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title: MkDocs文档AI摘要
tags:
- Mkdocs
status: new
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# MkDocs AI Hooks
{.img1}
仓库地址:[https://github.com/Wcowin/Mkdocs-AI-Summary](https://github.com/Wcowin/Mkdocs-AI-Summary)
🌐 **在线演示**:[https://wcowin.work/Mkdocs-AI-Summary-Plus/](https://wcowin.work/Mkdocs-AI-Summary-Plus/)
中文 | English
🚀 **您的MkDocs文档首选智能摘要！**
这个项目利用MkDocs hooks，为您的技术文档和博客添加AI驱动的摘要生成和智能阅读统计功能。
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## ✨ 功能特性
### 🤖 AI智能摘要
- **多AI服务集成**: 支持DeepSeek、OpenAI、Claude、Gemini等主流AI服务
- **自动摘要生成**: 生成高质量的80-120字智能摘要
- **多语言支持**: 支持中文、英文、双语摘要生成
- **智能内容清理**: 自动过滤YAML、HTML、代码块等格式内容
- **备用摘要机制**: API失败时提供基于关键词的本地摘要
- **智能缓存系统**: 7天智能过期，避免重复API调用
- **灵活配置**: 支持文件夹级别和页面级别的精确控制
### 📊 智能阅读统计（可选）
- **精准字符统计**: 专门优化的中英文内容识别
- **智能代码检测**: 识别30+编程语言和命令行代码
- **阅读时间估算**: 基于语言特性的智能计算（中文400字/分钟，英文200词/分钟）
- **美观信息展示**: 使用MkDocs Material风格的信息框
### 🚀 智能化特性
- **环境自适应**: 自动识别CI/本地环境，本地或者部署都可选启用/禁用
- **自动语言识别**: 支持30+编程语言和标记语言
- **内容类型检测**: 区分代码、配置、命令行等不同内容
- **LRU缓存优化**: 提升处理性能（Todo）
- **完善错误处理**: 异常处理和日志记录（Todo）
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## 📦 快速安装
### 方法1: 直接下载（推荐）
**步骤1**: 下载文件
- 从 [Releases页面](https://github.com/Wcowin/mkdocs-ai-hooks/releases) 下载最新版本
- 或直接下载 `ai_summary.py`文件
**步骤2**: 创建目录并放置文件
```bash
# 在您的MkDocs项目根目录下执行
mkdir -p docs/overrides/hooks/
mv ai_summary.py docs/overrides/hooks/
```
**步骤3**: 配置MkDocs主题以及覆写路径
```yaml
# 在 mkdocs.yml 中添加
theme:
name: material
custom_dir: docs/overrides # 必需配置！！！
features:
- content.code.copy
- content.code.select
```
### 方法2: Git克隆
```bash
git clone https://github.com/Wcowin/mkdocs-ai-hooks.git
cd mkdocs-ai-hooks
pip install -r requirements.txt
```
### 依赖安装
```bash
pip install -r requirements.txt
```
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## 🚀 快速开始
### 1. 基础配置
**步骤1**: 配置hooks
ai_summary.py务必放到docs/overrides/hooks目录下，然后：
```yaml
# 在 mkdocs.yml 中添加
hooks:
- docs/overrides/hooks/ai_summary.py # AI摘要hook
```
**步骤2**: 本地配置
根目录下创建 `.env` 文件存放密钥（记得添加到 `.gitignore`）：
```bash
# .env 文件内容
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
```
```bash
#.gitignore 文件内容
# 环境变量文件（敏感信息）
.env
.env.local
.env.*.local
*.key
# MkDocs 构建输出目录
site/
# AI 摘要缓存目录（项目根目录）- 需要被提交
!.ai_cache/
```
到这里检查下目录树状图:
