CodeDoc AI for Confluence — Dokumentation

Andere Stile erzeugen andere Strukturen: Developer Documentation hat 9 Abschnitte einschließlich Architektur, API-Referenz und Fehlerbehebung; Management Overview liefert eine nichttechnische Zusammenfassung mit Risiken und strategischen Empfehlungen.

1. Wähle Anthropic, OpenAI oder Google Gemini und füge deinen API-Schlüssel ein: Anthropic, OpenAI, Google AI Studio.
2. Klicke auf Connect (Verbinden). CodeDoc prüft den Schlüssel und lädt die vollständige Modellliste des Anbieters.
3. CodeDoc wählt ein ausgewogenes, schnelles Modell vor. Wähle bei Bedarf ein anderes in der durchsuchbaren Liste Model (Modell) ; Empfehlungen stehen oben.

Schnelle Modelle (Claude Haiku, GPT-mini-Modelle, Gemini Flash) schreiben eine Seite für mittlere Repositories für wenige Cent. Setze im Anbieterkonto ein Ausgabenlimit.

Add by address (Per Adresse hinzufügen) funktioniert mit allen Tokentypen und ist die einzige Möglichkeit bei Bitbucket-Zugriffstokens, die keine Repositories auflisten können. GitLab-Projekte in Untergruppen (group/subgroup/project) werden unterstützt. Bei eigenem GitHub-Enterprise- oder GitLab-Server verbinde ihn zuerst unter Settings → Connections und füge dann hier Repositories hinzu. Bei Fehlern nennt die Meldung Repository und verwendete Verbindung.

Schlüsselpfade: Schlüssel mit Punkten trennen (image.tag), Listeneinträge über Index (containers[0].image), alle Einträge mit * (services.*.image.tag) und Schlüssel mit enthaltenen Punkten in Anführungszeichen (labels["app.kubernetes.io/version"]). Dateien mit mehreren YAML-Dokumenten, etwa Kubernetes-Manifeste, werden dokumentweise durchsucht. Bei fehlendem Schlüsselpfad nennt die Meldung die vorhandenen Schlüssel.

Ausschnittmarkierungen: Neben codedoc:start / codedoc:end funktionieren auch AsciiDoc-Tags (tag::install[] … end::install[]) und [START install] … [END install] . Ausschnitte erscheinen als Code mit Syntaxhervorhebung, Markdown-Dateien formatiert.

Überschriften eine Ebene kleiner: Für Markdown-Inhalte kannst du Make headings one level smaller (Überschriften eine Ebene kleiner machen) aktivieren. Eine Überschrift mit # wird dann Ebene 2 und passt unter die Seitenüberschriften.

Suchquelle: Automatically (Automatisch) erkennt Imagereferenzen (nginx:1.25.3 oder ein Helm-Wert image.tag neben image.repository), Abhängigkeiten in package.json und name==version in den Zeilen von requirements.txt. Wähle für andere Werte Quelle und Name: Docker-Hub-Image, npm- oder PyPI-Paket, Releases eines GitHub-Projekts (owner/repository) oder Produkt auf endoflife.date.

Images werden mit Tags desselben Formats verglichen: 1.25.3-alpine mit dem neuesten x.y.z-alpine, 20-alpine mit dem neuesten NN-alpine. Vorabversionen werden ausgelassen. Images außerhalb von Docker Hub (ghcr.io, quay.io, private Registrys) werden noch nicht geprüft.

Datenschutz: Nur der öffentliche Image- oder Paketname (etwa nginx oder react) wird an die öffentliche Registry gesendet, nie Datei oder Repository, und nur bei aktivierter Prüfung. Für GitHub-Releases enthält die Anfrage auch deinen verbundenen github.com-Token, der nur das Anfragelimit erhöht. Aktiviere dies nicht für interne Paketnamen. Antworten bleiben 12 Stunden gespeichert; ein Prüfdatum wird nicht angezeigt, damit sich die Seite nur bei geänderter Antwort ändert. Blöcke mit „On every push“ werden bei aktivierter Prüfung auch täglich ausgeführt, da neue Releases ohne Push erscheinen.

