drawio-skill
Agents365-ai/drawio-skill · Agent Skill
Создает, редактирует и синхронизирует диаграммы draw.io. Подходит для архитектур, ERD, UML, BPMN и других схем. Конвертирует код в диаграммы.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | Agents365-ai/drawio-skill ↗ |
| Папка скилла | drawio-skill |
| Звёзды | 9 126 |
| Файлы | 1 |
| Лицензия | MIT |
| Обновлён | 2 сентября 2026 г. |
| Ссылки | Исходник скилла ↗ · Репозиторий ↗ |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.
Установка
Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.
Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.
Установи мне скилл «drawio-skill» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/drawio-skill/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/drawio-skill/download Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/Agents365-ai/drawio-skill/tree/main/skills/drawio-skill 2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне. 3. Положи папку «drawio-skill» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.). 4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/drawio-skill/SKILL.md. 5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче. Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Agents365-ai/drawio-skill.git /tmp/drawio-skill mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/drawio-skill/skills/drawio-skill .claude/skills/drawio-skill
Перезапустите Claude Code — скилл появится в списке, вызвать вручную: /drawio-skill. Для всех проектов сразу — папка ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Agents365-ai/drawio-skill.git /tmp/drawio-skill mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/drawio-skill/skills/drawio-skill .agents/skills/drawio-skill
Codex ищет скиллы в .agents/skills от текущей папки до корня репозитория; вызвать вручную — /skills или $drawio-skill. Для всех проектов — ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Agents365-ai/drawio-skill.git /tmp/drawio-skill mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/drawio-skill/skills/drawio-skill .cursor/skills/drawio-skill
Cursor подхватит скилл при запуске; вызвать вручную — «/» в чате агента. Cursor также читает .claude/skills и .agents/skills. Для всех проектов — ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/Agents365-ai/drawio-skill.git /tmp/drawio-skill mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/drawio-skill/skills/drawio-skill .gemini/skills/drawio-skill
Gemini CLI сам предложит включить скилл, когда задача подходит, — вы подтверждаете. Для всех проектов — ~/.gemini/skills.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтениеDraw.io Architecture Studio
Produce editable .drawio artifacts, not flattened pictures. The preferred
entrypoint is scripts/diagramctl.py, which unifies generation, incremental
sync, multi-view projection, semantic queries/tests/reviews, failure analysis,
and accessible publishing over a shared Diagram IR.
Choose the workflow
| Request | Route |
| --- | --- |
| Natural-language diagram with precise styling | Read references/diagram-types.md, then references/xml-authoring.md and author XML |
| Standard flowchart/mindmap/gantt/timeline/etc. with no special styling | If draw.io >=30, read references/mermaid-authoring.md and convert Mermaid to native .drawio |
| Large graph (~15+ nodes) that needs automatic layout | Use autolayout.py; read references/autolayout.md before passing any --layout value |
| Code, Terraform, K8s, compose, SQL, OpenAPI, AsyncAPI, or CI source | Use diagramctl.py build; read references/diagram-ir.md |
| Protocol Buffers schema (.proto) | Use protoimports.py or diagramctl.py build; read references/toolbox.md |
| GraphQL SDL schema (.graphql/.gql) or introspection JSON | Use graphqlerd.py or diagramctl.py build; read references/toolbox.md |
| Running cluster/stack/cloud (actual state, not declared config) | Read references/live-infra.md, then use tfstate.py, dockerimports.py, or k8simports.py - |
| Update a generated diagram without losing manual layout | Use diagramctl.py sync; read references/diagram-ir.md |
| Executive/system/deployment/data-flow/security views | Use diagramctl.py views; read references/diagram-ir.md |
| Query, architecture policy, review, what-if, or guided walkthrough | Read references/semantic-workflows.md |
| MCP host (Claude Desktop, Cursor, VS Code, Codex) should call these workflows | Register scripts/diagramctl_mcp.py; read references/mcp.md |
| Prompt phrasing for a diagram type or semantic workflow | Read references/cookbook.md |
| Enforce architecture rules or visual diffs in GitHub Actions CI | Read references/ci-gate.md |
| Rendered before/after/diff images as a PR review comment | Use prdiff.py; read references/pr-bot.md |
| Existing .drawio to HTML/PPTX/Mermaid/Markdown/animation/runbook | Read references/toolbox.md; diagramctl.py transform exposes the existing tools |
| Pipeline, journey, or subsystem map drawn as a metro/subway map | Use tubemap.py; read references/tubemap.md |
| Shape, cloud/vendor, AI, or Databricks icon | Read references/shapes.md or references/databricks.md; never guess shape names |
| Learn/apply/manage a visual style | Read references/style-presets.md |
| Extract a reusable style from an existing diagram or theme | Read references/style-extraction.md |
| Existing image to editable diagram (screenshot, whiteboard photo, legacy PNG) | Read references/derasterize.md |
| Export/platform problem | Read references/troubleshooting.md; for access/network questions read references/security.md |
Unified CLI
Run from this skill directory, or replace scripts/ with the absolute path to
this skill's scripts directory:
python3 scripts/diagramctl.py doctor
python3 scripts/diagramctl.py build model.json --from ir -o architecture.drawio
python3 scripts/diagramctl.py build ./infra --from terraform --group \
--ir-output architecture.ir.json -o architecture.drawio
python3 scripts/diagramctl.py sync architecture.drawio ./infra --from terraform \
-o architecture.next.drawio
python3 scripts/diagramctl.py views architecture.ir.json \
--views executive,system,deployment,dataflow,security -o views.drawio
python3 scripts/diagramctl.py test architecture.drawio --rules policy.yml
python3 scripts/diagramctl.py review architecture.drawio -o review.md
python3 scripts/diagramctl.py query architecture.drawio --from internet --to orders-db
python3 scripts/diagramctl.py whatif architecture.ir.json --fail kafka \
--drawio kafka-failure.drawio -o impact.json
python3 scripts/diagramctl.py story architecture.ir.json -o walkthrough.html
doctor does not launch GUI tools unless --probe is passed. Core semantic
commands are offline and stdlib-only.
