菜鳥如我，認識一個新的 GitHub 專案真不簡單#
還記得剛開始學習 Python 時，我讀了一本引導我程式設計學習方法的書：《The Hitchhiker’s Guide to Python》，書中作者強調了一個重要觀點：如果你想讓 Python 技能從初學者成長為高級，閱讀 Git 和 GitHub 倉儲（Repository / Repo）是必修課，因為你可以從很多專家身上學習。
這個來自高手的建議徹底改變了我的學習方式，我開始積極閱讀開源 GitHub Repo，希望從中汲取專家的做事方法。我也很快就發現，這條路比想像中艱難得多！
（圖片來源：unsplash）
閱讀 GitHub Repo 的痛點#
面對大型 GitHub 開源專案時，我常常感到無所適從：
- 文件不完整或過時：許多專案的 README 只有寥寥數行，有些甚至連安裝方式都沒更新
- 架構複雜難懂：面對數百個程式檔案（還可能混合多種程式語言）和資料夾，不知從何開始
- 學習曲線陡峭：光是理解專案結構就要花費數小時
我相信許多利用 GitHub 專案學習的朋友都有類似經驗，這種挫折感曾經讓我懷疑自己的能力。很幸運地，現在有不少好用的工具幫我們避免這些挫折。
這篇文章分享的 GitDiagram、Gitingest 和 DeepWiki，正是為了解決這些痛點而生。它們不僅大幅提升了我理解 GitHub 專案的效率，也讓我更享受在開源世界學習軟體知識的過程！
GitDiagram：專案架構一目了然的視覺化神器#
（圖片來源：GitDiagram）
什麼是 GitDiagram？#
GitDiagram 是一個能將任何 GitHub 倉儲在幾秒內轉換為互動式系統設計圖的工具。就像是為複雜的程式碼專案拍攝一張「架構Ｘ光片」，讓你一眼看清專案的骨架結構。
GitDiagram 的作者如此介紹他的 設計理念：
「我想貢獻開源專案時，發現閱讀巨大的程式庫太難了！
於是我設計了 GitDiagram，幫助我快速學習專案程式庫。」
GitDiagram 核心功能特色#
（圖片來源：GitDiagram）
1. 即時視覺化
- 將抽象的程式碼結構轉化為直觀的架構圖
- 幾秒鐘內完成分析，不需漫長等待
2. 互動式導航
- 點擊圖表中的任何元件，直接連結到對應的原始程式碼檔案
- 從宏觀架構到微觀實作，在一張架構圖內一氣呵成
3. 智慧分析
- 由 OpenAI o4-mini 驅動，準確識別專案結構
- 自動生成符合邏輯的架構關係圖
GitDiagram 使用方法#
簡單替換 GitHub 網址 URL，把 github.com/... 改成 gitdiagram.com/...，按下 Enter 鍵就能看到專案的視覺化架構圖。例如：
原始 GitHub 連結：https://github.com/fastapi/fastapi
GitDiagram 連結：https://gitdiagram.com/fastapi/fastapi
GitDiagram 的使用場景#
你想研讀的 GitHub 專案架構很大、很複雜？用 GitDiagram 就對了。
GitDiagram 適合想要著手專案開發、而需要快速理解專案結構的情境，無論你是第一次接觸陌生 GitHub 專案的新手、剛加入團隊的成員、還是想貢獻開源專案但不知從何下手的開發者，GitDiagram 都適合幫助你更快進入狀況。
個人工商時間：歡迎訂閱我的每週電子報，我將會分享資料科學跟 AI 工具，也寫下我正在看什麼、學什麼，想到什麼就寫，讓我們透過 Email 聊聊吧！
Gitingest：讓 AI 讀懂你的整個專案#
（圖片來源：Gitingest）
什麼是 Gitingest？#
Gitingest 是一個專門將 Git Repo 轉換為「AI 友善格式」文字的工具。人類喜歡看的文字格式、跟 AI 擅長解讀的文字格式不太一樣，而 Gitingest 是這兩者之間的翻譯器，將複雜的程式碼專案整理成大型語言模型（LLM）容易理解的純文字摘要。