• Im Blockdialog gespeicherte Einstellungen gelten als freigegeben: Nach Veröffentlichung der Seite beginnt die Synchronisierung beim ersten Aufruf.
• Anderweitig auf die Seite gelangte Einstellungen (mit Seite oder Vorlage kopiert, per API geschrieben oder später geändert) zeigen Waiting for approval (Warten auf Freigabe) , bis ein Job Operator mit Seitenbearbeitungsrechten Repository, Datei, Branch, Inhalt, Aktualisierungsregel und Versionsprüfung prüft und anschließend Approve and sync (Freigeben und synchronisieren) anklickt.
• Ein Block liest nur Dateien seines verbundenen Repositories. Pfade und Branches, die ../ enthalten (auch geschrieben als %2e%2e), Rückstrichen oder Steuerzeichen werden abgelehnt (Settings incomplete (Einstellungen unvollständig) mit Erklärung).
• Zugriffstokens bleiben in CodeDoc. Die auf der Seite gespeicherten Blockeinstellungen enthalten nur Repository, Pfad und Optionen.

• Dateien bis 1 MB. Ausschnitte, Zeilenbereiche und vollständige Dateien werden bis 20.000 Zeichen angezeigt; Markdown-Abschnitte haben keine Zeichengrenze, nur die 1-MB-Dateigrenze. Bis zu 20 Schlüsselpfade oder 50 Tabellenzeilen pro Block, reguläre Ausdrücke bis 200 Zeichen.
• Änderungen innerhalb eines Blocks werden bei der nächsten Aktualisierung ersetzt. Schreibe eigenen Text darüber oder darunter.
• Jede echte Aktualisierung erstellt eine Seitenversion; Confluence benachrichtigt Seitenbeobachter wie bei anderen Änderungen.
• Relative Markdown-Links führen zur Datei im Git-Anbieter; Bilder erscheinen als Links, da Confluence Bilder privater Repositories nicht laden kann. Die Quellenzeile unter jedem Block verlinkt die Datei.
• Ohne aktive Lizenz bleiben 3 Synchronisierungsblöcke aktuell; zuvor freigegebene Blöcke laufen weiter (Editionen).

Next (Weiter) nennt noch fehlende Angaben eines Schritts. Edit (Bearbeiten) ändert eine bestehende KI-Seite: Go to step (Zum Schritt) springt zum gewünschten Bereich und Save changes (Änderungen speichern) funktioniert aus jedem Schritt (die Seite selbst ändert sich beim nächsten Durchlauf). Copy (Kopieren) erstellt eine neue KI-Seite mit denselben Einstellungen einschließlich Zielbereich.

1. Repository → Einstellungen → Webhooks → Add webhook (Webhook hinzufügen).
2. Trage ein: Webhook-URL in „Payload URL“. Setze Content type (Inhaltstyp) auf application/json. Falls du ein Webhook-Geheimnis erstellt hast, füge es ein unter Secret (Geheimnis).
3. Wähle Just the push event (Nur Push-Ereignisse) und klicke dann auf Add webhook (Webhook hinzufügen).

1. Project (Projekt) → Einstellungen → Webhooks.
2. Trage ein: Webhook-URL. Falls du ein Webhook-Geheimnis erstellt hast, füge es ein unter Secret token (Geheimnistoken).
3. Aktiviere unter „Trigger“ Push events (Push-Ereignisse) und klicke dann auf Add webhook (Webhook hinzufügen).

1. Repository → Repository settings (Repositoryeinstellungen) → Webhooks → Add webhook (Webhook hinzufügen).
2. Gib einen Titel ein (etwa „CodeDoc“) und trage ein: Webhook-URL. Falls du ein Webhook-Geheimnis erstellt hast, füge es ein unter Secret (Geheimnis).
3. Wähle unter „Triggers“ Repository → Push (repo:push) und klicke auf Save (Speichern).

1. Project settings (Projekteinstellungen) → Service hooks → Create subscription (Abonnement erstellen) → Web Hooks.
2. Wähle das auslösende Ereignis Code pushed.
3. Trage ein: Webhook-URL. Falls du ein Webhook-Geheimnis erstellt hast, wähle Basic authentication (Basisauthentifizierung): beliebiger Nutzername, Geheimnis als Passwort. Klicke auf Finish (Fertigstellen).

