Original en anglais: https://argusic.com/subject/drawio-skill

drawio-skill

Compétence d'agent qui transforme le langage naturel, le code, les sources Terraform/K8s, SQL, OpenAPI, AsyncAPI, Protobuf et GraphQL en diagrammes d'architecture draw.io modifiables et testés: synchronisation incrémentale, projection multi-view, drift diff, tests d'architecture CI, dérastérisation de tableau blanc, exports interactifs HTML/PPTX/Mermaid.

Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit 7b996a17d055

Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agent skills, architecture, architecture diagram, asyncapi, bpmn, c4 model, claude code et diagram.

drawio-skill fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 0 minute et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

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.

Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 97,3 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict
Fonctionne
Score Argusic
97,3 / 100
coût de l'exécution de vérification
0,06 USD (mesuré)
exécutions enregistrées
3
dernier test
étoiles
10 569
forks
728
issues ouvertes
0
observateurs
23
taille
7 MB
créé le
dernier push

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de drawio-skill, tiré de l'exécution enregistrée
Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

  • 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 minutes
Temps d'installation
moins d'une minute
De la machine vierge à la fin
10 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées
1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé
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 modèle utilisés
81 848
Commit exact testé
7b996a17d055
Image de conteneur
sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU
cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée
chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge

Regarder la session

L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.

Un enregistrement de la tentative 2, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

    ],
    '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…

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

  • A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
  • Installé en 0 minute, plus vite que la médiane des 106 projets comparables mesurés par Argusic.
  • S'est remis de 1 erreur sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
  • A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
  • Sous licence MIT, selon son hébergeur.
  • Mesuré 3 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.

Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, drawio-skill a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.

Pour quoi c'est un choix raisonnable

  • L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
  • Une évaluation rapide : il fonctionnait 0 minute après le clone.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé partentativerésultatscorecoût USDdate
Argusic Runner3/3Fonctionne avec des mocks92,000,06
Argusic Runner2/3Fonctionne100,000,06
Argusic Runner1/3Fonctionne100,000,07

Sujets (depuis GitHub)

agent-skillsarchitecturearchitecture-diagramasyncapibpmnc4-modelclaude-codediagramdiagrams-as-codedrawioflowchartgithub-actionsgraphqlimage-to-diagramkubernetesmcp-serverprotobufsysmlterraformuml

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/drawio-skill.svg)](https://argusic.com/subject/drawio-skill)

Questions

drawio-skill fonctionne-t-il ?
Oui. drawio-skill fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 0 minute, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé drawio-skill ?
Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 7b996a17d055. 3 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de drawio-skill ?
L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,06 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer drawio-skill ?
0 minute lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
drawio-skill a-t-il besoin d'un GPU ?
Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de drawio-skill ?
1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment drawio-skill se compare-t-il aux alternatives ?
Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, drawio-skill a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour drawio-skill ?
Les 3 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

Discussion