Google’ın Hugo statik site oluşturucusunu kullanarak dokümantasyon siteleri oluşturmak için geliştirdiği açık kaynaklı Docsy projesi, teknik dokümantasyonun yalnızca geliştiriciler için değil, yapay zekâ ajanları için de doğrudan bir kaynak hâline geldiği bir dönemde Linux Foundation’a geçiyor.
Google’da geliştirici ilişkileri mühendisi ve Docsy yönlendirme komitesi üyesi Erin McKean, adımı Çarşamba günü Prag’da düzenlenen Linux Foundation Avrupa Açık Kaynak Zirvesi’nde yaptığı konuşmada duyurdu. Geçişin arkasında kısmen Docsy’nin vakıfla bağlantılı projeler ekosisteminde yaygınlaşması bulunuyor; 2024 sonu itibarıyla yaklaşık 2.200 proje Docsy’yi kullanıyordu. Bunlar arasında Cloud Native Computing Foundation bünyesindeki Kubernetes, OpenTelemetry, gRPC ve Jaeger gibi projeler de yer alıyor.
Otomatik bir kitleye yönelen dokümantasyon projesi
Docsy ilk kez 2019’da duyuruldu. Açık kaynaklı proje veya özel projelerle kullanılabilen, teknik dokümantasyona yönelik bir açık kaynak şablonu. Ancak son değişiklikler, yapay zekâ araçlarının içeriğe nasıl eriştiğine ve bu araçların projelerle ilgili görevleri yerine getirmek için ihtiyaç duyduğu talimatların biçimine odaklanıyor.
Mayıs ayındaki 0.15.0 sürümünden bu yana Docsy, her sayfanın olağan HTML sürümünün yanı sıra Markdown sürümünü de oluşturabiliyor. Ayrıca sitenin içeriği için bir dizin sağlayan llms.txt dosyası üretebiliyor. Her iki özellik de isteğe bağlı ve deneysel.
Temmuz ayında yayımlanan 0.16.0 sürümünde, otomatik bir asistanın izleyebileceği şekilde biçimlendirilmiş bir yükseltme rehberi eklendi; rehber koşulları, adımları ve doğrulama işlemlerini içeriyor. Ağustos ayında yayımlanan 0.17.0 sürümü ise llms.txt’yi etkinleştiren kullanıcılar için her sayfanın üst kısmına gizli bir yönlendirme ekledi. Bu yönlendirme, siteyi ziyaret eden ajanları sitenin dizinine yönlendiriyor. Bu özellik de deneysel olmaya devam ediyor.
Pratikte ne değişiyor?
Docsy, dokümantasyonu iyileştirme görevini kısmen yalnızca insan okuyucuların okuyacağı sayfaları biçimlendirmekten çıkarıp içeriği modellerin ve ajanların bulabileceği, anlayabileceği ve izleyebileceği şekilde düzenlemeye dönüştürüyor. Katkıda bulunanlara veya dış kullanıcılara dayanan projeler açısından bu, yapay zekâ araçlarını genel HTML sayfalarından talimatları kendilerinin çıkarsın diye bırakmak yerine daha anlaşılır bir talimat sürümüne yönlendirmek anlamına gelebilir.
McKean, daha iyi dokümantasyonun, yanıtlar bir maintainer’ın müdahalesinden önce kullanıcılara sunulabilir hâle geldiği için yöneticilere ulaşan rutin soruları azaltabileceğini söylüyor. Bu, projeler için olası bir operasyonel fayda olsa da tek başına ajanların içeriği doğru anlayacağı veya dokümantasyonun otomatik olarak doğru hâle geleceği anlamına gelmiyor.
Sonraki adım: agents için okunabilirliği ölçmek
Docsy ekibi, AF documentation scores olarak adlandırdığı, dokümantasyonun ajanlara uygunluk derecesini ölçen bir sistem üzerinde çalışıyor. Amaç, yapay zekâ araçlarının dokümantasyonu keşfetme, dokümantasyon içinde gezinme ve dokümantasyonu tüketme becerisini değerlendirmek için yöneticilere bir ölçüt sunmak; yalnızca tahminde bulunmakla yetinmemek.
Kaynak, bu ölçütün biçimini, nihai kriterlerini veya yayımlanma tarihini henüz açıklamıyor. Markdown ve llms.txt özellikleriyle bunlara bağlı yönlendirmeler isteğe bağlı ve deneysel olduğundan, pratik etkileri projelerin bunları benimsemesine ve ürettikleri özgün içeriğin kalitesine bağlı olmaya devam ediyor.