Нейросеть для написания документации к коду

Нейросеть закрывает в документации пять задач: описание модуля по исходникам, README по репозиторию, комментарии к сложным местам, changelog по коммитам и перевод. Справится почти любая из 42 текстовых позиций каталога на 13 сентября 2026 года, потому что узкое место не в модели: она описывает только то, что видит в коде, и не знает, почему так сделано. Отсюда и главный риск: архитектурные причины модель додумает и изложит их тем же уверенным тоном, что и проверяемые факты.

Разбираем каждый сценарий по отдельности: что положить в запрос, чтобы описание было верным, во что обходится обработка репозитория и как проверять результат, не перечитывая всё подряд.

Что нейросеть делает с документацией, а что нет

Граница проходит по одному признаку: есть ли ответ в исходнике.

Делает хорошо. Сигнатуры и параметры, поведение функции, порядок вызовов, формат данных на входе и выходе, перечень зависимостей, типовые ошибки и их условия, примеры использования по тестам.

Делает средне. Обзор архитектуры по структуре каталогов, связь между модулями, назначение всего репозитория. Здесь модель уже обобщает, и обобщение бывает неточным.

Не делает. Причины решений, история отказов от других вариантов, договорённости команды, ограничения смежных систем, планы на будущее. Этого в коде нет физически.

Практический вывод: чем ближе задача к пересказу исходника, тем выше качество и тем меньше нужна дорогая модель. Общий разбор моделей под код — в статье нейросеть для написания кода.

Как описать модуль по исходникам

Отправляйте один модуль за раз и просите структуру, а не сочинение.

Рабочая схема запроса: файл целиком, рядом — список публичных функций, которые нужно описать, и жёсткий шаблон вывода. Шаблон решает половину проблемы: без него модель пишет абзацы разной длины и разного формата, и собрать из этого справочник не получится.

Что просить в шаблоне: назначение в одну строку, параметры с типами и ограничениями, возвращаемое значение, побочные эффекты, исключения, минимальный пример. Отдельным пунктом — строку «неочевидное поведение», куда модель кладёт то, что расходится с ожиданием от названия функции.

Две вещи резко поднимают точность. Первая — подать вместе с модулем его тесты: в тестах видно реальное ожидаемое поведение, а не то, которое читается из названий. Вторая — запретить описывать то, чего нет в коде, прямо в инструкции. Как формулировать такие запреты — как написать системный промпт.

Если справочник потом собирается автоматикой, просите ответ структурой, а не текстом: строгий формат ответа.

Как собрать README по репозиторию

README собирается в два прохода, и одним запросом эта задача не решается.

Первый проход — по частям. Модель получает дерево каталогов, файлы сборки и зависимостей, точку входа и по одному описывает крупные части. На выходе — набор коротких абзацев.

Второй проход — сборка. Эти абзацы вместе с описанием проекта от вас уходят в один запрос, из которого получается связный README: что это, зачем, как поставить, как запустить, как настроить, куда смотреть дальше.

Разделение нужно потому, что целый репозиторий редко помещается в контекст, а когда помещается — качество всё равно падает: модель тонет в деталях и пишет обзор, состоящий из перечисления файлов. Про разумный объём подаваемого текста — сколько контекста реально нужно.

Раздел «как поставить» проверяйте руками на чистой машине. Это место, где модель чаще всего додумывает шаг, которого в проекте нет.

Как комментировать сложные места

Комментировать стоит не всё подряд, а только то, что читается плохо. Модель этот отбор делает сама, если её попросить.

Работающая формулировка: «найди в этом файле места, где намерение не читается из кода, и предложи комментарий только к ним; остальное не трогай». Без такого ограничения на выходе получается файл, где над каждой строкой написано, что она делает, — и это ухудшает читаемость, а не улучшает.

Хороший комментарий отвечает на «почему», плохой пересказывает «что». Модель по умолчанию пишет второе, потому что «что» она видит, а «почему» — нет. Поэтому после отбора мест полезен второй шаг: вы коротко пишете причину, модель оформляет её в комментарий нужного стиля.

Отдельный полезный сценарий — комментарии к регулярным выражениям, сложным SQL-запросам и математике. Там модель разбирает выражение по частям аккуратнее человека, и проверить её легко. Смежная задача — разбор логов нейросетью.

Как собрать changelog по коммитам

Модель получает не коммиты, а их сообщения и статистику изменений — и группирует.

Порядок такой: выгружаете сообщения между двумя тегами, добавляете список изменённых файлов, просите разложить по разделам «добавлено», «исправлено», «изменено», «убрано» и переписать техническим, но человеческим языком. Из сорока строк вида fix: typo in handler получается пять осмысленных пунктов.

Три вещи модель не сделает за вас:

• Не отличит важное от внутреннего, если это не видно из дифа. Рефакторинг и смена поведения снаружи выглядят одинаково.
• Не поставит пометку о ломающих изменениях. Это решение о совместимости, а не о тексте.
• Не угадает аудиторию. Changelog для разработчиков и для пользователей — разные тексты из одних коммитов, и адресата надо назвать в запросе.

Зато эта задача отлично ложится на дешёвую модель: объём входа маленький, требований к рассуждению почти нет.

Как перевести документацию и не сломать термины

Главное в переводе документации — не язык, а единообразие терминов, и оно достигается глоссарием в запросе.