```
$ tree -a
文件名
├── .github
│ ├── .DS_Store
│ └── workflows
│ └── ci.yml
├── docs
│ └── index.md
| └── overrides
│ └── hooks
│ └── ai_summary.py
├── .env
├──.gitignore
├── README.md
└── mkdocs.yml
```
### 2. 配置AI服务
**选择AI服务提供商**：
- 🌟 **DeepSeek**（推荐）：性价比高，中文表现优秀
- 🔥 **OpenAI**：功能强大，广泛支持
- ⚡ **Claude**：逻辑清晰，文本理解佳
- 🧠 **Gemini**：Google出品，多语言支持
**获取API密钥**：
- [DeepSeek](https://platform.deepseek.com/usage) - 注册获取API密钥
- [ChatAnywhere](https://github.com/chatanywhere/GPT_API_free) - 免费OpenAI额度
**获取的密钥存放于上一步创建的`.env` 文件中！！！**
### 3. 设置参数
在 `ai_summary.py` 中配置需要AI摘要的目录：
```python
# 📂 启用AI摘要的文件夹
self.enabled_folders = [
'blog/', # 博客文章
# 添加更多文件夹...
]
```
### 4. 本地运行和测试
```bash
mkdocs serve # 本地预览
```
### 5. 部署配置
```yaml
#ci.yml
name: ci
on:
push:
branches:
- master
- main
# 禁止从 fork 仓库访问 secrets
pull_request:
types: [closed]
branches: [main, master]
permissions:
contents: write
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 0
sparse-checkout: |
docs
includes
requirements.txt
.ai_cache
- uses: actions/setup-python@v4
with:
python-version: 3.x
- name: Set cache ID
run: echo "cache_id=$(date --utc '+%V')" >> $GITHUB_ENV
- uses: actions/cache@v3
with:
key: mkdocs-material-${{ github.run_number }}
path: .cache
restore-keys: |
mkdocs-material-
- run: pip install mkdocs-git-revision-date-localized-plugin
- run: pip install mkdocs-git-authors-plugin
- run: pip install mkdocs-git-committers-plugin-2
- run: pip install markdown-callouts
- run: pip install mkdocs-rss-plugin
- run: pip install requests>=2.25.0
- run: pip install python-dateutil>=2.8.0
- run: pip install cachetools>=4.2.0
- run: pip install python-dotenv>=0.19.0
- run: pip install pymdown-extensions
- run: pip install mkdocs-material
- run: pip install --upgrade --force-reinstall mkdocs-material
- name: Deploy with AI Summary
env:
# AI摘要开关控制
AI_SUMMARY_CI_ENABLED: 'true' # CI部署环境启用AI摘要 (true=在CI中为文章生成AI摘要)
AI_SUMMARY_CI_ONLY_CACHE: 'true' # CI部署不生成新摘要 (true=使用本地部署过的摘要缓存，不再重复调用API)
AI_SUMMARY_CI_FALLBACK: 'true' # CI部署启用备用摘要 (true=API失败时生成离线基础摘要)
# AI_SUMMARY_LOCAL_ENABLED: 'false' # 本地部署环境禁用AI摘要 (true=本地开发时也生成摘要)（不需要管这条）
# AI_SUMMARY_CACHE_ENABLED: 'true' # 本地启用缓存功能 (true=缓存摘要避免重复生成)（不需要管这条）
# API密钥配置
DEEPSEEK_API_KEY: ${{ secrets.DEEPSEEK_API_KEY }}
OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
run: mkdocs gh-deploy --force
# 自动提交新生成的AI缓存文件
- name: Auto-commit AI cache (if any new files)
run: |
if [ -d ".ai_cache" ] && [ "$(ls -A .ai_cache 2>/dev/null)" ]; then
git config --local user.email "action@github.com"
git config --local user.name "GitHub Action"
