MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

generate-workflow-diagram

pjt222
Обновлено 2 days ago
3 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаaiautomationdesigndata

О программе

Этот навык Claude создает диаграммы-схемы Mermaid из аннотированных данных рабочих процессов. Он предлагает несколько тем (включая варианты, безопасные для дальтоников) и форматы вывода для консоли, файлов или документов. Используйте его для создания или обновления визуальной документации рабочих процессов после изменений или для различных потребностей презентации.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/generate-workflow-diagram

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Generate Workflow Diagram

Generate a themed Mermaid flowchart diagram from putior workflow data and embed it in documentation.

When to Use

  • After annotating source files and ready to produce the visual diagram
  • Regenerating a diagram after workflow changes
  • Switching themes or output formats for different audiences
  • Embedding workflow diagrams in README, Quarto, or R Markdown documents

Inputs

  • Required: Workflow data from put(), put_auto(), or put_merge()
  • Optional: Theme name (default: "light"; options: light, dark, auto, minimal, github, viridis, magma, plasma, cividis)
  • Optional: Output target: console, file path, clipboard, or raw string
  • Optional: Interactive features: show_source_info, enable_clicks

Procedure

Step 1: Extract Workflow Data

Obtain workflow data from one of three sources.

library(putior)

# From manual annotations
workflow <- put("./src/")

# From manual annotations, excluding specific files
workflow <- put("./src/", exclude = c("build-workflow\\.R$", "test_"))

# From auto-detection only
workflow <- put_auto("./src/")

# From merged (manual + auto)
workflow <- put_merge("./src/", merge_strategy = "supplement")

The workflow data frame may include a node_type column from annotations. Node types control Mermaid shapes:

node_typeMermaid ShapeUse Case
"input"Stadium ([...])Data sources, configuration files
"output"Subroutine [[...]]Generated artifacts, reports
"process"Rectangle [...]Processing steps (default)
"decision"Diamond {...}Conditional logic, branching
"start" / "end"Stadium ([...])Entry/terminal nodes

Each node_type also receives a corresponding CSS class (e.g., class nodeId input;) for theme-based styling.

Got: A data frame with at least one row, containing id, label, and optionally input, output, source_file, node_type columns.

If fail: If the data frame is empty, no annotations or patterns were found. Run analyze-codebase-workflow first, or check that annotations are syntactically valid with put("./src/", validate = TRUE).

Step 2: Select Theme and Options

Choose a theme appropriate for the target audience.

# List all available themes
get_diagram_themes()

# Standard themes
# "light"   — Default, bright colors
# "dark"    — For dark mode environments
# "auto"    — GitHub-adaptive with solid colors
# "minimal" — Grayscale, print-friendly
# "github"  — Optimized for GitHub README files

# Colorblind-safe themes (viridis family)
# "viridis" — Purple→Blue→Green→Yellow, general accessibility
# "magma"   — Purple→Red→Yellow, high contrast for print
# "plasma"  — Purple→Pink→Orange→Yellow, presentations
# "cividis" — Blue→Gray→Yellow, maximum accessibility (no red-green)

Additional parameters:

  • direction: Diagram flow direction — "TD" (top-down, default), "LR" (left-right), "RL", "BT"
  • show_artifacts: TRUE/FALSE — show artifact nodes (files, data); can be noisy for large workflows (e.g., 16+ extra nodes)
  • show_workflow_boundaries: TRUE/FALSE — wrap each source file's nodes in a Mermaid subgraph
  • source_info_style: How source file info is displayed on nodes (e.g., as subtitle)
  • node_labels: Format for node label text

Got: Theme names printed. Select one based on context.

If fail: If a theme name is not recognized, put_diagram() falls back to "light". Check spelling.

Step 3: Custom Palette with put_theme() (Optional)

If the 9 built-in themes don't match your project's palette, create a custom theme with put_theme().

# Create custom palette — unspecified types inherit from base theme
cyberpunk <- put_theme(
  base = "dark",
  input    = c(fill = "#1a1a2e", stroke = "#00ff88", color = "#00ff88"),
  process  = c(fill = "#16213e", stroke = "#44ddff", color = "#44ddff"),
  output   = c(fill = "#0f3460", stroke = "#ff3366", color = "#ff3366"),
  decision = c(fill = "#1a1a2e", stroke = "#ffaa33", color = "#ffaa33")
)

# Use the palette parameter (overrides theme when provided)
mermaid_content <- put_diagram(workflow, palette = cyberpunk, output = "raw")
writeLines(mermaid_content, "workflow.mmd")

put_theme() accepts input, process, output, decision, artifact, start, and end node types. Each takes a named vector c(fill = "#hex", stroke = "#hex", color = "#hex"). Unset types inherit from the base theme.

Got: Mermaid output with your custom classDef lines. Node shapes from node_type are preserved; only colors change. All node types use stroke-width:2px — override not currently supported via put_theme().

If fail: If the palette object is not a putior_theme class, put_diagram() raises a descriptive error. Ensure you pass the return value of put_theme(), not a raw list.

