Documentation.AI vs Git2Docs

Déclenché par la fusion d'une PR ou par une planification quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle, l'agent lit les changements de code, tickets et retours, rédige les mises à jour et renvoie un résumé et un diff à valider avant publication.

Écrivez dans un éditeur visuel façon Notion avec commandes slash et blocs glisser-déposer, ou en Markdown/MDX avec branches Git, pull requests, builds de prévisualisation et synchronisation bidirectionnelle.

Intégrez un assistant Ask AI avec citations et score de confiance, et exposez le contenu à des outils IA externes via des serveurs MCP de lecture et d'écriture, plus la génération de llms.txt.

Importez des spécifications OpenAPI pour générer automatiquement la documentation d'API avec une console try-it en direct, utilisable depuis la documentation.

Connectez GitHub, GitLab ou Bitbucket : Git2Docs ingère chaque fichier et fonction, analyse les API, modèles, configurations et logiques métier, puis génère automatiquement un site de documentation complet et visuellement cohérent.

Apportez votre propre agent de code (Claude Code recommandé, Codex et Antigravity également pris en charge) pour exécuter chaque commande CLI et appel API documentés contre un déploiement en production ; les écarts alimentent le flux de correction Tell AI.

Les offres Team et Enterprise incluent un chatbot qui répond uniquement à partir des sections publiées de votre documentation, cite ses sources et évite les hallucinations issues du crawl web, avec 1 000 questions par mois en Team.

Chaque push sur le dépôt relance le cycle complet d'ingestion, d'analyse, de génération et d'affinage, pour que la documentation reflète le code actuel au lieu d'accuser deux à quatre semaines de retard.