Eine Seite wird aus höchstens 50 Dateien (in Settings anpassbar) innerhalb etwa 120.000 Tokens erstellt. Bei mehr als 1.500 Codedateien im gewählten Umfang oder über 10.000 Repositorydateien meldet Schritt 1 „Too large for one page“ (Zu groß für eine Seite) mit Zahlen und nächsten Schritten. Ein trotzdem gestarteter Durchlauf stoppt direkt nach Lesen der Dateiliste vor jedem KI-Aufruf; keine Tokens werden verbraucht. Grenze mit dem Feld Folder (Ordner) ein (ein Modul oder Dienst pro KI-Seite), wähle From my file list (Aus meiner Dateiliste) (dann werden unabhängig von der Repositorygröße nur markierte Dateien gelesen) oder halte einzelne Fakten aktuell mit einem Synchronisierungsblock.

Die Dateiliste wird pro Editorsitzung einmal gelesen; Zurückspringen oder Rückkehr zu einem früheren Ordner fragt Git nicht erneut ab. Dateien anzeigen / Choose files (Dateien auswählen) öffnet die Liste mit Filterfeld; lange Listen zeigen die ersten 60 Dateien und Show all (Alle anzeigen). Nach Ordnerwechsel fallen außerhalb liegende Dateien aus deiner Auswahl.

Klappe Dateifilter (erweitert) unten im Dateibereich auf, um die Liste mit Glob-Mustern zu verfeinern, eines pro Zeile:

• Leave out (Auslassen): passende Dateien werden entfernt, zum Beispiel **/*.test.ts, **/__tests__/**, **/migrations/**.
• Keep anyway (Trotzdem behalten): behält von einem Leave-out-Muster ausgeschlossene Dateien, etwa **/api.test.ts. Es ist keine Positivliste: Passt eine Datei zu keinem Feld, bleibt sie immer enthalten. Für ein einzelnes Verzeichnis verwende das Feld Folder (Ordner) .

**/ benötigt mindestens einen Ordner vor dem Namen. Ergänze deshalb auch *.test.ts , um Testdateien im Repository-Hauptverzeichnis auszuschließen. Bei leeren Feldern gelten die Standards: Buildausgaben, Sperrdateien, minimierte und Binärdateien werden gefiltert; typische Zugangsdaten-Dateien, zum Beispiel .env oder private Schlüssel, werden nie gelesen.

Wähle in Schritt 2 Short (Kurz) (etwa 5–7 Seiten), Standard (etwa 10–15 Seiten, empfohlen) oder Long (Lang) (etwa 20–30 Seiten). Das ist eine Obergrenze, kein Ziel: Die KI stoppt bei vollständigem Inhalt. Bei abruptem Ende wähle länger. Optionen jenseits der Modellkapazität fehlen (etwa Long bei gpt-4o-mini). Administratoren können stattdessen die genaue Anzahl Ausgabetokens aktivieren: Settings → AI limits → Advanced: exact page length in tokens (Erweitert: genaue Seitenlänge in Tokens).

Confluence-Seitentitel sind pro Bereich eindeutig. Beim Speichern prüft CodeDoc den Bereich; bei Konflikten warnt Schritt 3. Benenne die KI-Seite um oder klicke auf Save anyway (Trotzdem speichern). Die KI-Seite zeigt dann den Hinweis ⚠ Title conflict (Titelkonflikt) und Run (Ausführen) fragt zuerst nach Bestätigung.

• Bei Änderungen nach dem Durchlauf stellt CodeDoc nicht zurück, damit keine Bearbeitungen verloren gehen. Stattdessen nennt es die wiederherstellbare Verlaufsfassung. Bei einer neu erstellten Seite gibt es keine Vorversion; lösche sie in Confluence.
• Ein verworfener Entwurf lässt sich aus dem Bereichspapierkorb wiederherstellen. Verweigert Confluence die Löschung, nennt die Meldung Grund und Abhilfe; der Entwurf bleibt für einen neuen Versuch verknüpft.
• Bei erneutem Durchlauf mit wartendem Entwurf landet der alte im Papierkorb und ein neuer wird erstellt. Wartende Entwürfe erscheinen auch unter Needs attention (Handlungsbedarf) in der Übersicht.
• Ein nach Prüfung veröffentlichter Durchlauf zeigt Published (Veröffentlicht) im Verlauf; ein Klick zeigt veröffentlichende Person und Zeitpunkt.

