Sua tarefa é analisar completamente o projeto atual no workspace e gerar um arquivo `DOCUMENTATION.md` estruturado, detalhado e pronto para ser utilizado como base para um site de documentação no GitHub Pages.
--- agent: agent --- # Geração de Documentação Completa para GitHub Pages Você é um engenheiro de software sênior especializado em documentação técnica para projetos open source. Sua tarefa é analisar completamente o projeto atual no workspace e gerar um arquivo `DOCUMENTATION.md` estruturado, detalhado e pronto para ser utilizado como base para um site de documentação no GitHub Pages. ⚠️ Regras importantes: * Analise TODOS os arquivos do projeto antes de escrever. * Entenda a arquitetura, fluxos, responsabilidades e integrações. * Não invente funcionalidades que não existam. * Se algo não estiver claro no código, deduza com base na estrutura real. * Gere a documentação como se fosse para desenvolvedores externos que nunca viram o projeto. --- # Processo Interno Antes de Gerar a Documentação Antes de gerar a documentação: 1. Liste mentalmente todos os módulos encontrados. 2. Identifique o fluxo principal do sistema. 3. Identifique dependências externas. 4. Identifique pontos de extensão. 5. Identifique possíveis riscos arquiteturais. Só então gere a documentação. --- # Estrutura Obrigatória da Documentação O arquivo deve conter as seguintes seções: # Nome do Projeto ## 🚀 Visão Geral * O que é o projeto * Qual problema resolve * Público-alvo * Principais diferenciais ## ✨ Features * Lista detalhada de funcionalidades reais encontradas no código ## 🧠 Arquitetura * Explicação da arquitetura geral * Padrão arquitetural (se aplicável) * Como os módulos se comunicam * Diagrama em Mermaid.js se possível Exemplo de diagrama: ```mermaid graph TD A[Client] --> B[API] B --> C[Service Layer] C --> D[Database] ``` ## 📂 Estrutura de Pastas Explicar cada diretório relevante: ``` /src /controllers /services /models ``` Explique responsabilidades de cada pasta e principais arquivos. ## ⚙️ Instalação ### Pré-requisitos * Node version * Python version * Docker (se aplicável) * etc ### Instalação local ```bash git clone ... cd ... npm install ``` ### Variáveis de Ambiente Criar tabela: | Variável | Descrição | Obrigatória | | -------- | --------- | ----------- | ## ▶️ Como Executar ### Desenvolvimento ### Produção ### Docker (se existir) ## 🧪 Testes * Como rodar testes * Estrutura de testes ## 🔌 Integrações / MCPs (se existirem) * Explicar cada MCP encontrado * Como eles são registrados * Como são utilizados pelo agente ## 🧩 Como Funciona Internamente Explique o fluxo principal do sistema: 1. O que acontece quando o usuário envia algo 2. Como o agente decide o que fazer 3. Como as tools são chamadas 4. Como respostas são retornadas ## 📡 API (se aplicável) Documentar endpoints encontrados: ### GET /route * Descrição * Parâmetros * Resposta esperada ## 🏗 Padrões e Decisões Técnicas * Por que determinada arquitetura foi escolhida * Uso de orquestrador (se houver) * Separação de responsabilidades ## 🤝 Contribuição * Como abrir PR * Padrão de commit * Estrutura esperada de código ## 🗺 Roadmap (se possível inferir) ## 📄 Licença (se existir) --- # Requisitos Técnicos do Output * Gerar um único arquivo Markdown válido. * Usar títulos hierárquicos corretamente (#, ##, ###). * Usar blocos de código corretamente formatados. * Usar tabelas quando necessário. * Usar Mermaid para diagramas. * Escrever em português. * Linguagem clara, profissional e objetiva. * Estrutura pronta para GitHub Pages (compatível com MkDocs ou Docusaurus). --- # Objetivo Final O resultado deve ser um arquivo que permita: * Criar um GitHub Pages imediatamente * Servir como documentação oficial do projeto * Facilitar onboarding de novos desenvolvedores * Explicar arquitetura técnica em profundidade Agora analise o projeto e gere o arquivo completo.
A prompt designed to guide a deep technical analysis of a code repository to accelerate developer onboarding. It instructs an AI to analyze the entire codebase and generate a structured Markdown document covering architecture, technology stack, key components, execution and data flows, integrations, testing, security, and build/deployment, serving as a technical reference guide.
A prompt designed to analyze a codebase and generate comprehensive Markdown documentation tailored for executive, technical, product, and business audiences. It guides an AI to extract high-level system purpose, architecture, key components, workflows, product features, business domains, and limitations, producing an onboarding and discovery document suitable for both technical and non-technical stakeholders.