Минимальная схема: список терминов с утверждённым переводом либо с пометкой «не переводить», инструкция сохранять разметку и кодовые блоки нетронутыми, и перевод по одному файлу. Глоссарий уезжает в каждый запрос, поэтому имеет смысл кэш промптов — неизменная часть перестаёт оплачиваться по полной ставке.

Что ломается без глоссария: один термин получает два перевода в соседних разделах, имена функций переводятся как обычные слова, а внутри блоков кода появляются русские подписи. Последнее особенно неприятно, потому что примеры после такого не запускаются.

Проверять перевод дешевле обратной сверкой: прогоните переведённый раздел обратно и сравните с оригиналом по смыслу. Подробнее про механику — нейросеть для перевода текста и локализация сайта.

Почему модель не знает, почему так сделано

Потому что причина решения в исходнике не хранится. Это не недостаток конкретной модели, а свойство задачи.

В коде видно, что запросы к внешнему сервису идут партиями по сто и с паузой. Не видно, что так сделано из-за лимита на стороне этого сервиса, который однажды уронил прод. Попросите объяснить — и получите правдоподобную версию про «оптимизацию нагрузки», написанную тем же тоном, что и проверяемые факты. Природа таких промахов разобрана в статье галлюцинации нейросети.

Чинится это контекстом. Что стоит положить в запрос вместе с кодом:

1. Краткое описание проекта — что за система, кто пользователь, какие внешние сервисы задействованы.
2. Ограничения, которых не видно в коде — лимиты, требования смежников, договорённости о совместимости.
3. Тесты — самая честная документация поведения.
4. Прошлые решения — пара строк про то, от чего отказались и почему.
5. Прямой запрет додумывать: «если причина не следует из предоставленного, напиши „причина не задокументирована“».

Пятый пункт стоит проверять отдельно: подсуньте файл без объяснений и посмотрите, честно ли модель призналась. Эта проверка занимает минуту, а экономит правки в двадцати файлах.

Сколько это стоит на репозитории среднего размера

Считается по входным токенам: код, отправленный на вход, — основная статья расхода, а описание на выходе почти всегда короче исходника.

Отсюда два приёма экономии. Первый — не отправлять весь репозиторий в каждом запросе: общая шапка проекта на 300–500 токенов плюс один файл работает лучше и дешевле, чем всё сразу. Второй — разовую обработку большого объёма ставить в очередь с отложенным исполнением, если она не срочная: пакетный режим и цена запроса. Механика подсчёта — как считать токены.

Какую модель брать под документацию

Дешёвую — на описания, дорогую — на связывание и на запутанную логику. Ставка одинакова на вход и на выход, указана за миллион токенов на 13 сентября 2026 года.

Разумная схема — две модели на один конвейер: дешёвая делает описания по файлам, дорогая собирает из них обзор. Как это развести технически — маршрутизация между моделями. Если документация пишется прямо в редакторе поверх репозитория, смотрите как пользоваться Claude Code.

Как проверять, что документация не врёт

Перечитывать всё бессмысленно. Проверка строится точечно, по местам, где модель ошибается систематически.

Сверьте сигнатуры. Имена параметров, порядок, значения по умолчанию. Это механическая проверка, её стоит автоматизировать.

Запустите каждый пример. Примеры использования — место, где придуманное всплывает сразу.

Прочитайте только абзацы про «почему». Описательная часть надёжна, объяснительная — нет. Достаточно вычитать её.

Проверьте инструкцию по установке на чистой машине. Один раз, но обязательно.

Посмотрите, признаётся ли модель в незнании. Если во всём наборе нет ни одной пометки «причина не задокументирована», значит, запрет на догадки не сработал.

Методично устроить такую проверку помогает статья как тестировать нейросеть.

Чего мы не утверждаем

Мы не обещаем документацию без вычитки. Описательная часть близка к готовой, объяснительная требует человека, и объём правок зависит от того, насколько код самодокументирован.

Мы не сравниваем модели по «качеству документации». Общей метрики нет: результат зависит от языка, стиля кодовой базы и того, что вы положили в запрос. Проверяется это на десятке своих файлов за вечер.

Мы не утверждаем, что модель поймёт вашу архитектуру. Она видит код и тесты. Всё, чего там нет, надо передать явно, иначе пробел будет заполнен догадкой.

Что нужно, чтобы попробовать

Ключ заводится за минуту на keydealer.ru/login: почта и пароль, без документов и без зарубежной карты. Оплата российской картой в рублях, один ключ на весь каталог — на 13 сентября 2026 года это 53 позиции, 38 из них доступны сразу.

Пять текстовых позиций тарифицируются по нулевой ставке и открываются после первого платного пополнения. Шаблон вывода, запрет на догадки и формат справочника отлаживают именно на них: это самая скучная часть работы, и платить за неё незачем. Про хранение ключа в репозитории — как хранить API-ключи.

Что держать в голове

Документация делится на две части, и модель сильна ровно в одной. Описательную она пишет по исходнику быстро и точно, объяснительную — придумывает, если причины не даны.

Поэтому качество определяется не выбором позиции в каталоге, а тем, что вы кладёте в запрос: тесты, ограничения смежных систем, договорённости команды и прямой запрет додумывать. Дорогая модель без этого контекста ошибается так же уверенно, как дешёвая.

И начинайте с одного модуля. Отладить шаблон вывода на трёх файлах дешевле, чем переделывать справочник на двухстах. Как мы проверяем факты и почему у каждой цифры стоит дата — на странице о проекте. Завести ключ: keydealer.ru/login.