O processo padronizado a seguir precisa ser seguido para usar os recursos de automação de documentos da Engineering:
- Acesso à base de códigoAssocie um repositório do GitHub/GitLab no painel da plataforma e o sistema examinará a estrutura do código. Recomenda-se escolher um projeto maduro que contenha comentários completos (pelo menos 80% de cobertura de comentários), pois a plataforma pode identificar melhor a intenção do código.
- Seleção do tipo de documentoA plataforma suporta várias saídas de documentos:
- Documentação da APIAnálise automática de assinaturas de funções/métodos, descrições de parâmetros e valores de retorno
- Manual do sistemaGeração de descrições arquitetônicas gerais com base em anotações de módulos
- Guia de implantação
Identificação de configurações de Dockerfile ou CI/CD para gerar descrições de dependência de ambiente
- Geração e calibraçãoApós clicar em "Generate Document" (Gerar documento), o sistema irá:
- Extração de docstring e tags especiais (por exemplo, @param) do código
- Análise das relações de chamada para complementar o contexto
- Gerar primeiros rascunhos Markdown/HTML
Recomenda-se revisar manualmente as principais seções, especialmente os módulos com lógica comercial complexa.
- Sincronização contínuaAtive a "atualização automática"; quando o código relevante for alterado, o documento será enviado para atualização via PR, e a equipe poderá definir regras de revisão para garantir a qualidade do documento.
Prática recomendada: use formatos de comentários padronizados (por exemplo, JavaDoc, Python Docstring) em seu código, e a plataforma poderá identificar as especificações Swagger/OpenAPI com uma precisão de 95% ou mais. Para sistemas legados, recomenda-se executar a função "Document Health Scan" da plataforma para localizar áreas críticas de comentários ausentes.
Essa resposta foi extraída do artigoEngenharia: a plataforma de revisão automatizada de código, documentação e relatórios de equipe do GitHubO
