diagramming-code
О программе
Этот навык генерирует диаграммы Mermaid из графов кода Trailmark для визуализации архитектуры программного обеспечения. Он создает графы вызовов, иерархии классов, карты зависимостей, тепловые карты сложности и визуализации поверхности атаки. Разработчикам следует использовать его, когда требуется отобразить структуру кода, зависимости или потоки данных.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add trailofbits/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/trailofbits/skillsgit clone https://github.com/trailofbits/skills.git ~/.claude/skills/diagramming-codeСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Diagramming Code
Generates Mermaid diagrams from Trailmark's code graph. A pre-made script
handles Mermaid syntax generation; Claude selects the diagram type and
parameters. Trailmark 0.4.0 includes a native trailmark diagram command; use
it only after a version/command check, otherwise use this skill's bundled
script.
When to Use
- Visualizing call paths between functions
- Drawing class inheritance hierarchies
- Mapping module import dependencies
- Showing class structure with members
- Highlighting complexity hotspots with color coding
- Tracing data flow from entrypoints to sensitive functions
When NOT to Use
- Querying the graph without visualization (use the
trailmarkskill) - Mutation testing triage (use the
genotoxicskill) - Architecture diagrams not derived from code (draw by hand)
Prerequisites
trailmark must be installed. If uv run trailmark fails, run:
uv tool install trailmark
# Python snippets: uv run --with trailmark python - (a tool env is not importable)
DO NOT fall back to hand-writing Mermaid from source code reading. The script uses Trailmark's parsed graph for accuracy. If installation fails, report the error to the user.
Version Gate
Check whether native v0.4 diagram support exists:
trailmark diagram --help 2>/dev/null || uv run trailmark diagram --help 2>/dev/null
If this succeeds, you may use trailmark diagram. If it fails, use
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py, which keeps the older skill workflow
intact. Do not assume the native CLI exists on Trailmark 0.2.x.
Quick Start
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py \
--target {targetDir} --language auto --type call-graph \
--focus main --depth 2
# Trailmark 0.4.0+ equivalent after the Version Gate succeeds
uv run trailmark diagram \
--target {targetDir} --language auto --type call-graph \
--focus main --depth 2
Output is raw Mermaid text. Wrap in a fenced code block:
```mermaid
flowchart TB
...
```
Diagram Types
├─ "Who calls what?" → --type call-graph
├─ "Class inheritance?" → --type class-hierarchy
├─ "Module dependencies?" → --type module-deps
├─ "Class members and structure?" → --type containment
├─ "Where is complexity highest?" → --type complexity
└─ "Path from input to function?" → --type data-flow
For detailed examples of each type, see references/diagram-types.md.
Workflow
Diagram Progress:
- [ ] Step 1: Verify trailmark is installed
- [ ] Step 2: Identify diagram type from user request
- [ ] Step 3: Determine focus node and parameters
- [ ] Step 4: Run diagram.py script (or native trailmark diagram on v0.4+)
- [ ] Step 5: Verify output is non-empty and well-formed
- [ ] Step 6: Embed diagram in response
Step 1: Run uv run trailmark analyze --language auto --summary {targetDir}. Install
if it fails. Then run pre-analysis via the programmatic API:
from trailmark.query.api import QueryEngine
engine = QueryEngine.from_directory("{targetDir}", language="auto")
engine.preanalysis()
Pre-analysis enriches the graph with blast radius, taint propagation,
and privilege boundary data used by data-flow diagrams.
If auto-detection is wrong for the target, rerun with an explicit language or
comma-separated list such as python,rust.
Step 2: Match the user's request to a --type using the decision tree
above.
Step 3: For call-graph and data-flow, identify the focus function.
Default --depth 2. Use --direction LR for dependency flows.
Step 4: Run the script and capture stdout. If the native v0.4 CLI is available, either command is acceptable; prefer the bundled script when you need behavior consistent with this skill's references.
Step 5: Check: output starts with flowchart or classDiagram,
contains at least one node. If empty or malformed, consult
references/mermaid-syntax.md.
Step 6: Wrap output in ```mermaid ``` code fence.
Script Reference
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py [OPTIONS]
# or, on Trailmark 0.4.0+:
uv run trailmark diagram [OPTIONS]
| Argument | Short | Default | Description |
|---|---|---|---|
--target | -t | required | Directory to analyze |
--language | -l | python | Source language |
--type | -T | required | Diagram type (see above) |
--focus | -f | none | Center diagram on this node |
--depth | -d | 2 | BFS traversal depth |
--direction | TB | Layout: TB (top-bottom) or LR (left-right) | |
--threshold | 10 | Min complexity for complexity type |
Examples
# Call graph centered on a function
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py -t src/ -T call-graph -f parse_file
# Class hierarchy for a Rust project
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py -t src/ -l rust -T class-hierarchy
# Module dependency map, left-to-right
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py -t src/ -T module-deps --direction LR
# Class members
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py -t src/ -T containment
# Complexity heatmap (threshold 5)
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py -t src/ -T complexity --threshold 5
# Data flow from entrypoints to a specific function
uv run {baseDir}/scripts/diagram.py -t src/ -T data-flow -f execute_query
Customization
Direction: Use TB (default) for hierarchical views, LR for
left-to-right flows like dependency chains.
Depth: Increase --depth to see more of the call graph. Decrease to
reduce clutter. The script warns if the diagram exceeds 100 nodes.
Focus: Always use --focus for call-graph on non-trivial codebases.
For data-flow, omitting focus auto-targets the top 10 complexity hotspots.
Language: Prefer --language auto for polyglot or unfamiliar repos.
Use an explicit language only when you know the target is single-language or
you need to exclude unrelated components.
Supporting Documentation
- references/diagram-types.md - Detailed docs and Mermaid examples for each diagram type
- references/mermaid-syntax.md - ID sanitization, escaping, style definitions, and common pitfalls
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill diagramming-code?
diagramming-code — это Claude Skill от trailofbits. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с diagramming-code, без дополнительных запросов.
Как установить diagramming-code?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте diagramming-code в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится diagramming-code?
diagramming-code относится к категории Мета.
Можно ли использовать diagramming-code бесплатно?
Да. diagramming-code размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
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.
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.
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.
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.
