文章に含まれる語彙や文の構成、書式、引用の特徴を複数の観点から調べ、AI生成の可能性と根拠を整理します。誤判定を避けるための注意点も示します。
- 文章のAI生成らしさを複数の観点で調べたいとき
- 判定の根拠と反証材料を整理したいとき
- AI文章検出の特徴や限界を知りたいとき
ソースコードを読み解き、構成やデータの関係、処理の流れをMermaid.jsの図にしてSVG・PNGで出力するスキルです。
Generate architecture diagrams, ER diagrams, sequence diagrams, flowcharts, and class diagrams from codebases using Mermaid.js. Use when users ask to visualize code structure, draw architecture diagrams, create ER diagrams from database models, generate sequence diagrams from API flows, or produce any diagram from source code. Triggers on: 'draw architecture', 'generate diagram', 'visualize code', 'ER diagram', 'sequence diagram', 'class diagram', 'flowchart from code', 'module dependency graph'.
実行スコア 未検証
インストール方法を見るソースコードを調べ、依頼に合う種類の図をMermaid.jsで作成します。システム構成やモジュール配置には構成図、データベースモデルにはER図、APIの呼び出し順にはシーケンス図、クラスの関係にはクラス図を選びます。コード全体を一度に読むのではなく、ディレクトリ構成や入口となるファイルを確認したうえで、必要なモデルや処理に絞って調べます。.mmdのソースとSVG・PNG画像を出力し、画像を開いて読みやすさや内容を確認します。
コードの構造を図で共有したいときや、データモデル、API処理、モジュール依存関係を把握したいときに便利です。既存コードの説明資料を作る場面にも向いています。
Mermaid CLIのmmdcを実行できる環境が必要です。資料ではChromium、Node.js、mmdcを備えたdiagram executorを前提としており、未導入の場合はインストールが必要です。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Generate production-quality diagrams from source code via Mermaid.js, rendered to SVG/PNG with mmdc.
Executor required: This skill needs the diagram executor (Chromium + Node.js + mmdc pre-installed).
If mmdc is not available, install first:
npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli
Puppeteer config for headless environments — create at /tmp/puppeteer-config.json if missing:
{"args": ["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"]}
glob, grep, read).mmd file with Mermaid syntaxmmdc to produce SVG and PNG| User Intent | Diagram Type | Mermaid Keyword |
|---|---|---|
| System overview, module layout | Architecture | graph TD + subgraph |
| Database tables, ORM models | ER Diagram | erDiagram |
| API flow, request lifecycle | Sequence Diagram | sequenceDiagram |
| Inheritance, interfaces | Class Diagram | classDiagram |
| Business logic, conditionals | Flowchart | flowchart TD |
| Task states, lifecycle | State Diagram | stateDiagram-v2 |
| Import/dependency tree | Dependency Graph | graph LR |
| Timeline, project phases | Gantt Chart | gantt |
Do NOT read every file. Use progressive analysis:
Step 1 — Directory scan:
glob("**/*.py") or glob("**/*.ts") to understand module structure.
Step 2 — Entry points:
main.py, app.py, __init__.py, pyproject.tomlpackage.json, index.ts, app.tspom.xml, Application.javaStep 3 — Targeted reads by diagram type:
models.py, schema.prisma, *.entity.ts)grep("class ")Step 4 — GitHub repos:
git clone --depth 1 <url> /tmp/repo-name
Then apply the same progressive scan.
# SVG (transparent background, good for docs)
mmdc -i diagram.mmd -o diagram.svg -b transparent -p /tmp/puppeteer-config.json
# PNG (white background, 2x scale for sharpness)
mmdc -i diagram.mmd -o diagram.png -b white -s 2 -p /tmp/puppeteer-config.json
Always generate both formats. Use -s 2 for PNG (sharp at any zoom level).
For detailed patterns and examples per diagram type, see references/mermaid-patterns.md.
Key rules:
DB[("PostgreSQL 16")]subgraph for logical grouping in architecture diagramsparticipant aliases in sequence diagrams for short namesA["Node (v1)"].mmd source + rendered files to workspacearchitecture.mmd, er-diagram.png, api-sequence.svgdiagrams/ folder with indexまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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動画や対応サイトの音声を抽出し、MP3やFLACなどに変換して保存します。ポッドキャストやプレイリストの一括取得、曲情報やカバー画像の埋め込みにも使えます。
DNA・RNA・タンパク質の配列や生物学ファイルをPythonで扱い、配列解析、BLAST、NCBI検索、系統樹作成などの処理を組み立てます。
プロジェクトの説明をもとに、ロゴや配色、書体、名刺、SNSカバー、ブランド仕様書を一貫したビジュアルアイデンティティとしてまとめます。
ポスターや静的なアートを、色・形・余白の方針づくりから制作するスキル。デザイン思想をまとめたMarkdownと、文字を抑えたPNG・PDFの作品を作ります。
ブランドの声や個性に合わせ、文字数・語数の制約を守ったタグライン、プロフィール文、名刺文面などを作成するスキルです。