drawio-skill

drawio-skillは、オープンソースのAgent Skillsパッケージ（MITライセンス）で、AIコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw、Codex、Autohand Code、Hermes、またはAgent Skills互換ホスト）が、自然言語プロンプトと実際のシステムソースからプロフェッショナルなdraw.io図を生成、維持、再利用できるようにします。 コア生成フロー：スキルはレイアウトを計画し、.drawio XMLを作成し、ドラフトPNGをエクスポートし、レンダリングを自己チェックしてオーバーラップ、クリップされたラベル、積み重なったエッジを自動修正（最大2ラウンド）し、最終エクスポート前に5ラウンドのユーザーフィードバックループを実行します。11の図タイププリセットが組み込まれています：ERD、UMLクラス、シーケンス、C4、アーキテクチャ、ML/ディープラーニング、フローチャート、SysML、BPMN、ネットワークトポロジー、クロスファンクショナルスイムレーン。Mermaidテキスト（mindmap、gantt、timeline、journey、pie、sankey、kanbanを含む28の標準タイプ）は、draw.io ≥ 30でネイティブな編集可能な.drawioに変換され、raster2drawio.pyツールはホワイトボード写真やレガシーPNGを編集可能な図として再構築します。 ソースから図へのインポーターは、Python、JS/TS、Go、RustのインポートグラフとPythonクラス階層をカバーします。Terraform、Kubernetes、docker-compose設定は公式のAWS/Azure/GCP/K8sアイコン付き。`terraform show -json`、`docker inspect`、`kubectl get -o json`からのライブインフラストラクチャスナップショット。SQL DDLからERDへ。OpenAPI/SwaggerからHTTPメソッドで色分けされたAPI図へ。AsyncAPIからイベント駆動アーキテクチャ図へ。Protocol Buffersからメッセージ/サービス図へ。GraphQL SDLからエンティティタイプ図へ。GitHub Actions / GitLab CIからパイプラインDAGへ。シーケンス図は計算されたライフラインとアクティベーションバーを使用。C4モデルはマルチページでクリックしてドリルダウン可能。 長期的なメンテナンスは、意味、来歴、ジオメトリを分離するDiagram IRを通じて処理され、エグゼクティブ、システム、デプロイメント、データフロー、セキュリティビューを1つのモデルから投影できます。`diagramctl sync`は、手動で調整された座標、スタイル、注釈を保持する増分更新を実行し、削除はレビュー可能なままにします。YAML/JSONのDiagram-as-Testルール（インターネットからデータベースへのアクセス、サイクル、孤立、トラスト境界、コントラスト）は、公式GitHub ActionによってすべてのPRで強制され、視覚的な差分をレンダリングするPRアクションとともに提供されます。追加ツールは、コンポーネント、所有者、パスをクエリし、関節点と高結合を特定し、障害伝播をシミュレートし、アクセシブルなStoryウォークスルーを公開します。ドリフトは、2つの図または2つのライブスナップショット間の色分けされた差分として視覚化され、タイムラプスプレーヤーはgit履歴を通じてコードベースのアーキテクチャがどのように成長したかを再生します。 共有と再スタイリングは1コマンド操作です：パン/ズーム/検索付きのインタラクティブHTMLビューア、PowerPointデッキ、アニメーション化されたデータフローSVG、MermaidまたはMarkdownエクスポート、クリックスルーランブック、エグゼクティブサマリー圧縮。スタイルプリセット（デフォルト、コーポレート、手書き、色覚異常対応のOkabe-Ito、ダーク）はユーザー自身の.drawioファイルから学習可能。バイリンガルラベルバリアントはレイアウトを保持。データ駆動のヒートマップはCSV/JSONからノードをシェーディング。チューブマップモードはパイプラインをロンドン地下鉄スタイルのメトロマップとして再スタイリング。shapesearch.pyツールは10,000以上の公式draw.ioシェイプ（AWS、Azure、GCP、Cisco、Kubernetes、UML、BPMN、ER、電気、P&ID）から正確なスタイル文字列を解決し、aiicons.pyはdraw.io自体にない321のAI/LLMブランドロゴ（OpenAI、Claude、Gemini、Mistral、Llama、Cohere、DeepSeek、Qwen、Ollama、LangChain、HuggingFaceなど）と18のデータストアブランド（Redis、Postgres、MongoDB、Qdrant、Milvus、Supabase）を解決します。 すべては単一の`diagramctl` CLI（doctor/build/sync/views/query/test/review/whatif/story/publish/transform）によって駆動され、コアワークフローはstdlibのみでオフライン。オプションのMCPサーバーは同じコマンドをClaude Desktop、Cursor、VS Code、Codex、および任意のMCPホストに公開します。レイアウトはGraphviz（オプション）を使用して配置、直交ルーティング、推移簡約、ネストされたモジュールコンテナを処理。決定論的なvalidate.pyリンターはCI用に`--score`と`--strict`ゲートを提供します。インストールにはdraw.ioデスクトップCLI（≥ 30推奨）と`npx skills add Agents365-ai/drawio-skill -g`、またはエージェントのスキルディレクトリへの手動クローンが必要です。このプロジェクトは、excalidraw-skill、mermaid-skill、plantuml-skill、tldraw-skillとともにAgents365-ai diagram-skillファミリーの一部であり、それぞれ異なる図スタイルを対象としています。