Archify 開源架構圖工具，把程式碼庫編譯成可互動的系統圖

用 AI 摘要這篇文章：

ChatGPT Claude Perplexity Google Grok

大多數讓 AI 畫架構圖的做法，最後都卡在同一個地方：模型吐給你一張看起來很完整的圖，但你沒有辦法知道它哪裡漏了、哪裡連錯了。我把 Archify 抓下來、在本機跑完它附帶的驗證器之後的判斷是：這個專案真正有價值的部分不在畫圖，在驗收。它把架構圖變成一種編譯目標，模型只負責寫出一份帶型別的 JSON 規格，剩下的布局、連線與成品檢查全部交給確定性的程式把關。

這個分工換來的保證很具體，但邊界也很具體：它驗得了圖的形式，驗不了圖的內容。這篇就把兩邊都攤開來看。

它不是畫圖軟體，是掛在 Agent 上的編譯器

Archify 是一個開源（MIT）的 Node.js 渲染與驗證系統，安裝方式一行指令：

npx skills add tt-a1i/archify -g

裝好之後它會進到 Claude Code、Codex CLI、Cursor 或 OpenCode 的 Skill 目錄。你對著 Agent 說「讀這個倉庫，畫一張這個系統的架構圖」，讀程式碼、判斷有哪些服務與呼叫關係的是宿主 Agent 背後的模型；接手的是 Archify 的工具鏈：模型把圖寫成一份有 schema 約束的 JSON 規格，Archify 檢查這份規格、算出布局、渲染成一個自包含的 HTML 檔案。它本身不含模型，所以模型服務的費用照舊由你的 Agent 訂閱或 API 額度吸收。

專案在 2026 年 4 月中建立，到查證當天是 42,191 顆星、2,689 個 fork，最近一次提交就在同一天，開發版走到 2.17.0。支援五種圖：架構圖、工作流圖、時序圖、資料流圖與生命週期圖，從 CI 流程、API 呼叫順序到資料血緣都各有對應的表達方式。不確定該用哪種時，CLI 附了一個 guide 指令，用一句白話描述場景它就回你建議的圖種。

Skill 本身的行為契約也值得看一眼，因為它直接約束你的 Agent 怎麼做事：模型被要求先讀對應的 schema 與一份範例、立刻寫出候選規格、每改一次就重新驗證，主要節點建議壓在 12 個以內，預設走最嚴的 showcase 品質檔。它甚至禁止模型在第一次嘗試前就去翻渲染器的內部程式碼，避免把力氣花在探索而非產出上。這種把「怎麼用工具」寫成硬規則的做法，比多數只給一段簡介的 Skill 紮實得多。

它對 Mermaid 的態度也是同一個邏輯：貼一段 Mermaid 給它，它會請模型讀懂語意後重新寫成自己的 JSON 規格，並沒有做自動解析器。反過來也一樣，它明確不做的還有通用自動布局、線上託管分享與所見即所得編輯。

實測：一份合格的規格進去，檢查報告長這樣

我把倉庫 clone 到本機（macOS、Node 26.7.0）先跑它的自檢指令 doctor，十五項全綠。接著拿它內建的範例規格走完整流程。

第一步是驗證。validate 指令配上 --quality showcase --json 之後回的是一份機器可讀的 JSON 報告：九項檢查全數通過，零錯誤零警告，而且每一項都有實測數字，例如連線交叉 0 次、模糊走廊 0 處、標籤與線距的最小淨空 20px、單一連線最多 3 個轉折。這些數字都是量出來的，沒有形容詞的空間。

第二步是交付。deliver 指令同樣回一份 JSON：規格檔的 SHA-256、成品的 SHA-256、雙方的位元組數都列在裡面，實際產出是一個 715,216 bytes 的 HTML 檔案。交付的行為也講究：候選成品必須通過全部檢查才會原子性地替換目標檔，失敗時上一版完好如初。

