原贴链接

我在解读LangGraph文档时感到很沮丧。所以我决定以毒攻毒——我使用LangGraph本身构建了一个真正有意义的AI文档系统。它的功能：从LangGraph代码自动生成架构图；创建整个代码库的可视化流程图；清晰地记录API端点；与代码库更新自动同步。为什么它更好：花在文档上的时间减少80%；始终与代码库保持同步；包含完整的代码引用；非常适合LangGraph入门。https://entelligence.ai/documentation/langchain - ai&langgraph。非常希望得到反馈！

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讨论总结

原帖作者表示对LangGraph的文档不满，所以用LangGraph构建了一个更好的AI文档系统，并介绍其功能和优势，还附上链接寻求反馈。评论中有人质疑LangGraph和LangChain生态系统的价值，认为其价值不明确且倾向于使用独立Python包。同时也有人指出原帖有变相广告闭源项目的嫌疑。然而，还有不少人对原帖构建的系统表示赞赏、认可，对系统的代码感兴趣，希望可以看到代码或者将功能拓展到绘制公司内部结构等，还有人用幽默的方式表达兴趣，整体氛围包含多种观点且褒贬不一。

主要观点

  1. 👍 对LangGraph和LangChain生态系统价值存疑
    • 支持理由：单个部分早已作为独立Python包存在，使用整个体系时搞清楚如何操作比用已有库重新构建耗时更久
    • 反对声音：无（文中未体现明显反对）
  2. 🔥 原帖是闭源项目的变相广告
    • 正方观点：原帖作者称对LangGraph文档不满，却用LangGraph构建系统并阐述优势还附链接求反馈，是广告行为
    • 反方观点：无（文中未体现明显反对）
  3. 💡 赞赏原帖作者利用LangGraph构建AI文档系统的努力
    • 解释：认为从源代码生成文档是个好主意
  4. 💡 对原帖构建的系统感兴趣并想看到代码
    • 解释：被系统功能吸引，想进一步了解技术实现所以想看代码
  5. 💡 认可原帖中的文档
    • 解释：觉得文档很酷，显示出认可态度

金句与有趣评论

  1. “😂 I also decided to "fight fire with fire" a while ago, by ditching LangGraph and the whole LangChain ecosystem.”
    • 亮点：形象地表达出对LangGraph和LangChain生态系统的态度，采用“以火攻火”的表述很生动
  2. “🤔 Ah, this is simply a thinly - veiled advertisement for a closed - source project!”
    • 亮点：直接点明原帖可能是广告的本质，简洁有力
  3. “👀 Hidden1nin：Was also looking for this, its r/LocalLLaMA would love to see code.”
    • 亮点：表达出对原帖构建系统的兴趣并直接表明想看代码的愿望
  4. “😂 我对其中的时间旅行部分感兴趣。”
    • 亮点：以幽默的方式表达对原帖构建系统的兴趣，“时间旅行”部分增加趣味性
  5. “👍 acc_agg: This is what a positive feedback loop looks like.”
    • 亮点：简洁地总结出原帖做法是一种积极反馈循环，观点明确

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一部分评论者对LangGraph和LangChain生态系统持质疑态度，情感偏负面；一部分认为原帖是广告，也是负面态度。但也有不少评论者对原帖构建的AI文档系统表示赞赏、认可、感兴趣等正面态度。主要分歧点在于对LangGraph和LangChain的价值判断以及原帖是否为广告。可能的原因是不同评论者的使用需求、对开源闭源的态度以及对原帖动机的不同解读。

趋势与预测

  • 新兴话题：将系统功能拓展到绘制公司内部结构并从公司代码库构建文档可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这种AI文档系统得到推广，可能会对代码文档管理领域产生积极影响，提高文档生成的效率和质量。

详细内容：

标题：对 LangGraph 文档的创新改进引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一则关于 LangGraph 文档的帖子引起了广泛关注。原帖作者表示对 LangGraph 原有的文档感到沮丧，于是利用 LangGraph 自身构建了一个更具实用性的 AI 文档系统。该系统能够自动从 Langgraph 的代码生成架构图、创建整个代码库的可视化流程图、清晰记录 API 端点并能随代码库更新自动同步。原帖还提到使用该系统能节省 80%的文档处理时间，且始终与代码库保持同步，并包含完整的代码引用，非常适合 LangGraph 的入门使用。帖子中还提供了相关链接：https://entelligence.ai/documentation/langchain-ai&langgraph。此帖获得了众多点赞和评论，引发了热烈的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人表示自己之前也通过抛弃 LangGraph 和整个 LangChain 生态系统来“以牙还牙”，并认为其中的价值不明确，各个部分早就有单独的 Python 包可用，自己搭建比使用这种不透明的庞然大物更容易控制。 有人提到 Linux 内核代码库可能约有 2 亿个标记，而像 TCP 栈这样的子系统可能极其有趣。 EntelligenceAI 分享了一些个人经历，如“haven’t tried that yet!”和“ok got it will take a look at that then :)”。 有人质疑这只是一个闭源项目的隐晦广告。 有人表示想看到代码，比如“Was also looking for this, its r/LocalLLaMA would love to see code.” 有人指出如果不能在本地运行就毫无价值，比如“ If it doesn’t run locally it can suck a stinky cheese dick and die.” 有人称赞文档很酷，并询问能否分享生成代码用于其他存储库，EntelligenceAI 回应当然可以，并提供了链接：[https://entelligence.ai/docs] 有人分享个人经历，如“FYI: not entirely sure if it’s my phone or not but your hamburger menu won’t do anything when clicked.” 有人认为这是一种不错的推广方式。 有人期待这个系统能用于绘制公司内部结构并根据代码库生成文档。 有人提到对时间旅行部分感兴趣。 有人认为这是一个积极的反馈循环。

在这场讨论中，对于这个新的文档系统的价值和用途存在明显的争议。有人认为它具有创新性和实用性，而有人则对其来源和开放性表示怀疑。但大家普遍对于提升文档质量和实用性有着共同的期待，这一共识也反映了在技术领域中对于清晰、有效的知识传播的重视。

总体而言，这场关于 LangGraph 文档改进的讨论展现了技术社区对于创新和实用工具的关注，也揭示了在技术发展过程中面临的各种挑战和期望。