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开发需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

diagrams-as-codediagrams AS 代码

Agent Skill

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。

总安装

451

周安装

19

GitHub Stars

125

下载量

158
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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"] # ///

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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