在 AI 编程助手的对话里描述几句，就能得到一张系统的架构图，而且这张图不是 AI 随口画的——每个节点、每条连线都经过确定性校验，同一份输入永远得到同一张图。这是 Archify（GitHub 仓库 tt-a1i/archify）提供的核心能力。这个 Agent 技能目前已有 36.6k star、2.3k fork，最新稳定版 v2.16.0 于 2026 年 8 月 30 日发布。

它解决什么问题

用 Cursor、Claude Code 这类工具让 AI 画架构图并不难，难的是图不可信。AI 可能凭印象画出并不存在的组件关系；Mermaid 这类通用自动布局工具面对复杂系统时，也常把连线堆成一团。Archify 的思路是把「画图」变成「编译」：AI 先把系统描述转成一份结构化的 JSON 中间表示（typed JSON IR），再由固定的渲染管线把它编译成 HTML/SVG。输入、校验、渲染每一环都可复现，输出因此可核验、可溯源。

安装与使用

安装只需要一条命令：

npx skills add tt-a1i/archify -g

Archify 支持 Cursor、Claude Code、Codex CLI、OpenCode 四类主流 Agent 环境。装好之后，在任意对话里直接描述系统即可，不需要事先打开某个仓库。例如输入：

Use Archify to draw: Browser -> API -> Redis cache -> PostgreSQL fallback.

AI 就会生成一张包含这些组件与连线的架构图。也可以让它分析一个具体仓库，再生成运行时架构图，并指定 8 到 12 个核心组件、一条主路径、外部依赖与信任边界。

五种图类型

Archify 覆盖五种常见的图：

  • 架构图：组件、服务、存储与边界
  • 工作流图：CI/CD、审批、工具调用、runbook
  • 时序图：API 调用、缓存回退、鉴权、异步链路
  • 数据流图：管道、数据血缘、敏感数据与消费方
  • 生命周期图：状态、重试、等待与终态

每种类型都带预设与明暗主题。生成的图支持交互：聚焦节点、查看上下游、探测指定路由、对比多个语义角色、播放引导式章节讲解。

可验证是怎么做到的

Archify 的关键设计是「先校验，后交付」。Agent 生成的 JSON IR 会先经过内置校验器与布局规则检查，全部通过后，候选图才会替换上一份已知正常的输出；校验失败时返回的是机器可读的修复建议，而不是一段报错堆栈。它还有一个 preview 桌面模式：监视单个 JSON 文件，只有最新候选通过全部门槛才刷新，保存失败时保持上一张已验证的图可见。

这套流程的产物是可复现、可核验的。它还支持 Before/Delta/After 架构对比：在代码评审时，可以精确看到哪些节点被新增、删除、改动或挪位，并附带机器可读的对比凭证。

输出与分享

最终产物是单个自包含的 HTML 文件，可导出 PNG、SVG、WebM，也能一键生成 1200×630 的分享卡片，直接用于 README、发布说明或社交平台。卡片内容与完整图保持一致，不会丢失上下文。项目采用 MIT 协议，可自由使用、修改与分发。

适合谁用

如果你在使用 AI 编程助手，又需要向团队讲清楚一个系统的结构，Archify 把「让 AI 画图」变成了一件可核验的事。它不取代 Mermaid 这类通用工具，而是专注于一个目标：让 Agent 生成的架构图可验证、可复现、可溯源。一条命令装好，下一张架构图就能直接在对话里生成。