Documentación que se escribe
con cada commit

La IA lee tu código, entiende qué hace cada función y genera la documentación. Automáticamente, vía git hooks, sin que nadie la escriba a mano.

merge_profiles.pymain
1def merge_user_profiles(
2 primary: UserProfile,
3 secondary: UserProfile,
4 strategy: MergeStrategy = MergeStrategy.PREFER_PRIMARY
5) -> UserProfile:
6 merged = primary.copy()
7 for field in secondary.fields:
8 if strategy == MergeStrategy.PREFER_PRIMARY:
9 if not getattr(merged, field, None):
10 setattr(merged, field, getattr(secondary, field))
11 else:
12 setattr(merged, field, getattr(secondary, field))
13 merged.updated_at = datetime.now()
14 return merged
documentación generadaSincronizado ahora

Parámetros

Retorna

Comportamiento

Lo que resuelve, sin rodeos

Cada feature existe por un problema concreto que los equipos de desarrollo enfrentan todos los días.

Generación desde el código real

La IA lee la función y escribe la documentación correspondiente, no una plantilla genérica con placeholders vacíos.

Sincronización vía git hooks

Cada commit dispara la actualización de la doc automáticamente. No hay pasos manuales ni comandos extra que olvidar.

git commit
docs.md

Análisis semántico real

Entiende qué hace la función, no solo lee comentarios sueltos. Describe su propósito real a partir de la lógica del código.

fortx in transactions:"Itera transacciones"

Ejemplos documentados automáticamente

Casos de uso y parámetros se documentan a partir del propio código de la función, incluyendo tipos y valores por defecto.

strategy: MergeStrategy = PREFER_PRIMARY
"Por defecto prioriza campos del perfil primario"

Documentación siempre al día

Se actualiza sola con cada cambio, eliminando el drift entre código y documentación que vuelve la doc inútil.

Estado de sincronizaciónHace 2 min

Elimina el trabajo manual

Libera las horas que hoy se van en mantener documentación a mano. El equipo se enfoca en escribir código, no en describirlo.

3hs
/semana antes
0hs
/semana después

Cómo funciona

De la instalación a la documentación viva, en cuatro pasos concretos.

1

Instalás el git hook

Un par de comandos en tu repo y queda configurado.

2

La IA analiza el código

Con cada commit, entiende qué hace cada función.

3

Genera la documentación

Sincroniza la doc automáticamente.

4

Docs siempre actualizadas

Sin drift entre código y documentación.

Análisis semántico, no superficial

No lee comentarios ni nombres de variables y los repite. Analiza la lógica de la función para entender su propósito real.

1def calculate_risk_score(
2 transactions: List[Transaction],
3 time_window: timedelta = timedelta(hours=24),
4 weight_factors: Dict[str, float] = None
5) -> RiskAssessment:
6 scores = []
7 for tx in transactions:
8 iftx.timestamp < now - time_window:
9 continue
10 score = compute_base_score(tx)
11 if weight_factors:
12 score *= weight_factors.get(tx.category, 1.0)
13 scores.append(score)
14 return RiskAssessment(
15 total=sum(scores),
16 count=len(scores),
17 level=determine_risk_level(scores)
18)

Estructura

Identifica la firma de la función: 3 parámetros con tipos, uno con valor por defecto, retorno tipado como RiskAssessment.

Propósito

Infiere que la función calcula un nivel de riesgo agregado a partir de transacciones, filtradas por ventana temporal y ponderadas por categoría.

Comportamiento

Detecta el patrón de filtrado por timestamp, la aplicación condicional de ponderadores, y la agregación final en un objeto de resultado.

Contexto

Relaciona la función con los tipos Transaction y RiskAssessment del mismo módulo para enriquecer la descripción.

Asi se ve en la práctica

Pasa el cursor sobre los parámetros en el código para ver cómo se reflejan en la documentación generada.

risk_engine.py
1def calculate_risk_score(
2 transactions: List[Transaction],
3 time_window: timedelta = timedelta(hours=24),
4 weight_factors: Dict[str, float] = None
5) -> RiskAssessment:
6 """Calcula el nivel de riesgo
7 de un conjunto de transacciones."""
8 scores = []
9 for tx in transactions:
10 iftx.timestamp < now - time_window:
11 continue
12 score = compute_base_score(tx)
13 if weight_factors:
14 score *= weight_factors.get(
15 tx.category, 1.0)
16 scores.append(score)
17 return RiskAssessment(
18 total=sum(scores),
19 count=len(scores),
20 level=determine_risk_level(scores)
21)
documentación generada automáticamente

Parámetros

Retorna

Comportamiento

Dejá de escribir documentación a mano

Instalá DocSync en tu repo y empezá a generar documentación automática con cada commit. Sin configuración compleja, sin promesas vacías.

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