DeepWiki - Herhangi bir kod tabanını anlamak
(aitidbits.ai)- DeepWiki, GitHub depolarını anında gezilebilir bir wiki biçimine dönüştürerek görüntülemenizi sağlayan bir araçtır
- Fast / Deep Research modları ve satır düzeyinde alıntı gibi özelliklerle kod keşfi, ortam kurulumu, tasarım analizi gibi çeşitli geliştirme senaryolarında yüksek güvenilirlikte yanıtlar sunar
- MCP sunucusu ile entegre çalışarak Claude, Cursor gibi başlıca yapay zeka IDE’leriyle doğal biçimde kullanılabilir
- mühendislik değerlendirmesi, uygulama örneklerini inceleme, açık kaynak katkısı, PR incelemesi gibi geliştirme pratiğinin tamamında verimliliği önemli ölçüde artırır
- DeepWiki, kodu anlama süresini büyük ölçüde kısaltırken ekip onboarding ve inceleme verimliliğini artırabilir
Giriş ve araç genel görünümü
- DeepWiki, Cognition ekibinin (Devin AI mühendisini geliştiren ekip) geliştirdiği GitHub depo keşif aracıdır
- Depo adresinde github.com kısmını deepwiki.com ile değiştirmeniz yeterlidir; böylece otomatik oluşturulmuş, gezilebilir bir wiki anında kullanılabilir
- Tanıdık olmayan kod tabanları, açık kaynak değerlendirmesi, gelişmiş özellik uygulamaları, yeni ekip onboarding’i gibi çeşitli durumlarda verimlilikte büyük artış sağlayabilir
- Kodu doğrudan okuyup aramadan, soru temelli şekilde yapıyı ve çalışma mantığını kavrayabilirsiniz
DeepWiki’nin temel çalışma biçimi
- DeepWiki, ücretsiz Devin hesabıyla genel ve özel depoları destekler
- Genel depolarda doğrudan soru sorulabilir; özel depolar içinse Devin hesabı gerekir
- Fast modu kod grafiği tabanlı olarak anında yanıt verir, Deep Research modu ise birden fazla dosyayı okuyarak yüksek güvenilirlikte yanıtlar sunar
- Tüm yanıtlar tıklanabilir kaynak kod alıntıları içerir; böylece gerçek konuma hızla gidilebilir ve hatalı özetleme (halüsinasyon) riski azaltılır
DeepWiki nasıl kullanılır
Web sitesi veya yapay zeka IDE’sinde kullanım
- deepwiki.com’a GitHub URL’sini yapıştırabilir ya da resmi DeepWiki MCP sunucusu üzerinden AI IDE’lere (Claude, Windsurf, Cursor vb.) doğrudan bağlanabilirsiniz
- MCP sunucusu kimlik doğrulama olmadan kullanılabilir; yalnızca IDE ayarlarına ekleyerek DeepWiki’yi her zaman etkin bir sorgu yardımcısı olarak kullanabilirsiniz
- Kod tabanının bağlamına ve yapısına istediğiniz anda başvurup soru sorabildiğiniz için geliştirme verimliliği ciddi biçimde artar
Gerçek kullanım örnekleri
-
1. Açık kaynak proje değerlendirmesi
- Yeni bir açık kaynak kütüphaneyi kullanmadan önce bakım durumu, güvenlik, lisans gibi temel değerlendirme maddelerini anında kontrol edebilirsiniz
- Yapılandırma dosyaları, ağ çağrıları, lisans maddeleri gibi öğelerde tam kod konumları ve bağlantılarla yönlendirme alarak hızlı karar verebilirsiniz
-
2. Yeni geliştirme ortamı kurulumu
- “Local’de nasıl çalıştırılır?” gibi sorularda ortam kurulumu yöntemi, bağımlılık grafiği, ilgili script’ler kaynak alıntılarıyla birlikte hızla sunulur
- README, Dockerfile, script’ler gibi çeşitli dosyalara otomatik başvurarak ilk kurulum yükünü önemli ölçüde azaltır
-
3. Uygulama örneklerinden yararlanma
- Başka projelerdeki özgün kimlik doğrulama akışları, durum saklama yöntemleri gibi uygulama ayrıntılarını özetlenmiş Markdown olarak alıp kullanabilirsiniz
- Örnek:
