我搜索 wine，就没有找到。

我选择了 skia 开源库进行分析：

界面和功能和 DeepWiki 比较类似。但借助谷歌在大模型和软件开发上的巨大优势，CodeWiki 可能会后来居上。

在 CodeWiki 的博客上，总结了 CodeWiki的特点：

🤖 AI 驱动，深度理解

Code Wiki 基于 Google 的 Gemini 大模型，能深入分析代码逻辑、函数作用、类之间的关系和设计模式，生成精准的文档和解释，即使代码中没有注释也能完成。

🔄 完全自动化，永不过时

它彻底改变了“先写代码，后补文档”的传统模式。当代码仓库发生变更（如合并 Pull Request）后，系统会自动重新扫描并更新相关文档，确保文档与代码始终同步，实现了零维护成本。

💬 交互式对话，自然语言查询

你可以像与一位熟悉代码库的专家对话一样，直接用自然语言（如中文）提问，例如“用户认证功能是怎么实现的？”或“这个模块和哪些服务有耦合？”。Gemini 助手会基于对整个代码库的理解给出带有代码引用的回答，极大提升了探索效率。

📊 可视化架构，一目了然

工具能自动生成模块依赖图、类继承图、数据流图等可视化图表，将复杂的系统架构直观呈现。点击图表中的元素还能直接跳转到对应代码，帮助开发者快速把握项目整体结构，尤其适合接手大型新项目时使用。

🔗 无缝连接，探索流畅

Code Wiki 建立了文档与代码之间的双向链接。在阅读文档时，可以一键跳转到函数或类的定义代码；在查看代码时，也能快速找到对应的详细说明。这种无缝的跳转体验让理解代码的过程变得非常流畅

目前，AI代码阅读工具已成为我日常工作不可缺少的助手。DeepWiki在项目覆盖度和成熟度上暂时领先，而Google CodeWiki凭借Gemini的强大能力和发展潜力值得密切关注，什么时候 CodeWiki 收录了 Wine 项目，我可能会切换到 CodeWiki 上。

你在工作中会用到哪些 AI 工具，欢迎交流！