Google推出新工具Code Wiki!AI幫你「讀懂」程式碼、還能畫架構圖,快速提升開發效率!
Google推出新工具Code Wiki!AI幫你「讀懂」程式碼、還能畫架構圖,快速提升開發效率!

重點一: Google 發表 Code Wiki 工具,利用 AI 自動掃描並生成結構化維基文件,確保文件隨程式碼變更即時更新,解決開發效率痛點。

重點二: 平台內建 Gemini 聊天機器人,提供針對儲存庫的即時問答,並能自動繪製架構圖與序列圖,將靜態閱讀轉為互動式探索。

重點三: 針對企業內部難以維護的舊有程式碼,Google 計劃推出 Gemini CLI 擴充功能,支援本地端與私有儲存庫操作,目前已開放候補登記。

開發軟體時,「閱讀既有程式碼」是一個非常耗時耗力的高成本工作。為此,Google 近日宣布推出全新平台——Code Wiki,這項工具旨在讓靜態文件轉化為持續更新的結構化維基,透過 AI 技術自動掃描完整的程式碼儲存庫(Repository),並且每次程式碼有變更後,都會重新生成結構化文件,確保說明文件與程式碼始終保持同步。

Google 強調,開發者的時間應專注於構建功能,而非解讀過時的文件;Code Wiki 不僅能大幅降低新進人員的學習門檻,也能讓資深開發者能更快速地掌握複雜的程式庫。

Code Wiki 的特色是什麼?

簡單來說,Code Wiki 透過自動化分析,將極度複雜的原始碼轉化為一個結構清晰、易於理解的知識庫。這就像是為你的專案配備了一本無需手動編寫的百科全書。它的運作基於以下四個核心功能:

  • 自動分析與組織: Code Wiki 會掃描整個程式碼庫,自動分析所有檔案,並將其整理成按主題、元件 (Components) 和功能分類的頁面。
  • 與程式碼同步更新: 這是最大的亮點。每當有開發者提交新的程式碼變更時,Code Wiki 會自動重新生成相關文件,確保文件與程式碼始終同步。
  • Gemini 提供 AI 問答: 平台內建Gemini AI聊天機器人。使用者可以直接用自然語言提問,它會基於最新生成的 Wiki 內容,提供精準且附有上下文 (Context-aware) 的回答,而非通用的建議。
  • 自動生成架構圖: 針對文字難以描述的複雜邏輯,工具能自動生成架構圖、類別圖和序列圖 ,無需用戶手動繪製。
Code Wiki
圖/ Google

傳統上,新人入職可能需要資深成員耗費數週進行人工指導,有了 Code Wiki,新手可以在短時間內自主學習並掌握專案架構,大幅降低溝通成本。此外,在許多企業中,常有如同「數位遺址」般的舊程式碼,原開發者早已離職,導致舊有的程式碼沒人敢碰也沒人懂。Code Wiki 能自動探勘並解釋這些被遺忘的程式碼,讓維護工作變得更輕鬆。即便是經驗豐富的工程師,在評估新的開源函式庫時也需要時間閱讀文件,Code Wiki 能快速生成知識庫,推進資深人員掌握新技術的過程。

如何開始使用Code Wiki?

Code Wiki 已對外開放,可以透過公開預覽版使用。至於企業內部的私有儲存庫 (Private Repos),Google 計畫開發 Gemini CLI 擴充功能,讓團隊在本地端安全地運行此系統,無需將私有代碼上傳至公開平台,目前開放加入候補名單 (Waitlist),可先至官網進行登記

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資料來源:Google

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/黃若彤

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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