• Dokumentationstyp (einer der 8 Stile oder Custom (Eigener Stil) mit eigenen Anweisungen; dein Text ist die vollständige Anweisung), Ausgabesprache, maximale Seitenlänge und Ausschlussmuster.
• Nur Administratoren dürfen Stile erstellen, bearbeiten, kopieren oder löschen (+ New style (Neuer Stil), Edit (Bearbeiten), Copy (Kopieren), Delete (Löschen)); alle mit Zugriff dürfen sie verwenden.
• Ein gespeicherter Stil füllt alle passenden Felder zugleich aus; sie bleiben einzeln anpassbar. Direkt in eine KI-Seite eingegebene eigene Anweisungen gelten nur für diese Seite.

• Jeder Durchlauf, neuester zuerst: Zeit, KI-Seite, Ergebnis (Published (Veröffentlicht), In review (In Prüfung), Discarded (Verworfen), Undone (Rückgängig gemacht), Failed (Fehlgeschlagen)), KI-Anbieter und Modell, gelesene Dateien (etwa „42 of 128“ mit Auswahlmethode), Tokens und Seitenlink. Klicke auf Failed (Fehlgeschlagen) für Grund und Abhilfe.
• Nächste geplante Durchläufe: Bei geplanten KI-Seiten nächster Durchlauf mit Countdown und letzter Durchlauf.
• Durchläufe pro Zeitraum: erfolgreiche Durchläufe je Tag, Woche oder Monat.
• Clear history (Verlauf löschen) (Administratoren) entfernt alle Durchlaufdatensätze; Confluence-Seiten bleiben unverändert.

Add connection (Verbindung hinzufügen) öffnet dasselbe Formular wie bei der Einrichtung. Remove (Entfernen) löscht den gespeicherten Token und zugehörige Repositories; die letzte Verbindung lässt sich nicht entfernen. Bei Entfernung der letzten Verbindung zu einem eigenen Server entfällt auch dessen Freigabe (Atlassian verlangt eine Bestätigung durch einen Website-Administrator).

• Model (Modell) : Die Liste enthält alle Textmodelle deines Anbieters, neueste zuerst, mit Recommended (Empfohlen) oben (etwa neueste Sonnet-, Haiku- und Opus-Modelle, GPT und GPT mini, Gemini Pro und Flash). Suche per Eingabe.
• Refresh list (Liste aktualisieren) lädt seit der Verbindung veröffentlichte Modelle. Audio-, Bild-, Embedding- und andere Nichttextmodelle werden ausgelassen.
• Bei nicht mehr angebotenem Modell erscheint eine Warnung. Wähle ein anderes, sonst scheitern KI-Seiten mit „model not available“.

Show secret (Geheimnis anzeigen) und Replace secret (Geheimnis ersetzen) stehen daneben; Entfernen ist nicht möglich. Nach Ersatz aktualisiere es in allen Git-Webhooks. URL und Geheimnis sind für alle Anbieter gleich: GitHub und GitHub Enterprise verwenden das Webhook-Feld Secret (Geheimnis), GitLab Secret token (Geheimnistoken), Bitbucket Secret (Geheimnis), Azure DevOps Basic authentication (Basisauthentifizierung) mit dem Geheimnis als Passwort. Ein Push bei noch wartender KI-Seite startet keinen zweiten Durchlauf; der wartende liest ohnehin den neuesten Commit.

CodeDoc läuft in Atlassians Cloud, nicht in deinem Netzwerk. Der Server muss über HTTPS aus dem Internet erreichbar sein, mit Zertifikat einer öffentlichen Zertifizierungsstelle. Bei Firewall erlaube Atlassians ausgehende IP-Adressen (IP-Adressen und Domains für Atlassian-Cloud-Produkte).

Die Freigabe steht unter Atlassian Administration → Connected apps → CodeDoc → Data management („Data storage, sharing, receiving and processing“), wo Administratoren sie entfernen können. Repositories, Dateilinks, Blöcke, KI-Seiten und Webhooks funktionieren danach wie bei Cloud-Diensten.

Atlassians Sicherheitsanforderungen für Marketplace-Apps verbieten das Sammeln und Speichern von Atlassian-Kontozugangsdaten; Bitbucket-API-Tokens gehören einem Atlassian-Konto. Zugriffstokens gehören dagegen Repository, Projekt oder Workspace. Vor CodeDoc 8 mit persönlichem Token erstellte Verbindungen laufen zunächst weiter und sind zum Ersatz markiert. Ergänze eine Zugriffstoken-Verbindung und entferne die alte.