tmuxkullanılarak çoklu coding agent kontrol yapısının DeepWiki ile analiz edilip kendi projeye uygulanması
-
4. Özelleştirilmiş onboarding rehberi
- “Kuyruk işleyicisinin yeniden deneme akışını açıkla” gibi somut ve bağlama duyarlı sorulara kıdemli bir geliştirici gibi ayrıntılı yönlendirme ve kod bağlantıları sağlar
- Kullanıcıya özel onboarding materyali hızla elde edilebilir
-
5. İlk katkıyı keşfetme
- Yeni bir ekipte ya da açık kaynak projeye katkı verirken “good first issues” otomatik olarak bulunabilir
- TODO’lar, başarısız testler, tamamlanmamış belgeler gibi başlangıç seviyesi kullanıcıların da kolay yaklaşabileceği noktaları önerir
-
6. Cookbook (repo cookbook) tarzı depoların kullanımı
- Anthropic Cookbook, Gemini Cookbook gibi örnek odaklı depolarda istenen örnekleri ve kod parçalarını hızla keşfetmeyi ve üretmeyi destekler
-
7. Bağlam farkındalığına sahip coding agent oluşturma
- Kod yapısı, tasarım, kodlama stili gibi genel bağlamın anlaşılması gereken durumlarda otomatik olarak bilgi üretir
- Sidekick Dev gibi araçlarla entegre olup context dosyalarını (
cursorrules.md,claude.mdvb.) otomatik oluşturarak coding agent kullanımını güçlendirir - DeepWiki’nin ücretsiz MCP API’si ile onboarding, test üretimi, AI pair programming gibi çeşitli uygulamalar mümkündür
-
8. Pull Request incelemesi ve hızlı kavrama
- Bir ekip arkadaşı PR açtığında, DeepWiki anında yapılandırılmış değişiklik özetleri üreterek hızlı inceleme ve bağlam kavramayı mümkün kılar
- Yalnızca değişiklikleri değil, bunların tüm kod tabanındaki konumunu ve etkisini de anlamayı sağlayarak verimli incelemeye katkı sunar
DeepWiki’yi kullanmak için önerilen zamanlar
- Aşina olunmayan stack’ler, uzun süredir bakılmayan bileşenler, karmaşık genel depolar keşfedilirken DeepWiki en öncelikli araçlardan biridir
- Mevcut
greparaması yerine wiki özetiyle keşif → birkaç takip sorusu → ilgili dosyaya doğrudan geçiş akışıyla hızlı onboarding deneyimi sağlar
DeepWiki’den beklenenler
- 1. Etkileşimli sidekick modu – IDE’nin yanında DeepWiki’yi sürekli açık tutup, fonksiyon çağrı konumları gibi somut soruları gerçek zamanlı sorma özelliği
- 2. Hedef odaklı onboarding – Depo ve hedef (ör. açık bir issue düzeltmek) girildiğinde gerekli dosyaları, fonksiyonları ve komutları adım adım yönlendiren bir akış sunulması
Sonuç ve kullanım önerisi
- DeepWiki’ye http://deepwiki.com üzerinden doğrudan erişilebilir
- Çeşitli geliştirme ortamlarında öne çıkan bir kod anlama ve onboarding aracı olarak tavsiye edilebilir
1 yorum
Hacker News görüşleri
Açık bir kaldırma talebi yöntemi olmaması ciddi bir eksiklik; LibreOffice belgeleri için böyle yanlış bilgiler üretilmesini istememiştik ama deepwiki'de şu içerikle karşılaştık: https://deepwiki.com/LibreOffice/core/2-build-system (not: LibreOffice hiçbir zaman Buck adlı bir build system kullanmadı)
Merakımdan sordum: LibreOffice'te
.buckversion,BUCK,.buckconfiggibi dosyalar var ve bu commit'te Buck kullanıldığına dair izler görünüyor; 10 yıl öncesine ait olsa da, Buck'ın kısa süreliğine bile olsa benimsenmesine dair tarihsel bir arka plan olup olmadığını merak ediyorumdeepwiki'ye nazik ama hukuki tonda bir talep gönderdim, hemen yanıt verip projemi indekslerinden çıkardılar
Gerçekte deepwiki'yi kullanma deneyimimde, deepwiki'nin ürettiği çıktı aldatıcı bir çöp değildi
