Original en inglés: https://argusic.com/subject/drawio-skill
drawio-skill
Agent skill que convierte fuentes de lenguaje natural, código, Terraform/K8s, SQL, OpenAPI, AsyncAPI, Protobuf y GraphQL en diagramas de arquitectura draw.io editables y probados: sincronización incremental, proyección multivista, diff de deriva, pruebas de arquitectura en CI, derasterizado de pizarra, exportaciones interactivas a HTML/PPTX/Mermaid.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 7b996a17d055
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, architecture, architecture diagram, asyncapi, bpmn, c4 model, claude code y diagram.
drawio-skill funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The drawio-skill project runs fully: 174 unit tests pass, the diagramctl CLI (12 subcommands) works end-to-end for core semantic workflows, all importers produce correct IR, the MCP server responds with 9 tools, and the shape/index/validate infrastructure is operational. Only the draw.io desktop binary (for native export) and Graphviz (for auto-layout) are missing from this container.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 97,3 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- test_views_and_story_are_accessible failed: write_drawio fallback (_grid_page) did not emit UserObject wrappers for cross-page linked nodes when Graphviz was absent3 minutos
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 10 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 -m unittest discover -s tests: 174 passed, 10 skipped (8 no Graphviz dot, 2 no drawio CLI). diagramctl doctor/build/inspect/query/test/whatif/story all produced correct output. shapesearch resolved dynamodb correctly. validate checked .drawio files clean. mcp_server listed 9 tools.
- Tokens de modelo usados
- 81.848
- Commit exacto probado
- 7b996a17d055
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 2, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
],
'test_depth': 'tier1_real',
'verified_how': 'python3 -m unittest discover -s tests: 174 passed, 10 skipped (8 no Graphviz d…
'final_state': 'The drawio-skill project runs fully: 174 unit tests pass, the diagramctl CLI (1…
}
print('ARGUSIC_RESULT:' + json.dumps(result))
\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
All done. The project is fully operational — the only changes made were fixing the `_grid_page` fal…
tokens used
81,848
All done. The project is fully operational — the only changes made were fixing the `_grid_page` fal…Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 0 minutos, más rápido que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 3 veces, así que el resultado no es algo puntual.
De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, drawio-skill fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 0 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
agent-skillsarchitecturearchitecture-diagramasyncapibpmnc4-modelclaude-codediagramdiagrams-as-codedrawioflowchartgithub-actionsgraphqlimage-to-diagramkubernetesmcp-serverprotobufsysmlterraformuml
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/drawio-skill)Preguntas
- ¿Funciona drawio-skill?
- Sí. drawio-skill funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic drawio-skill?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 7b996a17d055. Hay 3 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar drawio-skill?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,06 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda drawio-skill en instalarse?
- 0 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita drawio-skill una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar drawio-skill?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara drawio-skill con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, drawio-skill fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de drawio-skill?
- Las 3 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.