Erstelle zwei eigene Gruppen, beispielsweise codeDocAI-Admins und codeDocAI-JobOperator, um CodeDoc-Zugriff getrennt und leicht prüfbar zu halten. Deine Rolle steht oben rechts in der App.

Neue Gruppenmitglieder erhalten innerhalb etwa 2 Minuten Zugriff; entfernte verlieren ihn innerhalb etwa 30 Minuten. Eine erzwungene Aktualisierung ist nicht möglich, um Confluence-API-Aufrufe gering zu halten.

• Alle Übertragungen sind verschlüsselt mit TLS.
• CodeDoc ruft nur deine Git-Anbieter (einschließlich freigegebener eigener Server), für KI-Seiten deinen KI-Anbieter oder Atlassian AI und bei Versionsprüfung die oben genannten öffentlichen Registrys auf.
• API-Schlüssel und Zugriffstokens liegen im verschlüsselten Forge-Speicher deiner Confluence-Website. Sie werden nie erneut angezeigt, auf Seiten geschrieben oder protokolliert.
• CodeDoc erstellt und aktualisiert Seiten als CodeDoc-App: KI-Seiten in gewählten Bereichen, Blöcke nur innerhalb ihres Blocks. Seitenbeschränkungen gegen die App stoppen diese Aktualisierungen.
• Nutzungsstatistik: CodeDoc zählt Funktionsaufrufe (etwa „Synchronisierungsblock aktualisiert“) websiteübergreifend und schreibt technische Logs, die Atlassian App-Anbietern bereitstellt. Die Zähler enthalten keine Seiten-, Bereichs-, Repository-, Datei- oder Nutzerinformationen.

Prüfe den Dateipfad und den Branch in den Blockeinstellungen: Pfade beachten Groß- und Kleinschreibung und beginnen unterhalb des Repository-Hauptverzeichnisses. Kopiere den Pfad beim Git-Anbieter (Teil nach dem Branchnamen). Aktualisiere ihn nach Umbenennung oder Verschiebung. Show preview (Vorschau anzeigen) prüft den Pfad vor dem Speichern.

Die Meldung nennt vorhandene Schlüssel an dieser Stelle, beispielsweise Keys under „image“: repository, pullPolicy, tag. (Schlüssel unter „image“) Schlüsselpfade beachten Groß- und Kleinschreibung und funktionieren nur mit YAML und JSON. Für andere Dateien wähle regulären Ausdruck, Zeilenbereich oder vollständige Datei.

Settings incomplete (Einstellungen unvollständig) listet fehlende Einstellungen auf: Bearbeite die Seite, wähle den Block und klicke auf das Stiftsymbol. Waiting for approval (Warten auf Freigabe) bedeutet, dass neue oder geänderte Einstellungen noch nicht freigegeben sind. Ein Job Operator oder Administrator mit Seitenbearbeitungsrechten muss den Block einmal öffnen (Details).

Der gespeicherte Token ist ungültig oder abgelaufen. Ein Administrator ersetzt ihn unter Settings → Connections (Einstellungen → Verbindungen). Bis zur nächsten erfolgreichen Aktualisierung bleibt der letzte gültige Blockinhalt erhalten.

Push-Aktualisierungen benötigen den CodeDoc-Webhook mit Geheimnis im Repository (Webhook-Einrichtung) und einen Push auf den Branch des Blocks (Einstellung Branch oder Standardbranch des Repositories). Update now (Jetzt aktualisieren) prüft den Block zwischenzeitlich.

Seitentitel sind je Bereich eindeutig. Benenne die KI-Seite um oder benenne beziehungsweise verschiebe die andere Confluence-Seite. CodeDoc warnt beim Speichern vor Konflikten (Confluence-Ziel).

• Eingabetokenbudget zu niedrig: Erhöhe es unter Settings → AI limits.
• Seitenlänge zu kurz: Erhöhe die Einstellung Maximale Seitenlänge in Schritt 2.
• Modellgrenzen: Teste ein leistungsfähigeres Modell (etwa Haiku → Sonnet oder GPT mini → vollständiges GPT-Modell).

KI-Ausgaben sind manchmal kein gültiges Confluence-Markup. CodeDoc repariert Tags und Makros automatisch; schlägt das fehl, nutzt es ein vereinfachtes Format (Klartext mit Überschriften), sodass die Seite immer entsteht. Starte die KI-Seite erneut.

