Archify 数据血缘图从一条审计问题到零警告交付的 3 条命令【免费下载链接】archifyAgent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence,>项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/arch/archify周四下午有人拿着一张 PPT 追问用户行为数据到底从哪来中间过几道处理PII 有没有混进分析库。静态截图答不了这种问题答案本身就该是一张数据血缘图data lineage——从采集到消费、敏感边界一目了然。Archify 把一句系统描述变成带 schema 校验的类型化 JSON 规格再确定性编译成自包含的交互式 HTML。本文就沿着仓库官方的 dataflow 示例把一条数据血缘图从零画到交付。一行命令装好 Archify先让 CLI 帮你选图最短路径是把 skill 装进你正在用的 Agentnpx skills add tt-a1i/archify -g只想临时试一次把上面命令换成npx skills use tt-a1i/archifyarchify --agent codex。不想装的话直接git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/arch/archify在仓库根目录就能用 CLI。拿不准该画哪种图时先问 guide——它返回类型和字段配方但图必须基于真实系统改写不是套模板node archify/bin/archify.mjs guide 展示用户事件从哪来、经过哪些转换、PII 边界在哪 --json --lang zh渲染官方 dataflow 示例一条命令出图一条命令过门禁仓库自带一份教科书级的血缘图源文件product-analytics.dataflow.json。渲染器内置独立 schema 校验器零依赖直接跑node archify/renderers/dataflow/render-dataflow.mjs archify/examples/product-analytics.dataflow.json out.html浏览器打开out.html就是一个离线可用的交互成品默认深色主题五列管线横排trace 动效会按数据流动方向逐条点亮。质量门槛藏在第二条命令里。validate在 showcase 级别做九项检查——schema、布局、线路净空、标签碰撞全在内全过才算合格node archify/bin/archify.mjs validate dataflow archify/examples/product-analytics.dataflow.json --quality showcase --json整条管线是语义到像素的确定性编译描述 → Agent 推断空间关系 → typed JSON IR → 布局规则检查 → SVG/HTML。同一份规格任何时候渲染都是同一张图。读懂渲染出的数据流图只看 stages、type、variant 三个东西五列stages是数据生命周期的分栏采集、接入、处理、存储、消费nodes的type决定框的样式与语义角色flows的variant控制线型。节点type一共七种type角色frontend / backend客户端与处理服务database存储cloud接入层security策略与合规关口messagebus消息队列external外部依赖这个例子里最值得盯的是敏感边界Edge API 用identity consent把带 PII 的事件送给 Consent Gate再经identity map流进加密的 PII Vault与主数据路径彻底分开——这正是血缘图比框加箭头强的地方。想边看边讲仓库示例配了 3 个命名章节meta.views。viewer 里点章节按钮会聚焦相关节点按 P 自动播放整条链路把官方示例改成你自己的数据血缘假设你的管线是SDK 事件从 Edge 进 Kafka落 ClickHouse下游一个风控模型每天批量读特征。最直接的做法不是从零写而是复制 官方示例 改删掉不需要的 node剩下的改id、label、sublabelflows 的from、to换成新 id。最小骨架长这样{ schema_version: 1, diagram_type: dataflow, meta: { title: Order Events Pipeline, quality_profile: showcase }, stages: [ { label: Sources }, { label: Ingest }, { label: Store } ], nodes: [ { id: sdk, type: frontend, label: App SDK, stage: 0, row: 0 } // ... 每个节点一行id、type、label、stage、row ], flows: [ { id: orders-in, from: sdk, to: kafka, label: order events, variant: emphasis } // ... 每条连线一行 ] }三条规则值得记住flow 的label写数据资产订单事件不写传输动作classification负责PII touchread-only这类上下文variant按语义分配主链路 emphasis、PII 路径 security、批量派生 dashed坐标一律不用手写stage、row交给 renderer 计算。字段全量约束见 dataflow.schema.json。校验与交付validate 过零警告deliver 拿到回执改完源文件交付前两条命令。validate是自检退出码加--json回执都要看必须 0 错误 0 警告node archify/bin/archify.mjs validate dataflow my-pipeline.json --quality showcase --json通过后用deliver出最终 HTML回执里带规格与成品的 SHA-256node archify/bin/archify.mjs deliver dataflow my-pipeline.json my-pipeline.html --jsondeliver 会把规格文件冻结成字节级快照再渲染——同事拿到 HTML 后对照回执即可确认没被改动JSON 与 HTML 一一对得上。想要桌面多分辨率不溢出的证据追加一条node archify/bin/archify.mjs visual-check my-pipeline.html --json在 1440×900 到 2048×1320 四档下量容器并截图留档。打开 Archify 交付的 viewer路线探查、章节播放与分享卡片回到浏览器里的成品按 R 可探查有向路由点 web 到 warehouseviewer 会高亮这条作者定义的路径适合讲一次关键数据链路按 L 用透镜对比两种语义角色间的真实流量。要贴进 README 或发布说明时按 E 打开 ExportCopy Share Card 一键复制 1200×630 社交卡片到剪贴板延伸dataflow 编写手册中文节点、连线与敏感边界的完整字段约定dataflow.schema.json字段全量约束官方示例源文件 与渲染成品SKILL.mdAgent 侧的完整生成与交付契约一份带 SHA-256 回执的 HTML加一份不到百行的 JSON 规格就能替掉 wiki 里永远过期的截图——而且这张图还会自己动。【免费下载链接】archifyAgent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence,>项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/arch/archify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Archify 数据血缘图：从一条审计问题到零警告交付的 3 条命令
