Natuurlijk! Hier is een gestructureerd advies voor het organiseren van een effectieve GitHub Wiki en documentatiestructuur voor jouw project DataAnalyzer: 1. Organisatie van de Wiki-structuur Maak een overzichtelijke hiërarchie van pagina’s die alle belangrijke aspecten van je project behandelen: a. Home-pagina - Introductie van DataAnalyzer - Link naar belangrijke secties - Snelle start gids b. Installatie - Vereisten (Python-versie, afhankelijkheden) - Installatie-instructies (pip, conda, broncode) c. Gebruiksaanwijzing - Basisgebruik - Voorbeelden met code - Geavanceerde opties d. API-documentatie - Overzicht van functies, klassen, methoden - Uitgebreide documentatie van belangrijke componenten e. Contributing - Hoe bijdragen te leveren - Richtlijnen voor code, tests, documentatie f. FAQ en Probleemoplossing - Veel voorkomende vragen - Foutopsporing g. Changelog & Release Notes - Bijgewerkte informatie over nieuwe versies h. Ondersteuning en contact - Hoe contact op te nemen - Link naar issues of discussies 2. Best practices voor het bijwerken van de wiki - Regelmatige updates: houd de wiki actueel wanneer je nieuwe functies toevoegt of wijzigingen doorvoert. - Gebruik van sjablonen: standaardiseer pagina-indelingen. - Link naar broncode: integreer voorbeelden en API-documentatie met docstrings. - Reviewproces: controleer de wiki vóór grote releases. - Gebruik labels en tags voor categorisatie. 3. Integratie met je GitHub repository - Automatische documentatiegeneratie: gebruik tools zoals Sphinx om API-documentatie te genereren en te uploaden naar de wiki of een aparte pagina. - Linken naar code: embed voorbeelden direct uit je source code met Markdown. - Continuous Integration: automatiseer het bijwerken van documentatie bij nieuwe releases. - Gebruik branches/pull requests: voor het verbeteren en reviewen van documentatie. - Link de README.md en andere belangrijke markdown-bestanden direct naar relevante wiki-pagina’s voor consistentie. 4. Aanbevelingen voor het verbeteren van bestaande documentatie - Migratie: verplaats losse markdown-bestanden naar de wiki-structuur. - Opruimen: verwijder verouderde of irrelevante informatie. - Visuals: voeg diagrammen, screenshots en voorbeelden toe voor duidelijkheid. - Zoekfunctie: gebruik de ingebouwde zoekfunctie van GitHub Wiki voor snelle navigatie. 5. Extra tips - Maak gebruik van secties en inhoudsopgaven voor lange pagina’s. - Gebruik duidelijke titels en subtitels. - Betrek je gebruikers: vraag om feedback over de documentatie. - Documenteer ook je testing procedures en ontwikkelworkflow. Met deze structuur en best practices zorg je voor een overzichtelijke, actuele en toegankelijke documentatie voor DataAnalyzer, wat bijdraagt aan betere adoptie en bijdrage van de community.

Absoluut! Hier is een uitgebreid advies voor het opzetten van een effectieve GitHub Wiki en documentatiestructuur voor je DataAnalyzer project, volledig in het Nederlands. --- ### **1. Organisatiestructuur voor je GitHub Wiki** Een logische structuur is cruciaal. Hier is een aanbevolen opbouw: **Hoofdpagina (Home)** - Korte projectbeschrijving: "DataAnalyzer is een Python-bibliotheek voor data-analyse die..." - Snelle startgids (meest belangrijke functies/commando's) - Badges (bv. voor build status, licentie, Python versie) - Links naar de belangrijkste secties **Kernsecties:** * **🚀 Starten** * *Installatie*: `pip install` commando's, vereisten (Python versie, dependencies). * *Snel aan de slag*: Een eenvoudig, compleet codevoorbeeld dat de basis demonstreert. Dit is vaak de eerste pagina die nieuwe gebruikers bekijken. * **📚 Handleidingen (Guides)** * *Uitgebreide installatiehandleiding*: Voor verschillende besturingssystemen of omgevingen. * *Configuratie*: Hoe stel je de bibliotheek in (omgevingsvariabelen, configbestanden). * *Algemene gebruikshandleiding*: Stapsgewijze uitleg voor veelvoorkomende taken. * **📖 API Referentie** * *Overzicht van alle modules en klassen*. * Gedetailleerde documentatie voor elke belangrijke functie, klasse en methode. Gebruik codevoorbeelden voor elke. * *Voorbeeld:* * `DataLoader` Klasse * `Preprocessor` Module * `Analyzer` Kernfuncties * **🎯 Voorbeelden (Examples / Cookbook)** * Een verzameling Jupyter Notebooks of uitgebreide scripts die praktische use cases tonen. * Groepeer ze per thema: "Basisdata-inlading", "Geavanceerde