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Agent Skill · 开发

diagrams-as-code(diagrams AS 代码)

diagrams-as-code 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

diagrams-as-code 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 16,944。

总安装 451周安装 19GitHub Stars 125下载 158核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:diagrams-as-code(diagrams AS 代码)
来源仓库:https://github.com/sammcj/agentic-coding
仓库路径:skills/diagrams-as-code
安装命令:
npx skills add https://github.com/sammcj/agentic-coding --skill diagrams-as-code
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/sammcj/agentic-coding --skill diagrams-as-code

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

diagrams-as-code 使用 Python diagrams 库生成基础设施与架构图,通过 Graphviz 渲染为图像文件,适用于 IaC 可视化。适用于 AWS、GCP、Azure 等资源拓扑、服务连接和部署流程的可视化表达。

生成独立的 Python 脚本文件,用户可直接运行获得 PNG/SVG 输出结果。安装前需确认 graphviz 和 diagrams 库已正确安装,否则脚本将无法执行。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/diagrams-as-code

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/sammcj/agentic-coding --skill diagrams-as-code;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

diagrams-as-code 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/sammcj/agentic-coding --skill diagrams-as-code。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

diagrams-as-code 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

diagrams-as-code 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

diagrams-as-code 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

diagrams-as-code 用的人多吗?

公开数据是累计安装 451 次,近一周安装 19 次,下载 158 次,GitHub 125 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

diagrams-as-code 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
diagrams-as-code

diagrams AS 代码 · 本页

451125需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Diagrams as Code

Generate architecture and infrastructure diagrams using the Python diagrams library. Diagrams are Python scripts that render to image files via Graphviz.

Workflow

  1. Check prerequisites - verify graphviz and diagrams are installed
  2. Write the diagram script to a .py file in the user's working directory
  3. Run it with python3 <file>.py
  4. Report the output path to the user (image appears in working directory)

Prerequisites check

command -v dot >/dev/null || brew install graphviz
uv pip install --system diagrams 2>/dev/null || pip install diagrams

Without graphviz, the script fails with a cryptic error. Always verify first.

Core API

Diagram context manager

from diagrams import Diagram

with Diagram(
    name="Title",           # used as default filename (slugified)
    filename="output",      # override filename (no extension)
    direction="LR",         # LR | RL | TB | BT
    curvestyle="spline",    # spline | ortho | curved | polyline
    outformat="png",        # png | jpg | svg | pdf | dot (or list)
    show=False,             # ALWAYS False - prevents auto-opening
    strict=False,           # merge duplicate edges
    autolabel=False,        # prefix labels with provider/type
    graph_attr={},          # graphviz graph attributes
    node_attr={},           # graphviz node attributes
    edge_attr={},           # graphviz edge attributes
):
    ...

Always set show=False so the script runs non-interactively.

Nodes

Import from diagrams.<provider>.<category>:

from diagrams.aws.compute import EC2, Lambda, ECS
from diagrams.aws.database import RDS, Aurora
from diagrams.aws.network import ELB, Route53, CloudFront
from diagrams.k8s.compute import Pod, Deployment
from diagrams.onprem.database import PostgreSQL, MySQL
from diagrams.onprem.network import Nginx

See references/providers.md for the full provider and category listing with common node names.

Data flow operators

ELB("lb") >> EC2("web") >> RDS("db")    # left to right
RDS("db") << EC2("web")                  # right to left
RDS("primary") - RDS("replica")           # undirected
ELB("lb") >> [EC2("w1"), EC2("w2")]      # fan-out to list

Operator precedence matters: - (subtraction) binds more tightly than >> / << (bitshift) in Python, so A >> B - C parses as A >> (B - C). Wrap in parentheses when mixing: (A >> B) - C.

Clusters

from diagrams import Cluster

with Cluster("VPC"):
    with Cluster("Private Subnet"):
        svc = [ECS("svc1"), ECS("svc2")]

Unlimited nesting depth. Clusters accept graph_attr for styling (e.g. background colour).

Edges

from diagrams import Edge

node_a >> Edge(label="HTTPS", color="darkgreen", style="dashed") >> node_b

Attributes: label (text on the edge), color (X11 name or hex), style (solid | dashed | dotted | bold).

Custom nodes

from diagrams.custom import Custom

svc = Custom("My Service", "./icon.png")  # local PNG, ideally 256x256

Key Techniques

  • Direction: use TB for layered/hierarchical diagrams, LR for pipelines and flows
  • Transparent background: graph_attr={"bgcolor": "transparent"}
  • Multiple outputs: outformat=["png", "svg"]
  • Reduce edge noise: import Node from diagrams and create blank junctions with Node("", shape="plaintext", width="0", height="0"), or merge overlapping edges with graph_attr={"concentrate": "true", "splines": "spline"}
  • Assign nodes to variables when they connect to multiple other nodes
  • PEP 723 for standalone scripts so uv run handles the dependency automatically: # /// script # dependencies = ["diagrams"] # ///

平台分布

Codex

33.69%
按下载量换算53

Claude

28.76%
按下载量换算45

Cursor

19.9%
按下载量换算31

Gemini CLI

9.95%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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