This Open-Source Tool Makes Claude Create Architecture Diagrams

BBetter Stack
Computing/Software

Transcript

00:00:00Wir bitten unsere Coding-Agenten, ein Repo zu mappen, und plötzlich haben wir Kafka, Redis oder ein API-Gateway, das es gar nicht gibt.
00:00:07Die Diagramme sehen oft ordentlich aus, aber sie lassen vieles aus.
00:00:10Hier kommt Archify ins Spiel – ein Tool, bei dem der Agent nichts zeichnet.
00:00:14Er gibt einen typisierten Graphen aus, Archify validiert ihn und rendert dann das Diagramm.
00:00:19Das ist womöglich eine der besten Methoden, um unsere Architektur zu visualisieren.
00:00:23Das werden wir jetzt herausfinden.
00:00:30Nun, unser Modell sollte das Diagramm eigentlich überhaupt nicht zeichnen.
00:00:33Archify funktioniert so, dass es das System als strukturiertes, typisiertes JSON beschreibt.
00:00:37Das wird validiert, und erst danach wandelt ein lokaler Compiler es in das finale HTML um.
00:00:42Wenn der Graph ungültig ist, schlägt es fehl.
00:00:45Das ist Archify. Es hat in wenigen Monaten 44.000 Sterne erhalten, weil es direkt in Cloud Code, Cursor und Codex integriert wird.
00:00:53Ich möchte das also auf die Probe stellen.
00:00:54Ich werde Archify installieren, auf ein Repo verweisen und es eine Frage zur Architektur beantworten lassen.
00:01:00Danach sehen wir, ob wir dieses Ergebnis überhaupt in einem PR verwenden können.
00:01:03Es gibt ein paar Anwendungsfälle, in denen ich das absolut nicht nutzen würde, aber darauf gehen wir gleich ein.
00:01:08Wenn du Coding-Tools magst, die deinen Workflow beschleunigen, abonniere am besten den Kanal.
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00:01:13Okay, die Installation erfolgt über diesen einen Befehl hier.
00:01:17Und das ist keine App, die ich erst einrichten muss.
00:01:19Es ist আসলে eine Agenten-Fähigkeit (Skill).
00:01:22Nach der Installation kann ich dieselbe Fähigkeit aus Cloud Code oder einem der anderen zuvor genannten Tools nutzen,
00:01:28ohne den Editor oder auch nur meinen Workflow wechseln zu müssen.
00:01:32Jetzt kann ich ihm einen echten Auftrag erteilen.
00:01:34Ich werde ihn nicht bitten, die Architektur dieses Repos zu zeichnen.
00:01:37Das klingt zwar okay,
00:01:39aber im Endeffekt liefert uns das nur eine Menge Müll zurück.
00:01:42Daher stelle ich eine konkrete Frage.
00:01:45Verwende Archify, Architekturdiagramm, maximal 8 bis 12 Knoten.
00:01:49Was passiert bei einem Cache-Miss in diesem Service?
00:01:52Füge nur Boxen hinzu, die in diesem Repo existieren.
00:01:54Wenn du eine Komponente nicht belegen kannst, lass sie weg.
00:01:58Liefere ein in sich geschlossenes HTML.
00:02:00Das ist quasi ein Plan, eine Frage.
00:02:02Ungefähr 8 bis 12 Knoten.
00:02:04Denn wenn wir einen Agenten bitten, unsere gesamte Codebasis zu mappen, haben wir dann überhaupt etwas vereinfacht
00:02:08oder es nur schwerer verständlich gemacht?
00:02:10Jetzt habe ich meinen Repo-Baum einfach in ein Flussdiagramm verwandelt.
00:02:14Der Agent schreibt die Architektur als JSON.
00:02:16Dann validiert Archify sie.
00:02:18Ich kann diese Validierung auch direkt ausführen, wie ich es hier gleich tun werde.
00:02:23Das ist wirklich ein verdammt cooles Feature, das ich hier entdeckt habe.
00:02:27Knoten können auch Repo-Belege enthalten, die an einen Commit und einen bestimmten Zeilenbereich gebunden sind.
00:02:32Wenn dieser Nachweis fehlt, erhält der Knoten kein Quellcode-Badge, nur weil er in der Antwort
00:02:37überzeugend klingt.
00:02:39Na gut.
00:02:39Aber wie hilft uns das überhaupt weiter?
00:02:41Das sieht doch aus wie ein Architekturdiagramm.
00:02:43Ja, klar, aber man muss es nicht wie ein herkömmliches nutzen.
00:02:46Ich kann darin nach einem tatsächlichen Service suchen.
00:02:50Ich kann darauf klicken und sofort sehen, was upstream und downstream liegt.
00:02:55Dann kann ich diesen Pfad durchgehen und dem Cache-Miss-Pfad durch das System folgen.
00:02:59Anstatt also auf 10 Pfeile zu starren und sie mental zurückzuverfolgen, kann ich sie jetzt ablaufen.
00:03:05Und nicht nur das,
00:03:06ich kann das Ganze auch exportieren.
00:03:08Ich kann ein PNG kopieren oder eine Share-Card im Format 1200 mal 36 generieren.
00:03:13Der echte Unterschied zu Mermaid ist doch folgender, oder?
00:03:17Mermaid-Diagramme lese ich normalerweise nur.
00:03:20Hier kann ich Fragen an und gegen das Diagramm stellen.
00:03:23Und die Bewegung dient nicht dazu, schlechte Strukturen zu verbergen – exportierst du das Diagramm als statisches Bild,
00:03:28bleibt die Bedeutung trotzdem erhalten.
00:03:31Und es gibt einen zweiten Anwendungsfall, der vielleicht noch nützlicher ist, oder?
00:03:35Was meinst du?
00:03:36Nun, ich denke an Code-Reviews.
00:03:38Nehmen wir an, das ist das System vor einer Änderung.
00:03:41Dann füge ich einen bestehenden Retry-Worker hinzu.