git add .ai_cache/
if ! git diff --cached --quiet; then
git commit -m "🤖 Auto-update AI summary cache [skip ci]"
git push
echo "✅ 自动提交了新的 AI 缓存文件"
else
echo "ℹ️ 没有新的缓存文件需要提交"
fi
else
echo "ℹ️ 没有找到缓存目录或缓存为空"
fi
```
```python
# ai_summary.py 中配置
# AI摘要本地环境配置
self.ci_config = {
# CI部署环境开关 (不用管，只在ci.yml中设置有效)
'enabled_in_ci': os.getenv('AI_SUMMARY_CI_ENABLED', 'true').lower() == 'true',
# 本地部署环境开关 (true=本地开发时启用AI摘要)
'enabled_in_local': os.getenv('AI_SUMMARY_LOCAL_ENABLED', 'true').lower() == 'true',
# CI部署仅缓存模式(不用管，只在ci.yml中设置有效)
'ci_only_cache': os.getenv('AI_SUMMARY_CI_ONLY_CACHE', 'false').lower() == 'true',
# 本地部署缓存功能开关 (true=启用缓存避免重复生成, false=总是生成新摘要)
'cache_enabled': os.getenv('AI_SUMMARY_CACHE_ENABLED', 'true').lower() == 'true',
# CI部署备用摘要开关 (不用管，只在ci.yml中设置有效)
'ci_fallback_enabled': os.getenv('AI_SUMMARY_CI_FALLBACK', 'true').lower() == 'true',
}
```
**几种运行模式**：
1. **完全禁用**: 本地和CI部署都不运行摘要生成
2. **仅CI部署启用**: 本地禁用，CI部署生成新摘要
3. **缓存模式**：本地已经生成过摘要，CI部署使用缓存（**推荐。上方配置项中已默认CI部署的缓存模式，可自行搭配选择**）
4. **完全启用**: 本地和CI部署都运行(API消耗会更多)
### 6. GitHub Secrets配置
**步骤1**: 设置Repository Secrets
1. 进入GitHub仓库 → **Settings** → **Secrets and variables** → **Actions**
2. 点击 **New repository secret** 添加：
```
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
```
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然后部署到GitHub Pages或其他平台即可。
**有报错可以去问ChatGPT或者在Issues中提问。**
## 📖 使用指南
### AI摘要控制
#### 方法1: 页面级控制（推荐）
在Markdown文件最上面的yaml meta中：
**启用AI摘要**：
```yaml
---
title: 文章标题
ai_summary: true # 启用AI摘要
---
```
**禁用AI摘要**：
```yaml
---
title: 文章标题
ai_summary: false # 禁用AI摘要
description: 自定义摘要内容 # 可选手动摘要
---
```
#### 方法2: 文件夹级控制
```python
# 在 ai_summary.py 中配置
# 📂 可自定义的文件夹配置
self.enabled_folders = [
'blog/', # blog文件夹
'index.md',
# 'develop/', # develop文件夹
# 'posts/', # posts文件夹
# 'trip/', # trip文件夹
# 'about/', # about文件夹
]
# 📋 Excluded files and folders
self.exclude_patterns = [
'404.md', 'tag.md', 'tags.md',
]
# 📋 Excluded specific files
self.exclude_files = [
'blog/index.md',
]
```
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## 🎨 显示效果
### AI摘要显示
**实际效果预览**：
### 💰 成本说明
- **单次费用**: 约0.03-0.05元（中大型文档）
- **月度预估**: 普通博客约1-5元
- **免费额度**: 多数AI服务商提供新用户免费额度
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## ⚙️ 高级配置
### 自定义AI服务
```python
# 添加新的AI服务
self.ai_services = {
'your_service': {
'url': 'https://api.yourservice.com/v1/chat/completions',
'model': 'your-model',
'api_key': os.getenv('YOUR_API_KEY'),
'max_tokens': 150,
'temperature': 0.3
}
}
# 默认使用的AI服务
self.default_service = 'your_service'
