🏗️ Project Modernization

Major infrastructure upgrade bringing Mini-Wiki to 2026 Python ecosystem standards.

Highlights

• Modern Python Toolchain: pyproject.toml + Ruff + mypy + pre-commit hooks
• CI/CD Pipeline: GitHub Actions with matrix testing (Python 3.10/3.11/3.12)
• 150 Test Cases: 100% module coverage across all 8 core scripts
• Code Quality: Import sorting, narrowed exceptions, proper type annotations

New Files

• pyproject.toml — Project metadata, dependencies, tool configuration
• .pre-commit-config.yaml — Automated code quality hooks
• .github/workflows/ci.yml — CI/CD pipeline
• tests/ — 8 test modules with shared fixtures (2,193 lines)

Code Quality Fixes

• Sorted imports (isort convention) across all scripts
• Replaced broad Exception with specific OSError
• Fixed type annotations (Optional[T] pattern)
• Removed debug print statements
• Removed redundant internal imports

Statistics

• 150 test cases
• 2,193 lines of test code
• 8/8 modules covered
• 3 Python versions tested in CI

Full Changelog: v3.0.8...v3.1.0

Security & packaging hardening:\n- Clarified instruction-only plugin model (no code/script execution by agents)\n- Removed CLI run examples from plugin docs; manual-only guidance\n- Updated plugin protocol wording to apply guidance\n- Removed TLS verification override in plugin manager\n- Removed bundled agent-skills-main plugin set\n- Cleaned plugin registry and repacked mini-wiki.skill

🔧 Tech Stack Analysis Upgrade

Major upgrade to project analysis capabilities:

1. Monorepo Support

• Detection: Automatically identifies Monorepo structures
• Tools: turborepo, lerna, pnpm-workspaces, npm-workspaces, yarn-workspaces
• Structure: Smartly analyzes packages/ and apps/ directories

2. Deep Language Analysis

• Rust: Parses Cargo.toml to detect frameworks (actix-web, axum, tokio, tauri, rocket)
• Go: Parses go.mod to detect frameworks (gin, echo, fiber, gorm)
• Python: Enhanced pyproject.toml support (identifies poetry, pdm, flit and frameworks like fastapi, django)
• Node.js: Precise package manager detection (npm, yarn, pnpm, bun)

📐 动态质量标准

质量标准不再是固定数字，而是基于模块复杂度动态计算

核心理念

不同模块复杂度不同，固定标准不合理：

动态计算公式

适配因子

• 项目类型: frontend / backend / fullstack / library / cli
• 开发语言: TypeScript / Python / Go / Rust
• 模块角色: core (+4) / util (+2) / config (+1)

质量评级

📦 安装

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🏗️ 业务领域分层 + 深度文档

对标 Qoder 文档质量，三大核心改进。

1. 业务领域分层（非扁平 modules/）

wiki/
├── AI系统/
│   ├── Agent核心/
│   └── MCP协议/
├── 存储系统/
├── 编辑器/
└── 跨平台/

2. 文档深度强化

3. 代码示例强化（目标受众：AI & 架构评审）

每个文档必须包含 5 类示例：

• 基础用法
• 完整配置
• 错误处理
• 高级用法
• 跨模块集成

核心理念

业务分层 + 深度内容 + 丰富示例 = Qoder 级文档质量

📦 安装

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📦 分批生成机制

解决一次性生成多文档导致质量稀释的问题。

问题分析

解决方案

核心理念

Token 有限 → 减少批次大小 → 最大化单文档质量

使用方式

# 生成 wiki（自动分批）
生成 wiki / generate wiki

# 继续下一批
继续 / continue

# 检查质量
python scripts/check_quality.py .mini-wiki --verbose

📦 安装

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🔍 新增文档质量检查系统

自动化检查生成文档是否符合 v3.0.2+ 质量标准。

新增功能

• scripts/check_quality.py：文档质量自动检查脚本
  • 检查行数 (≥200)、章节数 (≥9)、图表数 (≥2-3)
  • 检查 classDiagram、源码追溯、必需章节
  • 输出质量评估报告（Professional/Standard/Basic）
  • 支持 --verbose 详细报告和 --json 导出

使用方法

# 基本检查
python scripts/check_quality.py /path/to/.mini-wiki

# 详细报告
python scripts/check_quality.py /path/to/.mini-wiki --verbose

# 导出 JSON
python scripts/check_quality.py /path/to/.mini-wiki --json report.json

质量等级

📦 安装

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🚀 文档质量标准强化

对比 Qoder 等竞品文档质量后，大幅强化文档生成标准：

新增强制要求

• 🔴 源码追溯：每个章节末尾必须包含 Section sources 和 Diagram sources 引用
• 🔴 classDiagram 强制：每个核心类/接口必须生成详细类图（含属性+方法）
• 🔴 模块文档结构：强制 9 个必需章节
  • 概述、核心功能、目录结构、使用示例
  • 最佳实践、性能优化、错误处理/调试
  • 依赖关系、相关文档
• 🔴 最小行数要求：模块文档最少 200+ 行
• 图表要求提升：从 1-2 个提升到 2-3 个/文档

预期效果

使用 v3.0.2 生成的文档将：

• 每个章节有源码引用可追溯
• 核心类有完整类图展示
• 模块文档内容丰满（200+ 行）
• 包含最佳实践、性能优化、调试指南

📦 安装

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或下载下方 mini-wiki.skill 文件。

📝 文档改进

• 更新说明：在 README 中添加更新方式（npx / git / .skill 文件）
• 常见问题：新增 FAQ 章节
  • 更新 Mini-Wiki 会删除已有文档吗？（不会）
  • 如何升级旧版本生成的低质量文档？（命令和质量等级说明）
  • 升级时会保留自定义内容吗？（会，使用 <!-- user-content --> 标记）
  • 如何检查文档质量？（检查 wiki 质量 命令）
• UI 修复：所有 <details> 折叠区域默认展开
• 图标修复：修复多语言图标不显示问题

📦 安装

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或下载下方 mini-wiki.skill 文件。

🚀 重大版本：专业级文档生成

本版本全面升级文档生成质量标准，从基础文档提升至企业级专业文档。

✨ 新增功能

• 📋 文档质量标准体系

  • 内容深度要求：完整上下文、详细说明、可运行示例
  • 结构要求：层级标题、表格、Mermaid 图表、交叉链接
  • 每个文档至少 1-2 个图表

• 🔍 深度代码分析

  • 代码语义分析（不仅分析结构，还理解功能）
  • 提取函数目的、参数、返回值、副作用
  • 识别设计模式和数据流

• 🚀 大型项目渐进式扫描

  • 触发条件：模块 > 10 / 文件 > 50 / 代码行 > 10,000
  • 批次划分 + 优先级排序 + 进度跟踪
  • 断点续传：继续生成 wiki 命令

• 🔄 文档升级刷新机制

  • 版本检测：自动识别旧版本生成的文档
  • 质量评估：basic / standard / professional 三级标准
  • 命令：检查 wiki 质量, 升级 wiki, 刷新全部 wiki

🔌 插件增强

• api-doc-enhancer: 深度语义分析、3 层示例生成、API 关系图谱
• repo-analytics: 5 维分析、健康度评分、协作网络图
• patent-generator: 基于资深专利代理人经验重写，7 步标准专利交底书流程

📦 安装

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