| name | litho-document-skill |
| description | This skill should be used when the user asks to "generate project documentation", "analyze codebase architecture", "create C4 architecture diagrams", "document a repository", "generate technical docs", "使用 Litho 生成文档", "分析代码库架构", "生成架构文档", "为项目生成技术文档", "生成 C4 模型文档", "为这个项目写文档", "自动生成文档", "帮我分析这个代码库", or any request involving automated documentation generation for a software project. This skill enables the AI agent to autonomously analyze any codebase and produce high-quality C4 architecture documentation (Overview, Architecture, Workflow, Deep-Exploration modules, Boundary Interfaces, Database Overview) — equivalent to what deepwiki-rs produces — purely through agent reasoning and tool usage, without depending on any external binary. |
| version | 3.0.0 |
Litho Document Skill(纯 Agent 版)
本 Skill 是 Litho(deepwiki-rs)的纯 Agent 平行实现。不依赖任何外部二进制,完全通过 Agent 的工具调用能力自主完成四阶段文档生成流水线。
目标产出:
1.概述.md — C4 Context 图 + 项目概述 + 业务价值
2.架构.md — C4 Container/Component 图 + 架构模式 + 模块职责
3.工作流.md — 时序图 + 流程图 + 并发模型 + 错误处理
4.Deep-Exploration/ — 每个领域模块的深度研究文档
5.边界接口.md — CLI/API/配置等对外接口清单
6.数据库概览.md — ER 图 + 表结构(条件触发)
四阶段流水线总览
预处理 → 研究 → 编排 → 输出
↓ ↓ ↓ ↓
结构洞察 C1-C4 Markdown 文件持久化
每个阶段的详细执行指南在 references/ 中,Agent 按需加载。下面只给出决策级指导。
阶段一:预处理 → 了解项目
决策要点:
- 根据项目规模选择扫描策略(见下方快速路径)
- 建立预处理报告:项目名、语言、框架、核心模块列表、README摘要
- 预处理报告是后续所有阶段的基础上下文,务必准确
快速路径(按项目规模):
| 规模 | 判断标准 | 扫描策略 |
|---|
| 小 | <100 源文件 | list_files 递归 + read_file 全部核心文件 |
| 中 | 100-500 源文件 | list_files 仅一级目录 + read_file 入口+配置+README + codebase_search 语义搜索 |
| 大 | >500 源文件 | 仅读 README + 主配置 + 入口文件 + view_file_outline 核心模块 + grep_search 精确搜索 |
详细步骤见 references/phase1-preprocessing.md
阶段二:研究 → C4 多层级分析
决策要点:
- 执行顺序:C1 → C2 → [C3 并行](与 deepwiki-rs 一致)
- 领域模块必须全覆盖:
src/ 下每个子目录都识别为候选模块,用 DDD 分组(核心域/支撑域/通用域),不得遗漏
- 渐进式深度控制:按 importance 评分分级分析
- 研究产出写入
.litho-agent/ 临时目录持久化(见下方中间产物策略)
并发搜索:Step 2.3(架构) + 2.4(工作流) + 2.6(边界) 的搜索可并发调用,Step 2.5(模块深度) 必须在 2.2(领域模块) 之后
渐进式深度:
| importance | 分析深度 | 读取文件数 | Mermaid 图 |
|---|
| ≥7(核心域) | 深度分析 | 5+ | 完整 flowchart + 交互表格 |
| 4-6(支撑域) | 标准分析 | 3 | 精简流程图 |
| ≤3(通用域) | 简要描述 | 1-2 | 无图 |
详细步骤见 references/phase2-research.md
阶段三:编排 → 生成 Markdown 文档
决策要点:
- 生成顺序:边界接口 → 概述 → 模块深度(逐个) → 架构 → 工作流 → 数据库(依赖少的先写入)
- 分章节写入大型文档:架构和工作流分 2-3 次写入(框架 → 补充章节)
- 逐模块独立写入:每个 Deep-Exploration 文档独立 write_to_file,写完即释放上下文
- 代码引用密度:每模块 ≥3 文件路径、≥2 类型名、组件表每行有路径列
⚠️ 叙述性写作风格(P0 关键!):
生成的文档必须面向人类阅读友好,而不是冷冰冰的 PPT 式结构化文字。核心要求:
- 每个章节开头必须有叙述性 summary:用 2-4 句话先解释"这个章节在说什么、为什么重要",不要直接甩出表格或列表
- 表格和列表前后必须有解读段落:不要只给结构化数据,要解释"这意味着什么、为什么这样设计"
- 设计决策必须讲"为什么":不只说"选了什么",还要说"放弃了什么、为什么这样选"
- 用类比和比喻建立理解桥梁:比如把 Memory 比作"快递站"、把 Agent 比作"工人"、把 Pipeline 比作"生产线"
- 避免冷冰冰的标题堆叠:章节标题应该自然引出叙述,而不是
### 2.1 核心目标 → 直接跳到列表
详细写作风格指南和模板见 references/phase3-composition.md
阶段四:输出 → 验证与交付
决策要点:
- Mermaid 图表语法验证(节点 ID 仅字母数字、标签用双引号、换行用
<br/>)
- 每份文档末尾标注置信度评分(1-10)
- 生成执行摘要报告(文档清单、模块覆盖数、置信度表、需人工审查项)
数据库文档触发(满足任一即触发,否则写极简声明文件):
.sql/.sqlproj 文件 | migrations//sql//db//database/ 目录 | ORM 依赖 | DB 配置文件
详细验证清单见 references/phase4-output.md
⚠️ 中间产物持久化策略(核心!)
问题
Agent 单次对话上下文窗口有限。随着分析深入,早期的研究结果可能因上下文压力被「遗忘」。
解决方案
每完成一个研究步骤,将关键发现持久化到 .litho-agent/ 临时目录,而非仅依赖对话上下文:
.litho-agent/
├── preprocessing.md ← 预处理报告(阶段一产出)
├── c1-system-context.md ← 系统上下文报告
├── c2-domain-modules.md ← 领域模块报告
├── architecture.md ← 架构研究报告
├── workflow.md ← 工作流研究报告
├── boundary.md ← 边界接口报告
├── database.md ← 数据库报告(条件)
└── modules/ ← 各模块深度报告
├── llm.md
├── cache.md
└── ...
操作方法:
- 每完成一个研究 Step →
write_to_file 写入 .litho-agent/ 对应文件
- 编排阶段需要某报告 →
read_file 从 .litho-agent/ 读取
- 最终输出完成后 → 删除
.litho-agent/ 临时目录(可选保留供复查)
关键优势:
- 上下文压力时可以释放早期研究数据,需要时再读取
- 研究结果不丢失,即使对话很长也能保证编排阶段的数据完整性
- 与 deepwiki-rs 的 Memory 作用域机制等效
工具使用优先级
codebase_search — 语义搜索(找「做什么事」的代码)
grep_search — 精确搜索(找特定符号/类名/函数名)
view_file_outline — 快速获取文件结构(不读全量)
read_file — 深读关键文件(入口、核心模块)
list_files — 扫描目录结构
参考文档(按需加载)
references/phase1-preprocessing.md — 预处理详细步骤 + 搜索策略
references/phase2-research.md — 研究各 Agent 详细指南 + 输出格式
references/phase3-composition.md — 文档模板 + 分章节策略 + 代码引用规范
references/phase4-output.md — Mermaid 验证清单 + 置信度评分模板
references/doc-templates.md — Mermaid 图表语法速查 + 类型选择指南