惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
Cisco Blogs
Schneier on Security
Schneier on Security
T
Tor Project blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
T
Tenable Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
T
Threat Research - Cisco Blogs
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Security Latest
Security Latest
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
NISL@THU
NISL@THU
L
Lohrmann on Cybersecurity
Scott Helme
Scott Helme
Webroot Blog
Webroot Blog
Project Zero
Project Zero
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Spread Privacy
Spread Privacy
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
PCI Perspectives
PCI Perspectives
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
W
WeLiveSecurity
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
N
News | PayPal Newsroom
Help Net Security
Help Net Security
The Hacker News
The Hacker News
H
Heimdal Security Blog
O
OpenAI News
S
Security @ Cisco Blogs
N
News and Events Feed by Topic
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
G
GRAHAM CLULEY
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
博客园 - 叶小钗
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
T
Tailwind CSS Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
A
Arctic Wolf
I
Intezer
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
S
Security Affairs
P
Proofpoint News Feed
S
Secure Thoughts
腾讯CDC
Google DeepMind News
Google DeepMind News
量子位
罗磊的独立博客

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как мы сделали автогенерацию документации для CI/CD из комментариев в коде
nchuryanin ( · 2026-05-12 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели2

Кейс

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Чурянин, я занимаюсь iOS-разработкой в ПСБ. Сегодня я хочу рассказать вам, как делал новую документацию для нашего модуля CI/CD. Конечно же, документация у нас была и раньше. И даже не одна — а это, как понимаете, только усугубляло проблему. Часть документации лежала в readme-репозитории — с него-то она по сути и началась. Но обновлялась она там нерегулярно, оказалось, что работать с ней было не очень-то удобно. В какой-то момент этот репозиторий перестали поддерживать, и я попытался оформить её на внутреннем портале. Увы, пользы от этого стало ещё меньше: там документация была оторвана от кода — от наших скриптов. Вдобавок, её было трудно обновлять. Надо ли говорить, что и её забросили?

«Совсем без документации тоже нельзя», —  решил я и принялся искать другой способ. И нашёл его (спойлер: без ИИ тут не обошлось). Покажу, что получилось и как всё теперь работает. 

Начнём. Какая документация нам была нужна? Всё просто — актуальная, близкая к коду, функциональная и удобная для пользования и обновления.

Посмотрев на эти требования, я понял, какое решение им отвечает. Такое, что автоматически генерировало бы документацию из комментариев к коду. 

Обновляется код — обновляется дока. Удобно.

Что для этого нужно было сделать:

  • сопровождать исходный код структурированными комментариями;

  • парсить исходники, чтобы получать эти комментарии;

  • формировать из полученных комментариев удобную документацию.

При этом было важно, чтобы и комментарии были очень простые, и при этом их простота не мешала читать код.

Теперь, когда был понятен механизм формирования документации, оставалось подобрать для него парсер исходных файлов. Всего лишь… Но это оказалось не так просто.

А не взять ли готовое решение?

Тем более, что их на рынке довольно много — в том числе и таких, которые умеют формировать документацию на основе исходных  кодов. Они могут быть мультиязычными или предназначенными для определённых языков. Казалось бы, вот он, простой способ решить проблему. Но при рассмотрении оказалось, что для нашего случая они не подходят.

Мы в CI/CD используем 4 вида файлов: yml-конфигурации, а также скрипты bash, Python и Ruby. И я, к сожалению, не нашёл инструмента, который поддерживал бы сразу все эти файлы. Использовать для каждого типа отдельный узкоспециальный инструмент? Тоже плохая идея, потому что тогда в каждом файле будет свой синтаксис. А в итоге — разные результирующие файлы. Работать с такой документацией будет очень тяжело.

Итого: мне нужно было самому закатывать рукава и писать решение… Ладно, не совсем самому: в нашу эпоху работу можно поручить «новому другу» — нейросети.

Техническая реализация

Чтобы сделать задуманное, нужно было решить несколько моментов.

Структурированные комментарии. Если смотреть именно наши файлы, то комментарии в них можно разделить на два типа (я их уже упоминал):

  • Файл конфигурации (.yml)

  • Три вида файлов скриптов (.sh, .py, .rb)

С файлами конфигурации всё довольно просто: понятно, какие данные могут быть в .yml, и можно без проблем взять комментарии непосредственно перед любым элементом массива или перед объектом.

А вот с файлами-скриптами уже немножко сложнее. Досконально парсить каждый тип дорого, а главное — и не нужно. Потому я решил здесь использовать  тег "@doc", который будет показывать, что данный комментарий должен попасть в результирующую документацию.

В какой тип файла будет генерироваться документация? Тут тоже были варианты, пришлось выбирать.

Я рассматривал два типа файлов — md и html. У каждого из них свои плюсы и минусы.