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（圖片來源：Gitingest、unsplash）
Gitingest 核心功能特色#
（圖片來源：Gitingest）
1. AI 友善的程式碼脈絡轉譯
- 將整個專案轉換為結構化的文字摘要
- 提供檔案結構、內容大小、和 Token 數量統計等資訊
- 格式最佳化，適合將 Git 倉儲資訊餵給 ChatGPT、Claude 等 AI 工具
2. 豐富的自訂功能
- 可指定包含或排除特定檔案類型
- 支援
.gitignore規則 - 彈性控制要分析的程式碼範圍
例如，Gitingest 的檔案篩選可以這麼做：
# 只分析 Python 檔案
gitingest -i "*.py" /path/to/project
# 排除測試和依賴資料夾
gitingest -e "tests,node_modules,__pycache__" /path/to/project
Gitingest 使用方法#
Gitingest 提供多元使用介面，不只是線上儲存的 GitHub，本地儲存的 Git Repo 也能操作：
- 線上服務：GitHub URL 替換法，把
github.com/...改成gitingest.com/...，就能開始使用 - Python 套件：與你的程式流程整合
- CLI 工具：可本地安裝使用
- 提供 MCP：從你喜歡的 AI 呼叫使用，此 GitHub 專案 可以看 MCP 用法示範影片
對於注重程式碼安全的開發者，Gitingest 提供的本地 CLI 工具，確保敏感程式碼不會上傳到雲端服務，令它成為私有專案的安全選擇。
Gitingest 的使用場景#
Gitingest 的重要價值是能夠完美銜接 AI 輔助開發流程。例如以下幾項使用場景：
快速生成技術文件
# 將專案轉換為 AI 可讀格式
gitingest /path/to/project
# 將結果貼給 ChatGPT，請它生成：
- 詳細的 README 文件
- API 說明文件
- 技術規格書
更自動化的用法，是將 Gitingest 整合到 git hooks 中，每次 commit 後自動更新專案摘要，讓 AI 上下文脈絡的保持在最即時的狀態。
智慧生成測試程式
- AI 根據完整的程式碼脈絡，自動撰寫單元測試
- 支援測試驅動開發（TDD）流程
設計開發計畫
- 讓 AI 分析專案現況，提出後續開發建議
- 自動規劃功能擴展路線圖（Roadmap）
DeepWiki：程式庫的 AI 解說員#
（圖片來源：DeepWiki）
什麼是 DeepWiki？#
DeepWiki 是由開發知名 AI 程式助手 Devin 的 Cognition Labs 團隊打造的超級 GitHub 專案理解工具。它就像一位24 小時待命的資深工程師，隨時準備回答你關於程式碼的任何問題！
DeepWiki 核心功能特色#
（圖片來源：DeepWiki）
1. AI 自動文件生成
- 自動掃描程式碼、README、設定檔
- 生成結構清晰、條理分明的專案文件
- 涵蓋架構概覽、功能說明、模組依賴關係
2. 互動式視覺化圖表
- 自動生成類別繼承圖、模組依賴圖
- 互動式操作，滑鼠點一點就能深入探索
- 直觀掌握複雜的程式碼關係
3. AI 聊天問答
- 自然語言提問，獲得精準回答
- 支援深度研究模式，多輪對話探討
- 彷彿在跟專案的原作者直接對話！
DeepWiki 的深度研究模式是我特別喜歡的功能。它不僅能回答基本問題，還能進行深入的技術討論：
- 「這個設計模式（Design Pattern）的優缺點是什麼？」
- 「有沒有更好的實現方式？」
- 「這段程式碼可能存在什麼潛在問題？」
剛開始認識一個新 Github 專案會有看不懂的地方，我會用 DeepWiki 深度研究模式先跟 AI 好好問一輪，感覺很像專案作者正在線上幫我解惑！