Deepwiki'yi körü körüne eleştirmek istemiyorum; bazı bölümleri, özellikle sistem diyagramları, oldukça etkileyici ve zaman kazandırıcı geldi
Ama benim yönettiğim kütüphaneler çok popüler olmasa da yılda milyonlarca indiriliyor ve buna rağmen deepwiki'nin ürettiği belgeler sık sık hatalı oluyor; bu da kullanıcılar için tersine olumsuz sonuçlar doğuruyor
DeepWiki adlı aracın kendisi bence oldukça iyi
Kod tabanının dört bir yanındaki belgeleri toplayıp tek yerde düzenleme girişimi de iyi, hiç belge olmayan yerleri de kendi tahminiyle doldurmaya çalışıyor
Belirli bir öğenin tipi <X>, işte açıklamasıgibi mevcut yardımcı araçlardan bir seviye ileride bir otomatik kod asistanı örneği olduğunu düşünüyorumBazı bilgiler otomasyonla da yeterince faydalı olabilir ama bazen insan bakış açısı kesinlikle gerekiyor
"Deneyimli bir kıdemli mühendis gibi ele alınmalı" tavsiyesine katılıyorum
LLM'ler sabır konusunda güvenilir (aptalca soruları bile yorulmadan yanıtlıyorlar), ama gerçek bir kıdemli gibi davranmalarını beklemek zor
İstemezseniz saçma fikirlere itiraz etmiyor ya da daha iyi fikirler önermiyorlar
Bir de "zorla karşı çık" derseniz, gerekenden fazla itiraz etme eğilimleri oluyor
Hiç yorum ya da belge olmayan bir depoda deepwiki deniyorum
10 dakikadan uzun süredir hiçbir tepki yok, bu da ilginç; Lingo source projesi olduğu için deepwiki sanırım çoktan vazgeçti
DeepWiki'nin şimdiden büyük değer kattığını düşünüyorum
Açık kaynak projeleri bakımını yapıyorum ve gönüllülere karmaşık kod tabanlarında gezinmeleri için sık sık DeepWiki öneriyorum
Ama sadece adı kalmış, artık işi değişmiş ya da standartlara (RFC, resmi belgeler vb.) uymayan struct/package/function'lar hakkında DeepWiki'nin epey inandırıcı ama yanlış şeyler uydurduğunu da birçok kez gördüm
Bunu bir eleştiriden çok, bakımcıların refactoring alışkanlıkları ve kod okunabilirliği sorunlarının da büyük bir nedeni olarak görüyorum
Kod okunabilirliği ve testlerin, özgür katkıcıların ileride de verimli şekilde katkı yapabilmesi için önemli noktalar olmaya devam edeceğini düşünüyorum
Elkjs projesi sanki deepwiki kullanıyormuş gibi görünüyor ama açıkçası hoşuma gitmedi https://deepwiki.com/kieler/elkjs/5-usage-guide
Aradığım bilgiyi bulmak zordu
Örneğin ana yapılandırma JSON nesnesinin yapısını deepwiki'de bulamadım
Sonunda ancak Elk projesinin “AI tarafından üretilmemiş” orijinal resmi dokümantasyon sayfasında bulabildim: https://eclipse.dev/elk/documentation/tooldevelopers/graphdatastructure/jsonformat.html
Elbette bu sadece tek bir örnek
https://github.com/kieler/elkjs resmi deposunda deepwiki ile ilgili hiçbir bağlantı yok
Herkes gidip deepwiki'ye başvurarak bir GitHub deposu için bir tane oluşturabilir
Sırf deepwiki'de bulunması, o proje tarafından onaylandığı ya da gözden geçirildiği anlamına gelmez
Kendi kafalarına göre araya girip var oluyorlar; biraz SEO spam'i gibi hissettiriyor
Deepwiki'de az çok iyi bildiğim bazı açık kaynak depolarına baktım
Wiki'si olan tek proje LLVM(https://deepwiki.com/llvm/llvm-project)
İlk ekranda bazı üst dizinler garip biçimde listelenmiş ve derleme pipeline diyagramı yanlış
Örneğin Clang-AST, clang frontend'inin içinde yer almalı ama öyle değil; optimizasyon pipeline'ında vektörleştirme ve instruction selection akışı da tuhaf şekilde dolaşıyor
