mermaid-diagrams

tarafından langchain-ai

Mermaid diyagramlarını oluşturulan wiki sayfalarına gömün. Bir çalışma zamanı veya istek akışını, bir çağrı dizisini, bir durum makinesini veya yaşam döngüsünü, bir veri modelini belgelerken kullanın…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/openwiki --skill mermaid-diagrams

Mermaid Diagrams In Generated Wiki Pages

Diagrams are part of high-quality wiki generation, not decoration. Where a flow, lifecycle, or data model is easier to grasp visually, embed a Mermaid diagram in a fenced ```mermaid block on the most relevant page.

Choosing a diagram type

  • sequenceDiagram for runtime and request flows across components (auth flows, request lifecycles, agent tool loops).
  • stateDiagram-v2 for lifecycles and state machines (job states, connection states, run phases).
  • erDiagram for the data model: entities and their relationships.
  • flowchart TD for branching control flow and decision logic.

Discipline

  • Ground every diagram in inspected source. Do not invent participants, states, entities, or relationships the code does not support.
  • Cover the high-value cases: add a diagram wherever a page documents a request or runtime flow, a call sequence, a lifecycle or state machine, or a data model. A repository wiki usually has several such diagrams, not one overall. Skip pages that are navigation, reference tables, or pure configuration.
  • Still prefer a few strong diagrams over decorating every page: one accurate diagram on the page that needs it beats a diagram forced onto every page.
  • Give each diagram a one-line caption directly below it stating what it shows.
  • OpenWiki validates every mermaid fence after your run and converts fences that fail to parse into plain text fences. A degraded diagram is a quality failure; follow the syntax rules below so it does not happen.

Syntax safety

These rules prevent the most common render breakages. When in doubt, rephrase the label.

  • Never place semicolons or pipes inside node, message, or edge labels.
  • Never place unescaped angle brackets in labels; write "returns Promise of User" instead of "returns Promise".
  • In flowchart, wrap any label containing parentheses, brackets, or other punctuation in double quotes: A["calls foo(bar)"].
  • In flowchart, never use the bare word end as a node id, and never start a node id with o or x followed by a dash (both are edge-marker syntax); rename the node.
  • In sequenceDiagram, participant names with spaces or punctuation need an alias: participant AS as Auth Service.
  • Never use a Mermaid reserved word as a participant name, alias, or node id: note, end, loop, alt, opt, par, and, else, activate, deactivate, class, state, click, link. For example a notification participant must be Notifier, not Note (which collides with the note keyword).
  • In erDiagram, entity and attribute names must be single identifier-like tokens; put human phrasing in the relationship label.
  • Keep labels short. Move explanation into the surrounding prose or the caption, not the diagram.

Update runs

  • A wrong diagram is a stale claim, not existing structure to preserve. If a source change makes a diagram inaccurate, update the diagram in the same edit as the surrounding prose.
  • Do not rewrite a diagram that is still accurate. Regenerating unchanged diagrams creates diff noise.
  • If a page contains a text fence preceded by an HTML comment starting with "openwiki: mermaid parse failed", that is a diagram a previous run degraded. Fix the syntax using the parser error in the comment, restore the ```mermaid fence, and delete the comment.

langchain-ai tarafından daha fazla skill

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Python'da resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek minimal bir yerel Deep Agent oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı şu durumlarda kullanın…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.
eval-engineering
langchain-ai
Yinelemeli olarak bir ajan deposunu ve kullanıcı tarafından sağlanan isteğe bağlı izleri inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve Harbor evals'larını tek tek oluşturun, çalıştırın ve denetleyin. Şunlar için kullanın…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
Herhangi bir bilgi getirmeli üretim (RAG) sistemi oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Belge yükleyicileri, RecursiveCharacterTextSplitter, gömme vektörleri (OpenAI),… kapsar.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI ajanları için yüklenebilir bir beceri, langchain-ai/langchain-skills tarafından yayımlanmıştır.
LangSmith Datasets
langchain-ai
Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…