Dein KI-Anbieter begrenzt Anfragen. CodeDoc versucht es bis zu 3-mal mit steigenden Wartezeiten (3, 8, 15 Sekunden). Bei anhaltendem Fehler warte einige Minuten, prüfe Tarifgrenzen und reduziere die gelesene Dateianzahl.

Dein KI-Konto hat kein Guthaben. Lade es auf bei Anthropic oder OpenAI; prüfe bei Gemini das Kontingent in AI Studio.

Der Code überschreitet die maximale Modelleingabe. Lasse CodeDoc Dateien automatisch wählen oder markiere weniger, reduziere das Eingabetokenbudget, ergänze Muster unter Leave out (Auslassen) oder setze einen Folder (Ordner) (Dateiauswahl) oder wechsle zu einem Modell mit größerem Kontextfenster.

Der Durchlauf startete nicht und verbrauchte nichts. Das Kontingent erneuert sich am ersten Tag des nächsten Monats (UTC). Wähle bis dahin Your own AI provider (Eigener KI-Anbieter) unter Settings → Connections oder warte. Bei kleinem Rest können weniger Dateien oder kürzere Seiten noch passen.

Atlassian prüft jede Anfrage wie bei eigenen KI-Funktionen. Lasse ungewöhnliche Inhalte aus (AI page → Source → file filters) oder verwende für diese Seite einen eigenen Anbieter.

Zeitpläne werden stündlich geprüft; Durchläufe starten bis etwa eine Stunde nach der eingestellten Zeit. Prüfe nach 2 Stunden ohne Durchlauf die Aktualisierungsregel On a schedule (Nach Zeitplan), den korrekten Eintrag Nächste geplante Durchläufe unter AI pages → Runs und die Gültigkeit von Git-Token sowie gegebenenfalls eigenem KI-Schlüssel.

Erhöhe die Einstellung Maximale Seitenlänge, ergänze wichtigere Dateien (die KI kann nur erhaltenen Code dokumentieren, also Konfiguration, README und package.json) oder teste ein leistungsfähigeres Modell. KI-Seiten können Fehler enthalten; prüfe sie vor dem Teilen und erwäge Review each run before it is published (Jeden Durchlauf vor Veröffentlichung prüfen).

Der Webhook sendet ein ungenutztes Ereignis. Sende Push- oder unterstützte Merge-Ereignisse aus der Ereignistabelle; fork, issue, comment und andere werden ignoriert.

Keine KI-Seite oder kein Block passt. Prüfe, ob das Repository auf der Registerkarte Repositories mit derselben Adresse wie im Webhook steht, ob der Push auf den konfigurierten Branch erfolgt und ob die Aktualisierungsregel lautet: On every push (Bei jedem Push).

CodeDoc akzeptiert nur Bitbucket-Zugriffstokens (Bitbucket-Tokens). Erstelle einen Repository-Zugriffstoken mit „Repositories: Read“ und füge nur den Tokenwert ein.

Bitbucket erlaubt Zugriffstokens keine Repositoryauflistung (die kontoweite Liste wurde 2026 entfernt). Ergänze jedes Repository über Add by address (Per Adresse hinzufügen); dort prüft CodeDoc den Lesezugriff. Mit Bitbucket Premium deckt ein Projekt- oder Workspace-Token mehrere Repositories ab.

• Verbindung noch nicht erlaubt: Klicke auf Allow access to the server (Serverzugriff erlauben); ein Website-Administrator bestätigt Atlassians Dialog. Warte direkt nach Freigabe eine Minute und klicke erneut auf Connect (Verbinden) .
• Nicht erreichbar: Atlassians Cloud kann die Adresse nicht öffnen. Prüfe HTTPS mit öffentlichem Zertifikat und Firewallfreigabe für Atlassians ausgehende IP-Adressen.
• Erreichbar, aber Token abgelehnt: Token falsch, abgelaufen oder ohne Leseberechtigung (GitHub: Contents read; GitLab: read_api und read_repository).

Nein. Ein Synchronisierungsblock kopiert exakt den Dateiinhalt: keine KI-Aufrufe, keine Tokenkosten, keine Übertragung an KI-Anbieter.

