DeepWiki スキル

DeepWiki とは

DeepWiki (deepwiki.com) は、任意の GitHub リポジトリに対して AI 搭載のウィキを自動生成します。コードベース、README、ドキュメント、構造を分析して、以下のような質問に答えることができます:

• 「このライブラリはどのように設定しますか?」
• 「主要なモジュールは何で、それぞれの責務は何ですか?」
• 「認証システムはどのように機能しますか?」
• 「[関数/クラス] の使用方法の例を見せてください」

アクセス方法

方法 1: Web インターフェース (セットアップ不要)

訪問: https://deepwiki.com/{owner}/{repo}

例:

• https://deepwiki.com/vercel/next.js
• https://deepwiki.com/langchain-ai/langchain
• https://deepwiki.com/anthropics/anthropic-sdk-python

方法 2: MCP サーバー (Claude Desktop / Cursor / Copilot)

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "deepwiki": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-deepwiki"],
      "env": {}
    }
  }
}

MCP サーバーをインストールします:

uvx install mcp-deepwiki
# または
pip install mcp-deepwiki

方法 3: リクエスト経由の直接 API クエリ

import requests
from typing import Optional

DEEPWIKI_BASE = "https://deepwiki.com"

def ask_deepwiki(repo: str, question: str, token: Optional[str] = None) -> dict:
    """
    DeepWiki を使用して GitHub リポジトリについて質問します。
    
    Args:
        repo: "owner/repo" 形式 (例: "langchain-ai/langchain")
        question: リポジトリについての自然言語での質問
        token: プライベートリポジトリ用のオプション DeepWiki API トークン
    
    Returns:
        ソース/引用付きの回答
    """
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    if token:
        headers["Authorization"] = f"Bearer {token}"
    
    payload = {
        "repo": repo,
        "question": question,
    }
    
    response = requests.post(
        f"{DEEPWIKI_BASE}/api/ask",
        headers=headers,
        json=payload,
        timeout=30
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def get_repo_wiki(repo: str) -> dict:
    """リポジトリの生成されたウィキ/概要を取得します。"""
    response = requests.get(
        f"{DEEPWIKI_BASE}/api/wiki/{repo}",
        timeout=30
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

一般的なクエリパターン

# アーキテクチャの概要
ask_deepwiki("langchain-ai/langchain", "全体的なアーキテクチャは何ですか? 主要なモジュールは何ですか?")

# はじめに
ask_deepwiki("vercel/next.js", "App Router をサーバーコンポーネントとデータ取得で設定するには?")

# API リファレンス
ask_deepwiki("anthropics/anthropic-sdk-python", "Claude で tool_use / 関数呼び出しを使用するには?")

# 設定
ask_deepwiki("fastapi/fastapi", "JWT トークンで OAuth2 認証を設定するには?")

# トラブルシューティング
ask_deepwiki("openai/openai-python", "レート制限エラーを処理し、リトライロジックを実装するには?")

# 貢献
ask_deepwiki("huggingface/transformers", "新しいモデルを追加するプロセスは何ですか?")

# 移行
ask_deepwiki("tiangolo/fastapi", "Flask から FastAPI に移行するには? 主な違いは何ですか?")

MCP ツール使用法 (MCP 経由で接続時)

DeepWiki MCP が Claude/Copilot でアクティブな場合、以下のツールが利用可能になります:

# リポジトリについて尋ねる
tool: deepwiki_ask
params: {
  "repo": "langchain-ai/langchain",
  "question": "カスタムツールを作成するには?"
}

# ウィキページを取得
tool: deepwiki_get_wiki
params: {
  "repo": "openai/openai-python",
  "page": "authentication"
}

# コードベースを検索
tool: deepwiki_search
params: {
  "repo": "fastapi/fastapi",
  "query": "dependency injection"
}

バッチリポジトリ分析

def analyze_multiple_repos(repos: list[str], questions: list[str]) -> dict:
    """
    複数のリポジトリに同じ質問をしてを比較します。
    例: 異なるフレームワークが認証をどのように処理するかを比較します。
    """
    results = {}
    for repo in repos:
        results[repo] = {}
        for question in questions:
            try:
                answer = ask_deepwiki(repo, question)
                results[repo][question] = answer.get("answer", "No answer")
            except Exception as e:
                results[repo][question] = f"Error: {str(e)}"
    return results