filtering", "Visualisatie". * **❌ Probleemoplossing (FAQ & Troubleshooting)** * *Veelgestelde Vragen (FAQ)*: Antwoorden op veelvoorkomende vragen. * *Probleemoplossing*: Beschrijving van veelvoorkomende fouten en hun oplossingen. * *Bekende problemen*: Wees transparant over huidige bugs en eventuele workarounds. * **ℹ️ Overig** * *Bijdragen (CONTRIBUTING.md)*: Hoe kunnen anderen helpen? Richtlijnen voor pull requests, code-stijl, etc. * *Gedragscode (CODE_OF_CONDUCT.md)* * *Licentie* * *Changelog*: Een overzicht van wijzigingen in elke release. --- ### **2. Best Practices voor het Bijwerken en Onderhouden** Het consistent houden van de documentatie is net zo belangrijk als het codeproject zelf. * **Behandel documentatie als code:** * Gebruik **Markdown** voor opmaak. Het is eenvoudig en krachtig. * Schrijf duidelijke, beknopte zinnen. Gebruik actieve taal. * **Maak van documentatie een verplicht onderdeel van ontwikkeling:** * **"Documenteer eerst"**: Moedig aan om de documentatie te schrijven *voordat* een nieuwe functie wordt geïmplementeerd. Dit helpt bij het ontwerpen van de API. * **Geen pull request (PR) zonder documentatie**: Maak het een harde regel dat elke PR die een nieuwe functie toevoegt of gedrag wijzigt, ook de bijbehorende wiki-pagina's of comments moet updaten. * **Plan onderhoud:** * Plan periodiek (bijv. elk kwartaal) een "documentatiesprint" in om alles na te lopen op accuratesse en volledigheid. * Wijs een "documentatieverantwoordelijke" aan voor elke major release. * **Gebruik consistente conventies:** * Gebruik overal dezelfde terminologie. * Standaardiseer de opmaak van codevoorbeelden, waarschuwingen (`> **Note**:`) en tips. * **Maak het visueel:** * Voeg waar nuttig schermafbeeldingen, diagrammen (bijv. van dataflow) of GIFs toe. * Gebruik tabellen voor het vergelijken van opties of functies. --- ### **3. Integratie met je GitHub Repository** De kracht zit hem in de koppeling tussen je code (repo) en je documentatie (wiki). * **Synchroniseer je Wiki met de Repository:** * Een GitHub Wiki is zelf een Git repository! Je kunt hem clonen. * Op de hoofdpagina van je wiki vind je het Git-URL. Je kunt deze lokaal clonen, wijzigingen maken en pushen, net als bij je hoofdcode. * **Dit is de gouden tip**: Dit stelt meerdere contributors in staat om via PRs aan de documentatie te werken, wat veel beter is dan rechtstreeks in de browser bewerken. * **Koppel naar en vanuit je Code:** * Plaats in je `README.md` (het eerste wat mensen zien) een duidelijke, prominente link naar je Wiki: `[📚 Ga naar de volledige documentatie](https://github.com/jouwgebruiker/DataAnalyzer/wiki)`. * Gebruik in docstrings in je Python-code (bijv. met Sphinx-stijl) referenties naar de relevante wiki-pagina's. * Link vanuit je wiki-pagina's rechtstreeks naar source code bestanden op GitHub. * **Gebruik de Repository voor Statische Elementen:** * Sla voorbeeldscripts, Jupyter notebooks (.ipynb) en configuratiebestanden op in een map zoals `docs/` of `examples/` in je **hoofdrepository**. * Link in je wiki dan naar deze bestanden. Zo blijven je voorbeelden altijd geverifieerd en getest met de bijbehorende code. * **Automatiseer waar mogelijk:** * Overweeg om tools zoals **Sphinx** of **MkDocs** te gebruiken om API-referenties automatisch te genereren vanuit je docstrings. Je kunt het gegenereerde documentatie-*boek* dan publiceren via GitHub Pages en ernaar linken vanuit je wiki. Dit is zeer professioneel. ### **Stappenplan om te Beginnen** 1. **Clone je Wiki-repo:** `git clone https://github.com/jouwgebruiker/DataAnalyzer.wiki.git` 2. **Maak een outline:** Gebruik de bovenstaande structuur en maak lege `.md`-bestanden aan (bijv. `Home.md`, `Snel-aan-de-slag.md`, `Installatie.md`). 3. **Prioriteer:** Begin met de **Homepage**, **Installatie** en **Snel aan de slag**. Dit zijn de belangrijkste pagina's. 4. **Migreer en update:** Neem de inhoud van je oude markdown-bestanden over, herschrijf ze en plaats ze op de juiste plek in de nieuwe structuur. 5. **Commit en push** je wijzigingen naar de wiki-repo. 6. **Update je `README.md`** in de hoofdrepository met een link naar de gloednieuwe wiki. 7. **Stel een regel in** voor toekomstige ontwikkelaars: geen nieuwe code zonder bijbehorende documentatie-update. Succes met het opzetten van je documentatie! Een goed gedocumenteerd project is een succesvoller en toegankelijker project.