我把成品拿去瀏覽器實際操作了一輪。打開不需要伺服器或任何 runtime，線上開啟時唯一的外連是向 Google Fonts 抓等寬字型，離線就退回系統字型，不影響圖本身。工具列上有深淺主題切換與匯出選單，可以存 PNG、SVG 或 WebM 動畫，還有一個專門做 1200×630 分享卡的選項，方便直接放進 README 或社群貼文。鍵盤按 / 能搜尋並聚焦節點，按 R 做路徑探查，我實測從使用者節點探到資料庫，畫面上會把那條有向路徑單獨亮起來，其餘連線淡掉，另有上下游擴散、角色對照與簡報模式。圖例會自動標記每種節點類型與數量，安全群組邊界用虛線框畫出來，整張圖的語意是可讀的。

Pin

故意把規格弄壞，看它怎麼報錯

驗收系統的成色要看失敗路徑，所以我動了手腳：把範例規格裡的 quality_profile 欄位改錯一個字母，再把一條連線指向不存在的節點，重新跑驗證。

回來的診斷直接是一個結構化的 JSON 物件，看不到半行 stack trace：錯誤代碼 schema/enum、嚴重度、精確到 /meta/quality_profile 的欄位路徑、允許值的清單，以及一個 supportedFixes 欄位直接告訴你怎麼修。把錯字修回來、再跑一次，第二層檢查接著抓到我動的另一處手腳：連線 HTTPS 引用了不存在的目標節點，這次回的代碼是 layout/constraint，訊息直接寫出哪條連線、引用了哪個名字，雖然 supportedFixes 是空的，修正方向也一目瞭然。這個設計的受益者是模型：Agent 拿到診斷後知道要改哪個欄位，不需要整張圖重畫。Skill 的行為契約也寫得很節制，限制模型只做兩輪聚焦修正，兩輪沒有改善就停下來，把沒解決的診斷如實回報給你，修不動就承認修不動。

反覆調圖的情境它另外給了一個預覽迴圈：preview 指令會在本機開一個只綁 127.0.0.1 的桌面視窗，盯著同一份 JSON 規格，只有最新候選通過全部檢查才刷新畫面，存檔存到一半或規格無效時，上一張驗證過的圖會繼續留在螢幕上。對「邊改邊看」的人來說，這比每次存檔就閃一次白畫面或壞圖踏實。

驗收閘門的死角：圖的內容是誰說了算

這是最值得想清楚的一層。九項檢查驗的是形式：schema 合法、布局不重疊、連線不亂穿、標籤不壓線。至於圖裡畫的服務有沒有漏、呼叫方向有沒有搞反，檢查器不知道，因為它沒有讀你的程式碼，讀程式碼的是模型。

專案自己對這條邊界的認知寫得相當白話。倉庫裡附了一個叫 ordinary-model-floor 的基準測試，問題定義得很窄：一個普通等級的 coding agent 能不能在第一次嘗試就產出可用的圖，中間不需要人來修 JSON。它的通過條件有三道閘：語意需求都在而且連對、真實 CLI 的 showcase 驗證通過、再加上一位具名審查者看過成品並回報無缺陷。開頭就寫明「渲染合格但語意錯誤的圖算失敗」，等於承認確定性驗證蓋不到語意層，而這一層最後仍然要人看。把基準測試當作產品自我要求的證據看，比把它當排行榜看更準確，倉庫也明說參考素材不可當成模型成績發布。

它給的補救機制是選配的證據節點：節點可以標上來源編號，讀者點開會連到釘在某個公開 commit 上的檔案與行號。這是語意層唯一的錨點，原始碼裡有實作也附了測試，我這次的流程沒有走到它。另外有一個我實際跑過的功能值得記：架構圖支援快照比較，拿兩份都通過驗證的規格去跑 compare，會產出前版、差異、後版三段式的對照成品，新增、移除、改動與改道的連線各有標記與統計，適合放進 code review 或交接文件，讓「這次改動動了哪些線」變成可核對的事實清單。對照圖一樣是自包含 HTML，分享時寄一個檔案就夠。