Creation workflow
1. Infer the diagram type, audience, scope, output format, and location from the
request. Ask only when a missing choice materially changes the result;
default to PNG plus .drawio in the working directory.
2. Select the authoring route from the table above. For a data-backed diagram,
prefer Diagram IR and preserve provenance. For a large graph, use an importer
or autolayout.py; do not hand-place more than roughly fifteen nodes.
3. Resolve an explicitly named style preset, or the user's default preset, as
documented in references/style-presets.md. Structural diagram conventions
and visual presets compose; they do not replace each other.
4. Generate the .drawio, then run structural validation:
```bash
python3 scripts/validate.py diagram.drawio --score
```
When semantic metadata or an architecture policy is in scope, also run
diagramctl.py test. Do not present inferred semantic findings as verified
runtime facts.
5. Export a draft PNG without embedded XML and inspect it visually. Fix obvious
overlap, clipping, disconnected edges, edge-through-node routing, stacked
edges, and unreadable labels. Stop automatic vision repair after two rounds.
6. Show the draft and apply targeted edits. Preserve existing geometry for
local changes. Use sync for source-backed changes and write a reviewable
output; use --prune only when deletion was requested.
7. After approval, create final requested formats and report both editable
source and export paths.
Export invariants
Resolve the available binary once (drawio, draw.io, the macOS app path, or
the Windows executable) and use that exact binary for the run.
# Draft for visual inspection: never use -e here
drawio -x -f png --width 2000 -o diagram.png diagram.drawio
# Final editable PNG
drawio -x -f png -e -s 2 -o diagram.drawio.png diagram.drawio
python3 scripts/repair_png.py diagram.drawio.png
# Final editable SVG/PDF
drawio -x -f svg -e --embed-svg-images -o diagram.svg diagram.drawio
drawio -x -f pdf -e -o diagram.pdf diagram.drawio
Do not combine --width and -s. Embedded PNG exports require
repair_png.py; draft PNGs used by vision must not use -e. On Linux headless,
follow references/troubleshooting.md rather than improvising Electron flags.
If the CLI crashes in a macOS sandbox, try one permitted escalated run, then use
encode_drawio_url.py or deliver XML; do not repeatedly launch it.
Editing and identity
- Use stable semantic IDs and never reuse reserved IDs
0or1. - Every edge requires
<mxGeometry relative="1" as="geometry"/>. - For a local edit, change the matching cell only; for a global direction
change, regenerate/re-layout the page.
- Keep provenance,
data-model-id, semantic properties, manual geometry, and
manual styles intact unless the user requests otherwise.
- When reconciling, retain removals as reviewable faded elements by default.
- For edges stacked at a boundary, run
edgeports.py; add waypoints when an
edge still crosses an unrelated shape. There is no CLI-only edge rerouter
that preserves node positions.
Quality and trust
An attractive diagram can still be wrong. Prefer source-backed relationships,
show provenance where useful, distinguish exact extraction from AI inference,
and keep architecture review findings framed as prompts. Story HTML must remain
self-contained, keyboard usable, and include a text alternative. Never include
secrets in node properties or provenance because they are embedded in outputs.
For all focused scripts and composition patterns, read references/toolbox.md;
load only the task-specific reference needed for the current request.
Вопросы и ответы
Что делает скилл drawio-skill?
Создает, редактирует и синхронизирует диаграммы draw.io. Подходит для архитектур, ERD, UML, BPMN и других схем. Конвертирует код в диаграммы.
Как установить drawio-skill?
Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.
С какими нейросетями работает drawio-skill?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому drawio-skill подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.
Скилл drawio-skill бесплатный?
Скилл опубликован автором Agents365-ai в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.
Безопасно ли устанавливать скиллы?
Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.
Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?
MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.