دکتر وحید صفاری

تقریباً همه پروژه‌های نرم‌افزاری به README خوب و مستندات فنی قابل فهم نیاز دارند، اما واقعیت این است که دولوپرها معمولاً ترجیح می‌دهند کد بزنند تا داکیومنت بنویسند! نتیجه؟ ریپوهایی بدون توضیح، Onboarding سخت برای نفرات جدید و زمان‌های طولانی برای فهمیدن اینکه «این سرویس دقیقاً چه‌کار می‌کند؟». با کمک n8n و هوش مصنوعی (LLM) می‌توانید یک ورک‌فلو بسازید که براساس کد و ساختار ریپو، به‌صورت خودکار README، توضیحات سرویس و مستندات فنی اولیه را تولید و در GitHub یا ویکی تیم ذخیره کند.

این سیستم قرار نیست جای دولوپر را در نوشتن توضیحات تخصصی بگیرد؛ اما یک اسکلت حرفه‌ای و نسخه اولیه به شما می‌دهد که فقط لازم است آن را اصلاح و تکمیل کنید.

این ورک‌فلو دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد؟

سناریوی «تولید خودکار مستندات فنی و README پروژه با n8n و هوش مصنوعی» به‌طور خلاصه:

• به ریپو یا فولدر کد (مثلاً در GitHub / GitLab) وصل می‌شود،
• ساختار پوشه‌ها، نام سرویس‌ها، فایل‌های اصلی و کامنت‌ها را می‌خواند،
• این اطلاعات را برای مدل زبانی می‌فرستد تا خلاصه و توضیح بسازد،
• یک README پیشنهادی با بخش‌های استاندارد (Overview، Features، Setup، Usage، API و…) تولید می‌کند،
• و در نهایت این متن را به‌صورت فایل در ریپو، ویکی یا Notion ذخیره یا به عنوان Pull Request جدید ایجاد می‌کند.

می‌توانید این ورک‌فلو را برای پروژه‌های جدید، سرویس‌های Microservice، پکیج‌های داخلی یا حتی اسکریپت‌های ساده استفاده کنید.

سناریوهای کاربردی تولید مستندات با هوش مصنوعی

• شروع پروژه جدید: بعد از ساخت MVP، فقط کافی است ورک‌فلو را روی ریپو اجرا کنید تا README اولیه ساخته شود.
• مرتب کردن ریپوهای قدیمی: برای پروژه‌هایی که سال‌هاست هستند ولی README درستی ندارند.
• Onboarding دولوپر جدید: ساخت خلاصه فنی و توضیح معماری برای سرویس‌های اصلی سیستم.
• Open Source: اگر پروژه متن‌باز دارید، README حرفه‌ای شانس مشارکت دیگران را بالا می‌برد.

جریان کلی این ورک‌فلو در n8n

از زاویه فنی، این ورک‌فلو در n8n به چند مرحله ساده تقسیم می‌شود:

• ۱. تریگر روی ریپو یا درخواست کاربر: می‌توانید:
  • از تریگر GitHub استفاده کنید تا با هر Push یا Tag خاص (مثلاً v1.0.0) فعال شود،
  • یا از طریق یک Webhook/بات تلگرام ریپو هدف را به‌صورت دستی به n8n بدهید.
• ۲. واکشی اطلاعات ریپو: با نودهای GitHub API می‌توانید:
  • لیست فایل‌ها و پوشه‌ها را بگیرید،
  • فایل‌های مهم مثل package.json، requirements.txt، docker-compose.yml،
  • و فایل‌های اصلی سورس (مثلاً main.py، app.ts، index.js) را بخوانید.
  هدف این است که یک تصویر کلی از ساختار و تکنولوژی‌های پروژه بسازید.
• ۳. ساخت خلاصه فنی از پروژه: اطلاعاتی مثل:
  • نام سرویس و توضیح کوتاه از روی Description ریپو،
  • زبان و فریم‌ورک (Node.js, Python, Django, React, Next.js و…)،
  • Dependencyهای اصلی،
  • و ساختار پوشه‌ها (src، api، services، config، tests و…)
  در یک نود Function جمع می‌شوند و به‌صورت متن آماده برای LLM ارسال می‌شوند.
• ۴. تولید README پیشنهادی با LLM: این خلاصه و متادیتا به OpenAI ارسال می‌شود و Promptی مانند این به مدل داده می‌شود:
  «بر اساس این اطلاعات، یک README کامل با بخش‌های زیر بساز: Overview, Features, Tech Stack, Setup, Configuration, Running Locally, Deployment, Folder Structure, Contributing.»
  همچنین می‌توانید لحن (انگلیسی/فارسی، رسمی/خنثی) را مشخص کنید.
• ۵. افزودن مثال‌ها و Snippetها: در صورت نیاز، می‌توانید در چند مرحله دیگر:
  • از LLM بخواهید براساس کد APIها، چند نمونه Request/Response بنویسد،
  • یا دستور اجرای تست‌ها و اسکریپت‌های CLI را در README قرار دهد.
• ۶. ذخیره خروجی در ریپو یا ویکی: بسته به ترجیح شما:
  • با نود GitHub → Create or Update File فایل README.md را به‌روزرسانی می‌کنید،
  • یا با GitHub → Create Pull Request یک PR جدید با README پیشنهادی باز می‌کنید،
  • یا متن را در Notion/Confluence به‌عنوان صفحه مستندات سرویس ثبت می‌کنید.
• ۷. اطلاع‌رسانی به تیم: در پایان، لینک PR یا صفحه مستندات در Slack/تلگرام برای تیم فنی ارسال می‌شود تا آن را بازبینی و تأیید کنند.