若你的目的是深入研究與學習某個 Git Repo，不只 DeepWiki、筆者個人也很喜歡用 Claude Code 來做到，我在 這篇文章 介紹了怎麼用 Claude Code 來學習程式庫，做法超簡單！推薦你閱讀，試試看你喜歡用 DeepWiki 還是 Claude Code。
DeepWiki 使用方法#
跟前面介紹的工具一樣，DeepWiki 也支援URL 替換法，簡單替換 GitHub 網址 URL，把 github.com/... 改成 deepwiki.com/...，就能開始使用。例如：
原始 GitHub 連結：https://github.com/fastapi/fastapi
DeepWiki 連結：https://deepwiki.com/fastapi/fastapi
網路上也有熱心人士開發出非官方的 Chrome 瀏覽器 擴充功能，可以一鍵連結到分析好的 DeepWiki 頁面。
DeepWiki 的使用場景#
- 深度專案研究：想要徹底理解複雜開源專案時，新手的救星！
- 技術面試準備：快速掌握你有興趣的公司團隊使用什麼技術堆疊（Tech Stack）
- 開源貢獻準備：深入了解專案架構和設計理念，先看懂、才知道怎麼改進
- 團隊知識管理：建立共享的技術知識庫
比較：我如何選擇這三樣工具？#
| 工具 | 主要功能 | 最大優勢 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| GitDiagram | 視覺化架構圖 | 快速圖形化理解結構 | 剛上手新專案開發 |
| Gitingest | AI 友善文字摘要 | AI 輔助開發 | 把整個 Git 程式庫扔給 AI 看 |
| DeepWiki | 全方位分析 | 深度理解學習程式 | 技術研究、知識管理 |
在資料科學實戰、以及個人學習開源專案時，我根據不同的工作需求有不同的工具選擇偏好：
剛入門任何 GitHub 專案，連該 Repo 在做什麼都還不太知道的時候，優先使用 DeepWiki 來學習與探索 Git 倉儲。DeepWiki 功能最全面，幫助學習的效果最佳，適合想要由淺入深掌握該專案的情況。
若我想開始嘗試貢獻某項專案，那 GitDiagram 畫出一張架構圖是必備的。一行行看程式碼之前，腦袋要先有個核心模組依賴關係的大局觀（Big Picture），才不會見樹不見林、浪費時間在鑽研不相關的程式碼。
Gitingest 是以上兩者都能做到的工具，它讓我更方便地在我喜歡的 AI 工具內（我目前常用 Claude）分析 Git Repo，與我現有的 AI 工作流程完美結合。把 GitHub 倉儲轉成 AI 友善的文字、丟給 Claude 或 ChatGPT，我就能問 AI 這個 GitHub 專案的主要架構、核心功能設計方法、如何貢獻開發等等，什麼問題都能問，而且摘要後的 Git 內容更節省 Token 消耗數量（更省錢 💸）。
結語：更高效率的 GitHub 學習旅程#
這篇文章分享了三個高效理解、學習、研究 Git 與 GitHub 程式庫的方式：
- GitDiagram：視覺化架構圖，快速理解專案結構
- Gitingest：AI 友善摘要，讓 ChatGPT 助你提升開發效率
- DeepWiki：全方位深度分析，最佳學習體驗
用法還超簡單，三個工具都是改改網址就能馬上使用：
原始 GitHub 連結：https://github.com/fastapi/fastapi
GitDiagram：https://gitdiagram.com/fastapi/fastapi
Gitingest：https://gitingest.com/fastapi/fastapi
DeepWiki：https://deepwiki.com/fastapi/fastapi
再一次，我相信《The Hitchhiker’s Guide to Python》作者的建議：閱讀 GitHub 倉儲是邁向資深軟體工程師的必經之路。現在，有了這三個強大的工具，這條路將變得「不那麼坎坷」、學習變得更加有趣！
不要再讓複雜的 GitHub 專案嚇倒你。選擇一個工具、用在你感興趣的開源專案，開始你的探索之旅吧！