Ja. Der synchronisierte Inhalt wird wie normaler Text auf der Seite gespeichert und ist in Confluence-Suche, PDF-/Word-Export und Seitenverlauf enthalten.

Nein. CodeDoc schreibt nur bei geändertem Git-Inhalt auf die Seite; jede Seitenversion entspricht einer echten Dateiänderung.

Nein. Atlassian AI in CodeDoc Advanced hat ein eigenes monatliches Kontingent im Abonnement. Deine Rovo- und Atlassian-AI-Kontingente bleiben unberührt.

Nur bei Erreichbarkeit aus Atlassians Cloud: CodeDoc läuft auf Forge, nicht in deinem Netzwerk. Erlaube Atlassians ausgehende IP-Adressen oder mache den Server über HTTPS erreichbar. Siehe Dein eigener Git-Server.

Mit Atlassian AI (Advanced) sind KI-Seiten bis zum monatlichen Kontingent ohne Zusatzkosten enthalten. Mit eigenem Schlüssel erhebt CodeDoc keine Gebühr pro Seite; dein KI-Anbieter berechnet Tokens, und der Verlauf zeigt deren Anzahl je Durchlauf. Ein mittleres Repository benötigt typischerweise 10.000–50.000 Eingabe- und 2.000–8.000 Ausgabetokens. Grobe Kosten pro Seite mit eigenem Schlüssel: Google Geminis kostenloser Tarif kostet nichts (Google kann dessen Daten zur Produktverbesserung nutzen); Claude Haiku oder ein GPT-mini-Modell meist 0,01–0,05 USD; größere Modelle (Claude Sonnet, vollständige GPT-Modelle) 0,10–0,50 USD, je nach Repositorygröße.

Noch nicht: Alle KI-Seiten verwenden ein Modell. Ändere es jederzeit unter Settings → Connections; der nächste Durchlauf nutzt es.

Ja, bis zu 2 Repositories pro KI-Seite. Die KI erhält den Code beider und erstellt eine gemeinsame Seite.

Alle Textdateien; es gibt keine Sprachbeschränkung. Wie gut die KI einen Dateityp versteht, hängt vom Modell ab. CodeDoc lässt Abhängigkeiten, Buildausgaben, Sperrdateien, minimierte Dateien, Binär- und Mediendateien aus und liest nie typische Zugangsdaten-Dateien (.env, private Schlüssel, Zertifikate, Terraform-Zustands- und Variablendateien, Zugangsdaten-Dateien), auch nicht bei passenden Einschlussmustern.

Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Japanisch, Chinesisch und Koreanisch stehen in der Liste; Other language… (Andere Sprache) akzeptiert jede eingegebene Sprache (Qualität modellabhängig).

Als normale Confluence-Seite im gewählten Bereich. Du kannst sie bearbeiten, verschieben oder löschen. Weitere KI-Durchläufe aktualisieren dieselbe Seite ohne Duplikat. Bei aktivierter Prüfung wird jeder Durchlauf zuerst als [DRAFT] gekennzeichnete Seite gespeichert.

Ja. Aktiviere Review each run before it is published (Jeden Durchlauf vor Veröffentlichung prüfen) in Schritt 3. Die veröffentlichte Seite ändert sich erst beim Veröffentlichen des Entwurfs in CodeDoc. Discard (Verwerfen) lässt die veröffentlichte Seite unverändert; Undo last run (Letzten Durchlauf rückgängig machen) stellt die Version vor dem Durchlauf wieder her. Siehe Prüfung und Rückgängig machen.

Ja. Jede Aktualisierung liest den aktuellen Git-Code, die KI schreibt die Seite neu und CodeDoc aktualisiert die vorhandene Confluence-Seite.

Ja. CodeDoc verwendet deinen Zugriffstoken. Mit Lesezugriff funktioniert es bei öffentlichen und privaten Repositories.

Gehe zu Confluence Settings → Apps → Manage apps, suche CodeDoc und klicke auf Uninstall (Deinstallieren). Danach kann die App ihre Konfiguration und gespeicherten Daten nicht mehr lesen; Atlassian hält sie 28 Tage vor und löscht sie dann (innerhalb von 21 Tagen kannst du uns um Wiederherstellung in einer neuen Installation bitten). Erstellte Confluence-Seiten bleiben in deinen Bereichen; lösche sie bei Bedarf manuell.