Pin

連網一筆，授權兩層

隱私方面我讀了它的更新檢查程式碼。整個工具的例行連網只有一筆：對自家 GitHub Pages 上的穩定版清單發一次 GET，成功後 72 小時內不再問，失敗就 6 小時、24 小時後再試，回應超過 32KB 或一秒內沒有回應都直接放棄。請求不帶版本號、Agent 名稱或專案資料，伺服器只看得到一般 HTTP 中繼資訊。想完全斷網也行，環境變數 ARCHIFY_UPDATE_CHECK_DISABLED=1 設下去就停，這個開關就寫在檢查程式第 1637 行，不需要動任何檔案。檢查的結果也只是提醒：有新版時在對話裡顯示一段固定文字，裝好的版本原封不動，要不要更新完全由你決定，它從不自動下載或安裝。Skill 契約還要求檢查失敗時不對使用者提起，避免無意義的雜訊。你的程式碼會不會出機器，取決於宿主 Agent 與模型服務，Archify 自己不傳內容。

授權方面則是兩層故事。第一層是血統：LICENSE 同時保留 2026 年 Archify 與 2025 年 Cocoon AI 兩行版權宣告，Skill 的 metadata 也記明它基於 Cocoon-AI 的 architecture-diagram-generator（MIT，v1.0）改作而來。上游專案 7,108 顆星，2026 年 5 月之後就凍結了，衍生作四個半月衝到六倍星數，動能完全在這一邊，原始碼從 2.0 起算、不帶上游歷史，要看血統得回上游倉庫。第二層是商標：它內建一百多個品牌圖示（取自釘版的 Simple Icons 16.28.0），第三方聲明檔逐一記錄來源與授權，其中 Vue 的圖示是 CC BY-NC-SA，帶非商業條款。換句話說，拿它產的圖去畫公司對外文件時，圖裡用到哪些品牌標，商業使用的許可要自己再確認。這份聲明檔是 2026 年 9 月初才補進配送包的，同週的提交還包括把兩組查不到轉載授權的 Mermaid 輸入整組移除，打包流程也被改成缺少授權聲明就直接建置失敗。合規動作做得確實，但也說明這些邊界是最近才被系統性補齊的，早一步採用的使用者拿到的配送包內容不太一樣。

集中限制

介面語言是台灣讀者會先撞到的一條：圖檢視器的介面只有英文與簡體中文兩種（meta.locale 的 zh-CN），沒有繁中選項。圖的內容文字不受影響，你用繁中寫節點與標籤就會是繁中，只是工具列與圖例會是英或簡。

其餘照重要性列：Claude.ai 網頁版要上傳 zip 檔當 Skill，但完整渲染與驗證取決於沙盒有沒有給 Node.js，穩定使用還是以 CLI 類 Agent 為準；程式碼改了之後圖不會自動同步，要重新請 Agent 生成，快照比較是補這個痛點的工具；主要維護者是一人（166 次提交），贊助欄掛著 API 轉售商的推薦連結與一家做 Agent 記憶基礎設施的公司，聯絡信箱是 QQ 郵箱，長期依賴要把單人風險計入；版本推進很快，查證當時是開發版 2.17.0，隔週的功能與指令口徑就可能變動。

判斷

如果你已經天天在 Claude Code 或 Codex 裡工作，而且定期要產出給人看的架構圖、時序圖或資料流圖，Archify 值得裝。它把「模型畫圖」這件最不可靠的事，包進一個會驗收、會報錯、會留檔案的編譯流程裡，九項檢查與 SHA-256 交付紀錄讓成品可以重現也可以追。使用 Skill 掛進 Claude Code 的另一個實例，可以參考我們之前實測的倉頡 Skill。

反過來，如果你要的是拖拽畫布、滑鼠微調版面，或是團隊線上白板，它現在明確不做這些，往對話式 draw.io 類工具找會更順手；如果只是偶爾畫一張簡單流程圖，直接叫模型寫 Mermaid 再自己目測，成本低得多。至於模型成本怎麼拿捏，可以一併參考我們整理的AI coding 訂閱方案比較。

最後回到那句判斷：它賣的是驗收。裝了它，你的架構圖至少在形式上有人把關；內容的真，永遠還是讀程式碼的那個模型說了算，而這一點，記得留給自己最後一眼。