پیش‌نیازهای راه‌اندازی این سناریو

• ریپو GitHub / GitLab / Bitbucket: با دسترسی API برای خواندن فایل‌ها و ایجاد تغییر.
• OpenAI API Key: یا مدل LLM سازگار برای تولید متن README و داکیومنت.
• n8n در حال اجرا: روی سرور، Docker، VPS یا n8n Cloud.
• (اختیاری) Notion/Confluence: برای ذخیره نسخه کامل‌تر مستندات فنی.
• (اختیاری) Slack/Telegram: برای اطلاع‌رسانی به تیم درباره README جدید.

مراحل کلی پیاده‌سازی در n8n

1. در GitHub یک Personal Access Token بسازید و Credential آن را در n8n تنظیم کنید.
2. یک ورک‌فلو جدید بسازید و تریگر آن را GitHub یا Webhook قرار دهید (ورودی مثلاً نام ریپو و Branch باشد).
3. با نودهای GitHub لیست فایل‌ها و چند فایل کلیدی (package.json، Dockerfile، main file و…) را واکشی کنید.
4. در یک نود Function ساختار و متادیتا را خلاصه کنید و برای نود OpenAI بفرستید.
5. Prompt تولید README را طوری بنویسید که خروجی Markdown تمیز با تیترهای استاندارد برگرداند.
6. خروجی Markdown را با نود GitHub → Create or Update File در README.md ذخیره کنید یا PR بسازید.
7. در انتها لینک تغییرات را با Slack/Telegram برای دولوپرها ارسال کنید تا آن را بازبینی کنند.
8. ورک‌فلو را روی چند ریپو تست کنید، Prompt را به سلیقه تیم خود تنظیم کنید و در نهایت آن را برای استفاده منظم فعال کنید.

چطور این ورک‌فلو را حرفه‌ای‌تر کنیم؟

• Template ثابت برند: یک قالب ثابت برای README (با لوگو، Badgeها و لینک‌ها) تعریف کنید و از LLM بخواهید فقط بخش متنی را پر کند.
• تشخیص نوع سرویس: بر اساس فایل‌ها (مثلاً وجود next.config.js یا manage.py) نوع پروژه را تشخیص دهید و Prompt ویژه همان تکنولوژی را اجرا کنید.
• مستندسازی API: روی مسیرهای API (مثلاً فایل‌های routes یا controllers) تمرکز کنید و برای هر Endpoint توضیح و مثال بسازید.
• نسخه‌های چندزبانه: README انگلیسی و فارسی را هم‌زمان تولید کنید و در ریپو یا ویکی ذخیره کنید.
• اتصال به Issueها: لینک به Issueهای مهم، Roadmap یا Boardهای Kanban را به‌صورت خودکار به بخش Contributing اضافه کنید.

نکات مهم و خطاهای رایج

• هوش مصنوعی فقط بر اساس اطلاعاتی که از کد و متادیتا می‌گیرد قضاوت می‌کند؛ همیشه README خروجی را قبل از Merge بازبینی کنید.
• اگر متن تولیدی خیلی کلی است، Prompt را با مثال و ساختار دقیق‌تر (نمونه README خوب) غنی‌تر کنید.
• برای ریپوهای بزرگ، فقط پوشه‌ها و سرویس‌های مهم را در اولین مرحله مستندسازی کنید تا هزینه و حجم داده کنترل شود.
• در پروژه‌های حساس (مثلاً سرویس‌های داخلی امنیتی)، مراقب باشید جزئیات بیش از حد در مستندات عمومی منتشر نشود.

جمع‌بندی

با ورک‌فلو تولید خودکار مستندات فنی و README پروژه با n8n و هوش مصنوعی می‌توانید یکی از خسته‌کننده‌ترین کارهای توسعه نرم‌افزار را به یک فرایند سریع، تکرارپذیر و هوشمند تبدیل کنید. هر ریپو به‌جای چند خط توضیح مبهم، یک README کامل و ساختارمند خواهد داشت.

اگر می‌خواهید کیفیت مستندات فنی تیم‌تان بالا برود و Onboarding دولوپرهای جدید راحت‌تر شود، این سناریو یکی از کاربردی‌ترین استفاده‌ها از n8n و LLM در چرخه توسعه نرم‌افزار است.