Какие преимущества у md-файла? Он очень простой, его легко редактировать вручную. Но придётся мириться и с недостатками — например, с крайне минималистичным видом обычного текстового файла. Есть и другая проблема — в тексте бывают свои символы форматирования, теги, которые могут отвлекать и сбивать с толку тех, кто пользуется документацией.

Ладно, а что с html? Его сильная сторона — настраиваемая визуализация. В файле можно реализовать разные дополнительные фичи, кастомизировать его, «сделать красиво», понятно, удобно и так далее. Минусы? Тоже есть — и в первую очередь, сложность с редактированием вручную. Не каждый разработчик вообще поймёт, что там внутри. И сам файл — огромный. Но здесь есть и хороший момент: нам-то ведь и не нужно редактировать файл документации вручную, потому что мы будем использовать генератор.

Поэтому в итоге выбрал для документации html-файл.

Что получилось?

Спустя несколько незабываемых итераций общения с ИИ, расписывать которые смысла нет (кто пробовал — те сами представляют), я получил шесть файлов скриптов. Они и дают весь тот функционал, который мы определили раньше.

Документация представляет собой страничку, где отображается различная информация:

Здесь есть дата генерации, разные сводные данные, поиск и секции: по этапам пайплайна, переменным, шаблонам, заданиям и скриптам.

Дальше я немного расскажу про каждую секцию.

Этапы пайплайна — это стадии. Справа вверху можно видеть, как это выглядит в коде.

Секция переменных. Здесь содержатся названия переменных, их значения и файл, в котором они находятся, и описания. И снова — наверху в коде видно, что описание документация берёт из комментария над переменной.

Шаблоны. Страница содержит подробную информацию о них: название шаблона, конфигурацию и так далее. Есть поддержка списков.

Задания. Здесь почти всё то же, что и в секции шаблонов.

Скрипты. Здесь несколько вкладок. Есть статистика по файлам. На скриншоте — пример для скрипта Ruby. Давайте посмотрим, как это выглядит в коде.

Здесь мы используем тег @doc. Тогда всё, что находится в комментарии после тега и не отделено переносом, попадает в результирующую документацию. Как видно из кода, мы можем использовать несколько тегов — они тоже будут разделены в описании своими блоками, и это очень удобно.

В нашей документации также реализован поиск по странице. Допустим, мы хотим найти, какие именно задания выполняются на том или ином этапе пайплайна. Можно скопировать название нужного этапа, вставить его в поиск — и в результатах будет видно, где используется эта подстрока. Как правило, если название взять целиком, то оно больше нигде не совпадает. Поэтому поиском мы находим все задания шаблона данного этапа.

Или вот ещё пример — поиск по скрипту. С его помощью мы можем  посмотреть, где используется скрипт: увидим все шаблоны и задания, где данный скрипт вызывается.

Ещё можно искать по слову. Например, я пишу “coverage” — и вижу, что есть связанный с ним этап, переменная, шаблоны, задания и так далее.

А генерит-то кто?

Как страница документации выглядит и что умеет, мы разобрались. Теперь возникает другой важный вопрос : а кто эту документацию генерирует? А CI/CD и будет это делать. Например, здесь видно, что после залития merge квеста в мастер запускается пайплайн, который генерирует заново нашу документацию, коммитит её назад в мастер.

Жизненный цикл изменений при работе с CI/CD сейчас выглядит так:

  • Изучение новой доработки CI/CD;

  • Реализация доработки;

  • Создание запроса на слияние (на данном этапе ревьювер видит, как изменится документация, и может попросить что-то дописать)

  • Вливание в master;

  • Обновление документации в master.

Стоило ли оно того?

Новая страница документации отняла немало времени, заставила подумать над требованиями, повозиться с генеративной моделью… а ради чего? Реально ли от неё теперь есть польза и стало лучше, чем было? Давайте посчитаем плюсы текущего решения:

  • Легко поддерживать документацию. Уже не надо вести её вручную, куда-то ходить — потому что документация у нас прямо в коде;

  • Быстрая навигация по документации. Теперь легко найти, где что используется;

  • Бонус — альтернативный взгляд на модуль CI/CD. Так вышло (не специально), что, когда я первый раз занимался этим решением, то обнаружил некоторые проблемы, на которые потом завели задачи улучшения.

В общем, я доволен тем, что получилось.

Подытожим

Решил в этой статье не останавливаться подробно на промптах для генеративной модели. Если будет нужно об этом рассказать  — напишите в комментариях. Но в целом ИИ сработал быстро, через несколько итераций написал готовый код для парсера, чем крайне облегчил мне решение этой небольшой, но очень важной задачи.

Сейчас документацией уже можно пользоваться. Мы сделали так, чтобы страница публиковалась в Pages. Ещё в будущем можно и нужно будет ввести в документации новые теги — они позволят улучшить поиск.

Спасибо за внимание к моей статье! Особенно буду рад пообщаться с теми, кто решал похожие боли с документацией или сейчас пробует разные способы.