GlobalISel gibi önemli parçalar tamamen eksik ve öne çıkarılmış backend seçimi de garip
LLVM'nin başlıca canonicalization pass'leri (InstCombine) gibi gerçekten önemli kısımlar tamamen atlanmış
Alt sayfalara girince de LLVM IR, pass manager ve pass'lerin canonicalization stratejilerinden hiç söz edilmiyor
TableGen'in rolü de hiç ele alınmıyor; oysa LLVM backend geliştirmede TableGen'i ve onun hata mesajlarını anlamak aslında en zor kısımlardan biri
deepwiki bir sayfada 30 bin satır gibi aşırı büyük dosyalara takılma eğiliminde; buna karşılık on binlerce satıra yayılmış çok sayıda dosyadaki clang codegen ya da InstCombine gibi çekirdek parçaları tamamen görmezden geliyor
Ben de benzer bir deneyim yaşadım
İyi bildiğim projelerdeki diyagramların kalitesi mühendislik seviyesinin oldukça altındaydı
İlginç bir nokta
(deepwiki'nin iç işleyişini bilmiyorum ama) dosya boyutu, commit sayısı ve sayısal metadata'yı kaldırmak ya da tüm dosyaları tek bir dosyada yol+dosya adı işaretleriyle birleştirmek sonucu ciddi biçimde değiştirir mi merak ediyorum
deepwiki daha önce playwright'ta saf CDP tabanlı tarayıcı otomasyonuyla büyük bir kod tabanını refactor ederken çok yardımcı olmuştu
Aracı yapan ekibi alkışlıyorum
Otomatik üretilen genel bakışlar ve diyagramlar harika ama asıl güçlü tarafı alttaki "deep research" ek soru özelliği
Karmaşık kod tabanlarında (puppeteer, playwright, chromium vb.) derin araştırma yapmak için OpenAI ve perplexity'den çok daha iyi olduğunu düşünüyorum
Ben de kendi depom için deepwiki ile dokümantasyon ürettim ve oldukça faydalı buldum
Bazı basit kısımlara gereğinden fazla derine inip önemli yerleri yüzeysel geçme eğilimi vardı ama
Genel olarak paketin ne yaptığı ve neden yaptığı konusunda oldukça ayrıntılı özetler verdi
Bu yazı aslında kısa bir teknik blog yazısı olmalıymış gibi duruyor; neden bir satış temsilcisinin pazarlama metni gibi hissettirdiğini merak ediyorum
"Her zamankinden daha fazla kod üretiyoruz. Claude adlı LLM, Anthropic kodunun çoğunu şimdiden yazıyor. Artık zorluk kod üretmek değil, onu anlamaktır." cümlesinden itibaren bir şeyler AI yazmış gibi geliyor
Yazının tamamı AI'a özgü üslupla o kadar dolu ki okurken odaklanamadım
Belki de yazar, AI'nın kendisinden daha iyi yazdığını düşündüğü için böyledir ama kendi sesiyle doğrudan yazmasını özellikle tavsiye ederim
Günümüzde kimin hangi kısmı AI'ya prompt ettirdiğini düşünürken, "dockerfile, README ve hatta script'ler için dependency graph sağladığı için hemen işe koyulabilirsiniz" gibi AI üretimi metinleri bilinçli olarak görmezden geliyorum
Bence çok iyi bir inceleme (deepwiki gerçekten şaşırtıcı!)
Kod açık kaynak olsaydı daha da iyi olurdu
Son zamanlarda birkaç açık kaynak girişimi gördüm
İkisinin de epey yıldızı var
Eğer deepwiki gibi üçüncü bir tarafa kodumu emanet etmekten çekiniyorsam ne yapmalıyım? Kendi kendine çalıştırılabilen açık kaynak veya yerel alternatifler var mı?
(token ne kadar az olursa, LLM'e o kadar fazla bağlam verebilirsiniz; bu da deponun daha iyi anlaşılmasını sağlar)
Örnek: "Bu kod, deponun tüm kaynak kodudur. Mevcut bağlama dayanarak bir içindekiler tablosu oluştur" diyorum
İçindekiler iyiyse ilk bölümü yazdırıyorum ve böyle tekrar ederek tüm dokümantasyonu tamamlıyorum