00:03:44Ich kann dem Agenten sagen, er soll die Architektur aktualisieren, ohne sich etwas aus den Fingern zu saugen.
00:03:49Archify kann dann die beiden validierten Snapshots vergleichen: hinzugefügt, entfernt, verschoben, umgeleitet.
00:03:54Anstatt also zwei generierte Diagramme zu erhalten, sehe ich, was sich tatsächlich geändert hat.
00:03:59Und der Editor bleibt nach wie vor ein reiner Chat.
00:04:02Aber wenn ich möchte, dass diese Architektur die nächste Agenten-Session überdauert, committe ich das JSON.
00:04:07Zu diesem Zeitpunkt lässt sich Archify am einfachsten so zusammenfassen:
00:04:11Es ist eine HTML-VM für Systemkmaps, bei der der Coding-Agent das Front-End bildet.
00:04:15Das JSON ist die Zwischendarstellung.
00:04:19Das HTML ist das kompilierte Ergebnis.
00:04:21Und diese mittlere Schicht leistet einen Großteil der Arbeit.
00:04:24Das JSON folgt strengen Schemas.
00:04:26Unbekannte Felder führen zu Validierungsfehlern.
00:04:28Und es gibt fünf Diagramm-Modi:
00:04:30Architektur, Workflow, Sequenz, Datenfluss und Lebenszyklus.
00:04:34Eine der interessantesten Entscheidungen ist jedoch, was das Modell nicht kontrolliert:
00:04:38Das Layout.
00:04:39Das Modell beschreibt das System.
00:04:41Es entscheidet nicht genau, wo jede einzelne Box platziert wird.
00:04:44Sie haben tatsächlich themed Mermaid mit automatischem Degree-Layout ausprobiert.
00:04:48Das war nicht besser als normales Mermaid.
00:04:51Außerdem schlägt die Validierung nach dem Fail-Closed-Prinzip fehl.
00:04:54Schlechtes JSON wird keineswegs auf magische Weise zu einem hübschen Diagramm.
00:04:58Du erhältst Diagnosemeldungen, Regelcodes und unterstützte Korrekturen.
00:05:02Nun, wenn ich all das betrachte, würde ich Archify hier eher nicht einsetzen.
00:05:06Wenn du ein Diagramm direkt in deiner Readme-Datei brauchst, vielleicht lieber nicht.
00:05:10Das könnte etwas dauern.
00:05:11GitHub rendert es.
00:05:12Das Archify-HTML tut das nicht.
00:05:15Archify löst hier eine ganz andere Art von Problem.
00:05:18Es ist bereits ein Agent im Prozess.
00:05:20Dieser Agent generiert ein Architektur-Artefakt.
00:05:23Vielleicht fließt es in einen PR ein.
00:05:25Vielleicht geht es in ein Design-Review.
00:05:27Genau da fängt geprüfter Output an, wichtig zu werden.
00:05:30Es gibt vieles daran, was mir gut gefallen hat.
00:05:32Es läuft in Tools, die wir ohnehin jeden Tag verwenden.
00:05:35Ich kann den Output exportieren.
00:05:38Repo-Nachweise geben mir etwas Handfestes zum Überprüfen.
00:05:41Und da die Architektur strukturiert ist, kann ich sie weiterbearbeiten, ohne dass sich Dinge im Laufe der Zeit einfach verändern.
00:05:46Es sieht außerdem gut genug aus, dass ich vermutlich nicht das Bedürfnis hätte, das in Figma oder einem ähnlichen Tool neu zu zeichnen.
00:05:53Aber das heißt gleichzeitig auch: Archify kennt deine Architektur nicht.
00:05:58Ein Graph kann völlig valide sein und trotzdem das falsche System beschreiben.
00:06:02Du musst es immer noch lesen.
00:06:03Ein schlechtes Modell liefert, wie wir wissen, oft nur JSON, das zwar funktioniert, aber dennoch schlecht aussieht.
00:06:08Und wenn der finale Ablageort für dein Diagramm eine Readme ist, ist Mermaid hier vielleicht nach wie vor besser.
00:06:13Mit Archify committest du wahrscheinlich das JSON und HTML oder exportierst ein Bild.
00:06:18Und es gibt einen Fehler, den du hier unbedingt vermeiden solltest:
00:06:21Setze es nicht auf ein riesiges Repo an und sage: Mappe alles.
00:06:25Du kannst dir sicher denken, wie das ausgeht, weil du vermutlich einfach eine Ladung Müll zurückbekommst.
00:06:29Das ist allerdings kein Versagen von Archify.
00:06:32Es ist eher eine schlechte Fragestellung.
00:06:34Wenn du bereits mit Coding-Agenten arbeitest und regelmäßig Diagramme erstellst, die du oder andere dir später ansehen, macht das Sinn.
00:06:42PR-Reviews, Designdokumente – dafür würde ich das wahrscheinlich nutzen.
00:06:47Ich würde es mir nicht installieren, nur weil ich eine schöner gestaltete Version von etwas will, das wir bereits haben, wie zum Beispiel Mermaid.
00:06:52Und ich würde definitiv nicht erwarten, dass es für mich irgendetwas rückentwickelt.
00:06:55Die Einstiegshürde ist wirklich minimal.
00:06:58Ein npx-Befehl, Node auf dem Rechner.
00:07:00Hier gibt es keine Modellgewichte.
00:07:02Mein M4 Pro spielt dabei im Grunde keine Rolle.
00:07:05Aber es gibt eine Regel, die ich einhalten würde:
00:07:07Eine Frage pro Datei.
00:07:08Wenn du nicht klar benennen kannst, welche Frage das Diagramm beantwortet, generiere es gar nicht erst.
00:07:14Ich bin Josh von BetterStack.
00:07:15Wenn dir solche Coding-Tipps und -Tricks gefallen, abonniere unbedingt den Kanal.
00:07:19Wir sehen uns im nächsten Video.
00:07:20Wir sehen uns im nächsten Video.