# 認証アプローチを比較
repos = ["tiangolo/fastapi", "pallets/flask", "encode/starlette"]
questions = [
    "認証はどのように処理されていますか?",
    "利用可能なミドルウェアオプションは何ですか?",
    "JWT 認証を追加するには?"
]
comparison = analyze_multiple_repos(repos, questions)

リサーチワークフロー: 新しいライブラリの理解

def onboard_to_repo(repo: str) -> dict:
    """リポジトリの完全なオンボーディング分析を実施します。"""
    onboarding_questions = [
        "このライブラリは何をしますか? 3 文で要約してください。",
        "学ぶ必要がある主要なクラス/関数は何ですか?",
        "はじめるための最小限の動作例を見せてください。",
        "本番環境で使用される最も一般的なパターンは何ですか?",
        "避けるべき一般的な落とし穴やひっかかりは何ですか?",
        "主な依存関係は何で、なぜ必要ですか?",
        "プロジェクトはどのような構造になっていますか? 各主要ディレクトリには何がありますか?",
    ]
    
    report = {"repo": repo, "answers": {}}
    for q in onboarding_questions:
        try:
            result = ask_deepwiki(repo, q)
            report["answers"][q] = result.get("answer", "")
        except Exception as e:
            report["answers"][q] = f"Skipped: {e}"
    
    return report

# クイックオンボーディングレポート
report = onboard_to_repo("replicate/replicate-python")
for question, answer in report["answers"].items():
    print(f"\n### {question}")
    print(answer[:300])

コード生成との統合

def generate_code_from_repo(repo: str, task: str) -> str:
    """
    DeepWiki に特定のリポジトリを正しく使用するコードを生成させます。
    
    例:
    - "公式 SDK を使用して Slack にメッセージを送信するコードを書いてください"
    - "LangChain で RAG パイプラインを作成する方法を見せてください"
    - "Anthropic Python SDK でレスポンスをストリーミングするには?"
    """
    question = f"Write complete, working Python code to: {task}. Use the actual API/patterns from this repo. Include imports."
    result = ask_deepwiki(repo, question)
    return result.get("answer", "No code generated")

# 例:
code = generate_code_from_repo(
    "langchain-ai/langchain",
    "FAISS ベクトルストアと OpenAI エンベディングで RAG パイプラインを作成"
)
print(code)

より良いクエリのコツ

## 優れたクエリパターン:

✅ 具体的: 「Google プロバイダーで OAuth2 を設定するには?」
✅ コンテキスト: 「REST API を構築しています。レート制限を追加するには?」
✅ コード重視: 「FastAPI ルートで async/await を使用する例を見せてください」
✅ 比較: 「app.get() と APIRouter の違いは何ですか?」

## 弱いクエリ (回避):

❌ 曖昧: 「これはどのように機能しますか?」
❌ 広すぎる: 「認証についてすべて説明してください」
❌ 一般的: 「Python とは何ですか?」

## クエリに適したベストリポジトリ:

• ドキュメントが充実したリポジトリが最適
• 良好な README とドキュメンテーション文字列のあるプロジェクト
• 最近のコミットがあるアクティブなリポジトリ
• GitHub 上の 100 スター以上の任意のリポジトリ

リファレンス

• DeepWiki — メイン Web インターフェース
• mcp-deepwiki — MCP サーバー
• MCP Protocol — MCP の仕組み
• Devin DeepWiki — 背景記事