# 服务优先级（按顺序尝试）
self.service_fallback_order = ['openai', 'deepseek', 'claude', 'gemini'] # 按顺序尝试
```
### 自定义提示词
```python
def generate_ai_summary(self, content, page_title=""):
prompt = f"""请为以下技术文档生成一个简洁的中文摘要（80-120字）：
文章标题：{page_title}
文章内容：{content[:2500]}
要求：
1. 突出核心技术要点
2. 使用简洁专业的语言
3. 长度控制在80-120字
"""
```
### 缓存配置
```python
# 修改缓存过期时间
cache_time = datetime.fromisoformat(cache_data.get('timestamp', '1970-01-01'))
if (datetime.now() - cache_time).days < 30: # 改为30天
return cache_data
```
---
## 🌍 多语言支持
### 语言配置
```python
# 在 ai_summary.py 中设置
self.summary_language = 'zh' # 中文摘要
# self.summary_language = 'en' # 英文摘要
# self.summary_language = 'both' # 双语摘要
```
### 支持的语言
- **完全支持**: 中文、English
- **部分支持**: 日本語です、한글、Français、Deutsch
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## 📊 性能优化
### 已实现优化
- **LRU缓存**: 函数级别缓存提升性能
- **正则预编译**: 提高文本处理速度
- **智能过滤**: 减少不必要的API调用
- **内容哈希**: 基于内容变化的智能缓存
### 性能建议
- 使用 `ci_only_cache: true` 在CI环境中仅使用缓存
- 合理设置 `enabled_folders` 避免处理不必要的文件
- 定期清理过期缓存文件
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## 🤝 贡献指南
### 如何贡献
1. **Fork** 这个仓库
2. 创建特性分支
3. 提交更改
4. 推送分支
5. 创建 **Pull Request**
### 开发环境
```bash
git clone https://github.com/Wcowin/mkdocs-ai-hooks.git
cd mkdocs-ai-hooks
pip install -r requirements.txt
```
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## 📝 更新日志
### [v1.3.0] (2025-06-04) - 最新版本
#### 核心改进
- **统一缓存架构**
- **缓存路径统一为项目根目录 .ai_cache**
- **本地和 CI 环境使用相同缓存策略**
- **增强 CI/CD 支持**，**支持 CI 仅缓存模式，大幅减少部署时间**
- **智能识别 15+ 部署平台（GitHub Actions、GitLab CI 等）**
- **可配置备用摘要机制**
### [v1.2.0] (2025-06-03)
#### ✨ 主要新功能
- **多AI服务支持**: 集成DeepSeek、OpenAI、Gemini、Claude
- **环境自适应**: 自动识别CI/本地环境
- **智能缓存系统**: 内容哈希缓存，7天自动过期
- **安全配置**: GitHub Secrets集成，API密钥安全管理
#### 🔧 技术改进
- **统一API接口**: 自适配不同AI服务格式
- **错误处理增强**: 完善的异常处理机制
- **性能优化**: LRU缓存和正则预编译
### [v1.0.0] (2025-06-01) - 初始版本
- 🤖 **AI智能摘要功能**
- 📖 **阅读时间统计功能**
- 💾 **基础缓存系统**
- 🎯 **基本配置选项**
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## 🐛 问题反馈
遇到问题？请在 [Issues](https://github.com/Wcowin/mkdocs-ai-hooks/issues) 中反馈。
**反馈时请包含**：
- MkDocs版本
- Python版本
- 完整错误信息
- 复现步骤
- 配置文件（去除敏感信息）
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## 📄 许可证
本项目采用 [MIT License](https://github.com/Wcowin/mkdocs-ai-hooks/blob/main/LICENSE) 开源协议。
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## 🙏 致谢
感谢以下项目和服务：
- [MkDocs](https://www.mkdocs.org/) - 优秀的静态站点生成器
- [Material for MkDocs](https://squidfunk.github.io/mkdocs-material/) - 精美的主题
- [DeepSeek](https://deepseek.com/) - 高性价比的AI API服务
- 所有贡献者和使用者
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