sparklabx/drawio-ai-kit

해결하는 문제

AI 에이전트는 정확한 draw.io 다이어그램을 생성하는 데 어려움을 겪으며, 존재하지 않는 스텐실 ID를 착각하거나 아키텍처 레이아웃 표준을 따르지 못하는 경우가 많습니다. 이 키트는 AI가 생성한 다이어그램이 구조적으로 정확하고 시각적으로 표준화되며, 유효한 클라우드 아키텍처 스텐실을 사용하도록 보장하는 프레임워크를 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 에이전트를 안내하기 위한 세 가지 접근 방식을 사용합니다:

1. 선언적 카탈로그: draw.io 스텐실 ID를 올바른 분류와 색상에 매핑하는 신뢰할 수 있는 소스로, AI가 모양을 창조하는 것을 방지합니다.
2. 디자인 원칙: AI가 따라야 하는 형식화된 아키텍처 및 레이아웃 규칙입니다.
3. 구조 검증 엔진: 다이어그램 XML을 정적 분석하여 스텐실 참조가 유효하고 디자인 원칙이 충족되었는지 확인하는 엔진으로, 파일이 최종화되기 전에 검증합니다.

에이전트는 제로 종속 CLI(drawio-ai)를 통해 이 도구들과 상호작용합니다. 시스템은 또한 AI가 직접 픽셀 좌표를 추측할 필요 없이 정의된 토폴로지(예: 네트워크, 파이프라인, 메시) 기반으로 공간 좌표를 프로그래밍 방식으로 계산하는 레이아웃 엔진도 지원합니다.

대상 사용자

Claude Code 또는 Gemini CLI와 같은 AI 에이전트를 사용하여 AWS, Azure, GCP, Databricks 아키텍처 다이어그램 및 BPMN 프로세스 맵을 자동화하는 클라우드 아키텍트 및 개발자.

주요 기능

• 다중 클라우드 지원: AWS, Azure, GCP, Databricks 전용 도메인 스킬.
• 제로 종속 CLI: 스텐실 검색, XML 검증, 다이어그램 렌더링을 모두 포함한 자체 완전한 도구.
• 자동 레이아웃: 논리적 토폴로지 기반으로 크기와 간격을 자동으로 처리하는 레이아웃 엔진.
• 시각 기반 수정: AI가 다이어그램을 PNG로 렌더링하고, 시각 기능을 사용해 자가 수정할 수 있는 '렌더링-분석-수정' 루프를 지원.