База знаний помогает пользователям быстро понять, какие возможности есть у облачных сервисов — так же, как качественный README объясняет назначение open source‑проекта. 

В этом материале мы собрали несколько интересных бесплатных инструментов для подготовки README.

OSA

Open-Source-Advisor — это инструмент на основе языковых моделей, который автоматизирует процесс создания технической документации и файлов README в частности. Разработка стартовала в 2024 году в центре «Сильный искусственный интеллект в промышленности», а уже в марте 2025 года состоялся релиз первой версии на GitHub. Проект выложен по лицензии BSD-3-Clause.

Основная задача OSA — решить распространённую проблему в научной сфере, когда к исследованию прилагается «голый» репозиторий без каких-либо описаний и пояснений. OSA анализирует исходники, а при наличии — и сопутствующие научные материалы, после чего генерирует README-файлы, дополняет недостающую документацию и даже базовые CI/CD-скрипты. Также на выходе пользователь получает отчёт с рекомендациями: что добавить в README и как улучшить документацию в целом.

В OSA используется многоагентная система, где разные LLM выполняют специализированные задачи. Для эффективной работы с этими моделями разработчики используют фреймворк ProtoLLM, разработанный той же командой. Он ускоряет процесс прототипирования приложений на основе LLM.

Разработчики применяли OSA для генерации README-файлов для собственных open source-проектов — например, автоматизированной платформы машинного обучения FEDOT. 

Кроме того, инструмент протестировали в международных исследованиях. Один из проектов был посвящен анализу климатических данных для предсказания засухи; OSA добавил README и документацию к коду. В другом проекте Open-Source-Advisor использовали для проверки автоперевода файлов с португальского на английский язык.

ReadmeAI

Инструмент для автогенерации README, опубликованный по лицензии MIT. Он позволяет переключаться между различными ИИ-моделями (OpenAI, Ollama, Anthropic и Gemini). Проект был запущен в начале 2024 года инженером-программистом Илаем Салами. Ключевые особенности ReadmeAI:

• Расширенные возможности кастомизации (стили оформления, иконки, эмодзи);

• Богатая библиотека шаблонов;

• Простота интеграции (работа через URL или локальный путь к проекту).

ReadmeAI позволяет сформировать описание проекта одной командой. Показательно, что README проекта был сгенерирован с его помощью. При желании можно ознакомиться и с примерами разделов, созданных ReadmeAI для других проектов. 

Кстати, в 2024 году ReadmeAI получил признание на хакатоне Docker AI/ML. Участники мероприятия похвалили инструмент за удобство совместной работы над README-файлом и возможность быстро сгенерировать его в Markdown-формате.

Readme Forge

Приложение для подготовки README-файлов по шаблонам. Его разработал фулстек-разработчик Сенаш Тенуджа и выложил под лицензией MIT в конце 2024 года. По его словам, он создал этот инструмент, потому что устал делать README для своих проектов. 

С помощью Readme Forge можно просто перетаскивать заготовки в документ и редактировать их: например, code of conduct или инструкции для контрибьюторов (а также другие разделы). Для каждого блока приведены примеры текста, которые помогают понять, какое содержание должно быть внутри. При необходимости можно подготовить свои шаблоны в редакторе, а затем сохранить их в личной библиотеке.

Поскольку проект молодой, вокруг него не успело образоваться сколько-нибудь значимое сообщество. Однако он уже успел «засветиться» на платформе Product Hunt. 

user-statistician

Генератор SVG-файлов с GitHub-статистикой пользователя под лицензией MIT. Он позволяет строить диаграммы и графики с достижениями и метриками разработчика, которые можно добавить в README. С его помощью можно отобразить:

• Дату регистрации на GitHub;

• Количество подписчиков, репозиториев и звёзд;

• Активность (коммиты, pull-реквесты);

• Используемые языки программирования.

И хотя подобная статистика в README не помогает разобраться в сути конкретного проекта, она позволяет лучше узнать разработчика. Можно предположить, что большое количество звезд что-то да говорит о качестве кода и проектов. При этом инструмент поддерживает гибкую настройку: можно менять цветовые схемы, шрифты, заголовки. 

Изначально user-statistician был доступен на английском, но со временем в него добавили поддержку других языков, включая русский.

Автор проекта — Винсент Чичирелло, профессор компьютерных наук, эксперт в области искусственного интеллекта и эволюционных вычислений. На его счету более 60 научных работ по информатике, генетическим алгоритмам и смежным направлениям. 

Помимо академической деятельности, Чичирелло активно участвует в open source-разработке. Например, в числе его проектов — Chips-n-Salsa, Java-библиотека адаптивных алгоритмов локального поиска. Вероятно, большое количество личных репозиториев вдохновило его на создание user-statistician в 2021 году — чтобы легко и быстро отображать свои достижения и активность.

DeepWiki

Cognition Labs, создавшая Devin AI для написания кода, в мае 2025 года представила сервис DeepWiki. Он генерирует документацию для GitHub-репозиториев. Разработчикам он облегчает работу над описанием проектов, а пользователям помогает разобраться в принципах и задачах проектов. 

Система изучает структуру кода, имеющиеся README и конфигурации, после чего генерирует wiki-страницы с наглядными диаграммами архитектуры проекта. Особенность сервиса — ИИ-ассистент, который в диалоговом режиме отвечает на вопросы о репозитории, объясняя назначение функций и особенности реализации. Предусмотрен и режим «глубокого анализа» — в нем система может выявлять ошибки и сравнивать проект с аналогами.

DeepWiki уже проанализировал более 50 тыс. популярных открытых репозиториев. Каждый «технический обзор» (так в сервисе называют сгенерированные описания) содержит ссылки на оригинальную документацию и исходный код. 

Стоит отметить, что исходный код DeepWiki, судя по всему, закрыт, хотя сервис доступен бесплатно для всех желающих. Однако на GitHub можно найти открытую реализацию под лицензией MIT для развертки на собственном сервере — deepwiki-open. Хотя это — неофициальный проект, его развивает энтузиаст.