Archify 数据血缘图从一条审计问题到零警告交付的 3 条命令【免费下载链接】archifyAgent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence,>项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/arch/archify周四下午有人拿着一张 PPT 追问用户行为数据到底从哪来中间过几道处理PII 有没有混进分析库。静态截图答不了这种问题答案本身就该是一张数据血缘图data lineage——从采集到消费、敏感边界一目了然。Archify 把一句系统描述变成带 schema 校验的类型化 JSON 规格再确定性编译成自包含的交互式 HTML。本文就沿着仓库官方的 dataflow 示例把一条数据血缘图从零画到交付。一行命令装好 Archify先让 CLI 帮你选图最短路径是把 skill 装进你正在用的 Agentnpx skills add tt-a1i/archify -g只想临时试一次把上面命令换成npx skills use tt-a1i/archifyarchify --agent codex。不想装的话直接git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/arch/archify在仓库根目录就能用 CLI。拿不准该画哪种图时先问 guide——它返回类型和字段配方但图必须基于真实系统改写不是套模板node archify/bin/archify.mjs guide 展示用户事件从哪来、经过哪些转换、PII 边界在哪 --json --lang zh渲染官方 dataflow 示例一条命令出图一条命令过门禁仓库自带一份教科书级的血缘图源文件product-analytics.dataflow.json。渲染器内置独立 schema 校验器零依赖直接跑node archify/renderers/dataflow/render-dataflow.mjs archify/examples/product-analytics.dataflow.json out.html浏览器打开out.html就是一个离线可用的交互成品默认深色主题五列管线横排trace 动效会按数据流动方向逐条点亮。质量门槛藏在第二条命令里。validate在 showcase 级别做九项检查——schema、布局、线路净空、标签碰撞全在内全过才算合格node archify/bin/archify.mjs validate dataflow archify/examples/product-analytics.dataflow.json --quality showcase --json整条管线是语义到像素的确定性编译描述 → Agent 推断空间关系 → typed JSON IR → 布局规则检查 → SVG/HTML。同一份规格任何时候渲染都是同一张图。读懂渲染出的数据流图只看 stages、type、variant 三个东西五列stages是数据生命周期的分栏采集、接入、处理、存储、消费nodes的type决定框的样式与语义角色flows的variant控制线型。节点type一共七种type角色frontend / backend客户端与处理服务database存储cloud接入层security策略与合规关口messagebus消息队列external外部依赖这个例子里最值得盯的是敏感边界Edge API 用identity consent把带 PII 的事件送给 Consent Gate再经identity map流进加密的 PII Vault与主数据路径彻底分开——这正是血缘图比框加箭头强的地方。想边看边讲仓库示例配了 3 个命名章节meta.views。viewer 里点章节按钮会聚焦相关节点按 P 自动播放整条链路把官方示例改成你自己的数据血缘假设你的管线是SDK 事件从 Edge 进 Kafka落 ClickHouse下游一个风控模型每天批量读特征。最直接的做法不是从零写而是复制 官方示例 改删掉不需要的 node剩下的改id、label、sublabelflows 的from、to换成新 id。最小骨架长这样{ schema_version: 1, diagram_type: dataflow, meta: { title: Order Events Pipeline, quality_profile: showcase }, stages: [ { label: Sources }, { label: Ingest }, { label: Store } ], nodes: [ { id: sdk, type: frontend, label: App SDK, stage: 0, row: 0 } // ... 每个节点一行id、type、label、stage、row ], flows: [ { id: orders-in, from: sdk, to: kafka, label: order events, variant: emphasis } // ... 每条连线一行 ] }三条规则值得记住flow 的label写数据资产订单事件不写传输动作classification负责PII touchread-only这类上下文variant按语义分配主链路 emphasis、PII 路径 security、批量派生 dashed坐标一律不用手写stage、row交给 renderer 计算。字段全量约束见 dataflow.schema.json。校验与交付validate 过零警告deliver 拿到回执改完源文件交付前两条命令。validate是自检退出码加--json回执都要看必须 0 错误 0 警告node archify/bin/archify.mjs validate dataflow my-pipeline.json --quality showcase --json通过后用deliver出最终 HTML回执里带规格与成品的 SHA-256node archify/bin/archify.mjs deliver dataflow my-pipeline.json my-pipeline.html --jsondeliver 会把规格文件冻结成字节级快照再渲染——同事拿到 HTML 后对照回执即可确认没被改动JSON 与 HTML 一一对得上。想要桌面多分辨率不溢出的证据追加一条node archify/bin/archify.mjs visual-check my-pipeline.html --json在 1440×900 到 2048×1320 四档下量容器并截图留档。打开 Archify 交付的 viewer路线探查、章节播放与分享卡片回到浏览器里的成品按 R 可探查有向路由点 web 到 warehouseviewer 会高亮这条作者定义的路径适合讲一次关键数据链路按 L 用透镜对比两种语义角色间的真实流量。要贴进 README 或发布说明时按 E 打开 ExportCopy Share Card 一键复制 1200×630 社交卡片到剪贴板延伸dataflow 编写手册中文节点、连线与敏感边界的完整字段约定dataflow.schema.json字段全量约束官方示例源文件 与渲染成品SKILL.mdAgent 侧的完整生成与交付契约一份带 SHA-256 回执的 HTML加一份不到百行的 JSON 规格就能替掉 wiki 里永远过期的截图——而且这张图还会自己动。【免费下载链接】archifyAgent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence,>项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/arch/archify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
