Docs Forge：AI 驱动的自动化文档生成工作流

文档维护是软件开发中长期存在的痛点——代码不断演进，文档却常常滞后。Docs Forge项目通过构建跨平台Agent工作流，尝试从根本上解决这一问题。其核心设计理念包括代码优先、知识沉淀、最小干预、来源可追溯，支持Codex、Claude Code等多平台AI编程助手，采用七阶段流程生成结构化工程文档，适配多种主流框架，显著提升文档的准确性与可维护性。

文档维护的核心痛点在于代码快速迭代与文档更新滞后的矛盾。Docs Forge定位为面向多平台AI编程助手的文档生成技能，而非简单的文档模板工具。其设计理念使文档生成过程从凭空创作转变为基于事实的整理，有效解决了文档准确性和可维护性问题。

Docs Forge具备独特的跨平台适配能力：

• Codex：作为插件市场安装项
• Claude Code：作为原生SKILL.md技能
• Antigravity：通过AGENTS.md和可选GEMINI.md适配器
• 支持读取AGENTS.md的其他编程助手 多平台策略覆盖主流AI编程助手生态，用户无需切换工具即可获得一致体验。

Docs Forge采用结构化七阶段流程，各阶段明确输入输出：

1. 范围确认：确定文档类型、目标读者、框架选择、输出路径及现有文档处理策略
2. 代码摄取：盘点代码库，对非跳过文件分类（完整读取、采样读取、仅统计、明确跳过）
3. 缺口分析：识别代码无法回答的问题（如设计决策原因、未体现的架构约束）
4. 意图征询：仅向维护者询问缺口分析中识别的问题
5. 文档生成：基于知识库和补充答案生成框架原生文档，需包含源代码引用
6. 视觉捕获：经明确同意后运行应用捕获截图或视频
7. 组装交付：构建导航、验证链接、生成完整性报告

Docs Forge适配多种主流文档框架：Fumadocs、Docusaurus、Mintlify、Nextra、Starlight、MkDocs Material。若目标仓库未配置框架，Agent会检测技术栈并推荐合适选项。生成文档前会建立结构化知识库，包括项目概览、架构文档、公共接口、功能特性、现有文档分析、构建与运行、术语表、待确认问题，确保过程透明可审计。

适用场景：

• 架构文档、API参考、SDK/库文档
• 配置和环境变量参考、部署指南
• 贡献者入门指南、运维手册、故障排查
• 产品使用指南、教程和演练

不适用场景：

• 单个docstring或代码注释
• 简短README段落编辑
• 与代码库无关的博客文章

设计约束：允许读写文档文件、修改适配器和产物；禁止虚构公共API、未经确认导出公共接口、静默覆盖现有文档、未经同意运行外部服务，确保AI辅助不引入虚假信息。