Com o plugin IDEA do Apidog ou alguns plugins Swagger, você pode gerar facilmente documentação de API a partir do código, resolvendo o problema de escrever documentação do zero.
No entanto, mesmo depois que os endpoints são escritos e a documentação é gerada, você ainda pode se sentir inseguro: O design da API é bom o suficiente? A documentação é padronizada? Existem áreas que podem ser aprimoradas?
Especialmente na colaboração em equipe, você quer que a documentação da sua API seja fácil para os colegas de equipe entenderem rapidamente. A clareza da nomenclatura e a completude das informações afetam diretamente a experiência deles ao usar suas APIs.
O Apidog lançou recentemente vários recursos de IA para ajudar você a otimizar ainda mais a documentação da API nesta fase. Seja para melhorar os detalhes dos endpoints existentes ou para importar documentação de API existente de outros lugares, a IA pode oferecer sugestões práticas.
Abaixo, vamos detalhar como usar a IA no Apidog para criar uma documentação de API mais padronizada. Antes de começarmos, certifique-se de ter atualizado o Apidog para a versão mais recente, ativado os recursos de IA e configurado o modelo de IA.
Importando de Documentação Existente
Às vezes, você precisa migrar a documentação da API de outras fontes para o Apidog. Se a documentação estiver em um formato padrão, o Apidog suporta nativamente vários métodos de importação: você pode gerar documentação a partir do código via plugin IDEA, importar especificações OpenAPI/Swagger ou migrar de outras ferramentas como o Postman.
Mas em alguns casos, sua documentação pode não estar nesses formatos padrão. Por exemplo, a equipe documentou anteriormente os endpoints em Markdown, organizou descrições de campos no Word, ou encontrou definições de endpoints em logs de chat ou e-mails. Inserir manualmente cada campo dessas fontes não padronizadas no Apidog pode ser assustador.
Nessa situação, você pode usar o recurso Modificar esquema com IA para ajudar na entrada de dados. Suponha que você tenha conteúdo Markdown como este:
| name | desc | type | required |
| ---------- | --------------------------------------------------------------------------- | --------- | -------- |
| usePaging | Whether to enable pagination | boolean | true |
| offset | Starting position (required when pagination is enabled) | int | false |
| pageSize | Number of items per page (required when pagination is enabled) | int | false |
| minPrice | Minimum price (unit: cents) | int | false |
| maxPrice | Maximum price (unit: cents) | int | false |
| brand | Brand code | string | false |
| categoryId | Product category ID | int | false |
| sortRule | Sorting rule: 1 → Sales priority, 2 → Price ascending, 3 → Price descending | enum(int) | false |
| keyword | Search keyword (fuzzy match on product name) | string | false |Simplesmente copie os parâmetros e pergunte à IA: "Converta este conteúdo em parâmetros de endpoint, certificando-se de identificar tipos e campos obrigatórios."
A IA detectará automaticamente nomes de campos, tipos de dados, status de obrigatoriedade e descrições, e então converterá tudo para o formato de esquema padrão do Apidog. Se houver enums incluídos, a IA também os organizará em tipos de enumeração adequados para você.
A IA Ajuda Você a Refinar Detalhes da API
Após importar as informações básicas, o próximo passo é refinar os detalhes.
Se você estiver em dúvida sobre o nome de um campo, use o recurso Nomenclatura por IA. A IA fornecerá sugestões de nomenclatura mais precisas de acordo com as especificações do endpoint e as diretrizes de design da API.
Você também pode usar a IA para autocompletar as descrições dos campos para explicações mais claras e completas.
A geração de dados simulados é outra força da IA. Muitas vezes, sabemos o que um campo representa, mas não temos certeza de quais valores de exemplo usar. A IA gerará automaticamente dados de exemplo razoáveis com base no tipo e descrição do campo.
Verificação de Completude da Documentação da API: Evitando Omissões
Quando a documentação parece quase completa, você ainda pode se perguntar se alguma informação chave está faltando. Neste ponto, use a Verificação de Completude da Documentação da API do Apidog para ver se algo foi esquecido.
A IA escaneará sua documentação de API existente de múltiplas perspectivas para identificar informações ausentes ou incompletas. Em seguida, gera um relatório detalhado que pontua cada item de revisão, ajudando você a ver rapidamente onde sua documentação de API precisa de melhorias.
O relatório não apenas diz o que fazer, mas também explica o porquê. Por exemplo, você pode ter documentado um formato de resposta bem-sucedido, mas não os possíveis cenários de erro; você pode ter descrições básicas de campos, mas faltam restrições de uso ou requisitos de formatação.
Você pode melhorar sua documentação de API seguindo as sugestões fornecidas no relatório.
Verificação de Conformidade de Endpoints: Garantindo Consistência
Além de ser completa, a documentação da API também precisa ser bem padronizada. Dentro de um único endpoint, a nomenclatura deve seguir um estilo consistente, os tipos de campo devem ser definidos de forma clara e correta, e as estruturas de resposta devem ser lógicas. Esses detalhes desempenham um papel fundamental em tornar sua documentação fácil de ler e manter.
O recurso verificação de conformidade de endpoints do Apidog examina sua documentação de múltiplos ângulos. Por exemplo, se alguns campos são nomeados com verbos enquanto outros usam substantivos, a IA sinalizará a inconsistência e recomendará um estilo de nomenclatura unificado.
Ele também verifica se as definições de campo seguem padrões consistentes, como evitar estilos de maiúsculas e minúsculas mistos, o uso simultâneo de underscores e camelCase, ou abreviações inconsistentes, e então fornece sugestões claras sobre como corrigir esses problemas.
Resumo
Criar uma documentação de API clara e padronizada é essencial. Recursos como casos de teste gerados por IA dependem da qualidade da sua documentação — quanto mais completa e consistente ela for, mais precisos e úteis serão os casos de teste gerados.
Você não precisa usar todos os recursos de IA de uma vez ou reformular seu fluxo de trabalho atual.
Este é um processo gradual. Você pode começar importando sua documentação existente e, em seguida, aplicar lentamente os recursos de IA para melhorá-la e refiná-la. Se você não tiver certeza sobre uma sugestão, pode deixar as coisas como estão e revisitá-las mais tarde, quando tiver mais contexto.
Com o tempo, você naturalmente terá uma compreensão melhor dos padrões de documentação da API. A IA não apenas ajuda a corrigir problemas imediatos, mas também ajuda você a desenvolver melhores hábitos de documentação.