Fallback — manual classDef replacement: For fine-grained control beyond what put_theme() offers (e.g., per-type stroke widths), generate with a base theme and replace classDef lines manually:

mermaid_content <- put_diagram(workflow, theme = "dark", output = "raw")
lines <- strsplit(mermaid_content, "\n")[[1]]
lines <- lines[!grepl("^\\s*classDef ", lines)]
custom_defs <- c("  classDef input fill:#1a1a2e,stroke:#00ff88,stroke-width:3px,color:#00ff88")
mermaid_content <- paste(c(lines, custom_defs), collapse = "\n")

Step 4: Generate Mermaid Output

Produce the diagram in the desired output mode.

# Print to console (default)
cat(put_diagram(workflow, theme = "github"))

# Save to file
writeLines(put_diagram(workflow, theme = "github"), "docs/workflow.md")

# Get raw string for embedding
mermaid_code <- put_diagram(workflow, output = "raw", theme = "github")

# With source file info (shows which file each node comes from)
cat(put_diagram(workflow, theme = "github", show_source_info = TRUE))

# With clickable nodes (for VS Code, RStudio, or file:// protocol)
cat(put_diagram(workflow,
  theme = "github",
  enable_clicks = TRUE,
  click_protocol = "vscode"  # or "rstudio", "file"
))

# Full-featured
cat(put_diagram(workflow,
  theme = "viridis",
  show_source_info = TRUE,
  enable_clicks = TRUE,
  click_protocol = "vscode"
))

Got: Valid Mermaid code starting with flowchart TD (or LR depending on direction). Nodes are connected by arrows showing data flow.

If fail: If the output is flowchart TD with no nodes, the workflow data frame is empty. If connections are missing, check that output filenames match input filenames across nodes.

Step 5: Embed in Target Document

Insert the diagram into the appropriate documentation format.

GitHub README (```mermaid code fence):

## Workflow

```mermaid
flowchart TD
  A["Extract Data"] --> B["Transform"]
  B --> C["Load"]
```

Quarto document (native mermaid chunk via knit_child):

# Chunk 1: Generate code (visible, foldable)
workflow <- put("./src/")
mermaid_code <- put_diagram(workflow, output = "raw", theme = "github")
# Chunk 2: Output as native mermaid chunk (hidden)
#| output: asis
#| echo: false
mermaid_chunk <- paste0("```{mermaid}\n", mermaid_code, "\n```")
cat(knitr::knit_child(text = mermaid_chunk, quiet = TRUE))

R Markdown (with mermaid.js CDN or DiagrammeR):

DiagrammeR::mermaid(put_diagram(workflow, output = "raw"))

Got: Diagram renders correctly in the target format. GitHub renders mermaid code fences natively.

If fail: If GitHub doesn't render the diagram, ensure the code fence uses exactly ```mermaid (no extra attributes). For Quarto, ensure the knit_child() approach is used since direct variable interpolation in {mermaid} chunks is not supported.

Validation

  • put_diagram() produces valid Mermaid code (starts with flowchart)
  • All expected nodes appear in the diagram
  • Data flow connections (arrows) are present between connected nodes
  • Selected theme is applied (check init block in output for theme-specific colors)
  • Diagram renders correctly in the target format (GitHub, Quarto, etc.)

Pitfalls

  • Empty diagrams: Usually means put() returned no rows. Check annotations exist and are syntactically valid.
  • All nodes disconnected: Output filenames must exactly match input filenames (including extension) for putior to draw connections. data.csv and Data.csv are different.
  • Theme not visible on GitHub: GitHub's mermaid renderer has limited theme support. The "github" theme is specifically designed for GitHub rendering. The %%{init:...}%% theme block may be ignored by some renderers.
  • Quarto mermaid variable interpolation: Quarto's {mermaid} chunks don't support R variables directly. Use the knit_child() technique described in Step 5.
  • Clickable nodes not working: Click directives require a renderer that supports Mermaid interaction events. GitHub's static renderer does not support clicks. Use a local Mermaid renderer or the putior Shiny sandbox.
  • Self-referential meta-pipeline files: Scanning a directory that includes the build script generating the diagram causes duplicate subgraph IDs and Mermaid errors. Use the exclude parameter to skip them at scan time:
    workflow <- put("./src/", exclude = c("build-workflow\\.R$", "build-workflow\\.js$"))
    
  • show_artifacts = TRUE too noisy: Large projects may generate many artifact nodes (10–20+), cluttering the diagram. Use show_artifacts = FALSE and rely on node_type annotations to mark key inputs/outputs explicitly.

Related Skills

  • annotate-source-files — prerequisite: files must be annotated before diagram generation
  • analyze-codebase-workflow — auto-detection can supplement manual annotations
  • setup-putior-ci — automate diagram regeneration in CI/CD
  • create-quarto-report — embed diagrams in Quarto reports
  • build-pkgdown-site — embed diagrams in pkgdown documentation sites

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-lite/skills/generate-workflow-diagram
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык