Na czym polega taka dokumentacja dla AI? To brzmi dość abstrakcyjnie
Bardzo dobre pytanie and którym właśnie rozmyślam "optymalizacja dokumentacji"
w kontekście projektu który jej wcześniej praktycznie nie posiadał.
Nie jestem jakimś wyznacznikiem w tym temacie ale z doświadczenia, AI używa sformułowań dla mnie nie zawsze czytelnych.
IMHO (użytkownika który nie zagląda do kodu, czyli czysty vibecoding)
W skrócie dokumentacje:
- dla AI to instrukcje dla współautora
- dla użytkownika to instrukcje dla odbiorcy.
Różnica:
Dokumentacja dla AI
opisuje jak projekt działa od środka
zawiera instrukcje, konwencje, zasady, architekturę
jest techniczna, precyzyjna, często skrótowa w nomenklaturze programistycznej
AI używa jej do generowania kodu, testów, zmian, roadmapy
musi być spójna i aktualna
co najważniejsze szybko przywraca kontekst i pozwala zaoszczędzić tokeny
Dokumentacja dla użytkownika:
opisuje jak korzystać z projektu
jest prostsza, bardziej narracyjna
trafia do README, Wiki, stron projektu
może być mniej szczegółowa
nie musi odzwierciedlać pełnej architektury
Te dwie dokumentacje mogą się rozjeżdżać, bo mają różne cele.
Tu są przykładowe faktyczne różnice:
Struktura plików i folderów (Claude‑friendly/GH community standards)
(wiem, że pasek community standards, pewnie nikogo nie obchodzi ale osobiście wolę jak jest wszystko zgodnie ze standardami :) )
GH woli jak plik README I CONTRIBUTING są w root
Claude woli mieć wszystko w /docs
Z czego wnioskuję że README.md powinien być czytelny dla użytkownika i dla Claude jednocześnie.
Co zmieni, gdy dokumentację będę miał w innym folderze lub w plikach o innej nazwie?
Językiem natywnym dla Claude jest angielski. Nie, żeby był to jakiś problem dla mnie a właściwie to chyba i tak przerzucę się na angielski.
Wnioskuję, że trzymanie się standardów przy dużych projektach jest bardziej "token efficient"