Key Takeaway

Archify ersetzt ungenaue Agenten-Skizzen durch validierte JSON-Zwischendarstellungen, die zu interaktiven HTML-Systemmaps kompiliert werden.

Highlights

  • Archify generiert typisierte Graphen über Coding-Agenten, validiert diese und kompiliert sie in interaktive HTML-Diagramme.

  • Das Tool verzeichnete innerhalb weniger Monate 44.000 Sterne, da es direkt in Cloud Code, Cursor und Codex integriert wird.

  • Knoten enthalten optionale Repo-Belege, die exakt an Commits und bestimmte Zeilenbereiche gebunden sind.

  • Archify bietet fünf Diagramm-Modi für Architektur, Workflow, Sequenz, Datenfluss und Lebenszyklus.

  • Das System erzwingt strikte Schemas, sodass unbekannte Felder zu sofortigen Validierungsfehlern führen.

Timeline

Funktionsweise und Installation von Archify

  • Herkömmliche Coding-Agenten erzeugen oft fehlerhafte oder erfundene Architekturkomponenten.
  • Archify erfordert keine separate App-Einrichtung, sondern läuft direkt als Agenten-Fähigkeit.
  • Die Installation erfolgt unkompliziert über einen einzelnen npx-Befehl.

Standardmäßige Agenten-Mappings lassen wichtige Details aus oder erfinden nicht existierende Dienste wie Kafka oder Redis. Archify umgeht dieses Problem, indem der Agent das System als strukturiertes JSON beschreibt, welches vor der Kompilierung validiert wird.

Konkrete Anwendung und Code-Belege

  • Spezifische Fragen mit begrenzten Knoten verhindern unübersichtliche Diagramm-Mengen.
  • Knoten ohne echten Quellcode-Nachweis erhalten kein entsprechendes Badge.
  • Interaktive HTML-Elemente ermöglichen das direkte Verfolgen von Upstream- und Downstream-Pfaden.

Anstatt die gesamte Codebasis blind zu mappen, werden präzise Fragen mit einer Begrenzung auf acht bis zwölf Knoten gestellt. Die integrierten Repo-Belege verknüpfen Elemente direkt mit Commits und Zeilenbereichen, wodurch die visuelle Überprüfung von Systempfaden wie Cache-Misses erleichtert wird.

Validierung, Schemas und Einschränkungen

  • Snapshots lassen sich vergleichen, um Änderungen bei Code-Reviews exakt darzustellen.
  • Das Layout wird vom Modell nicht manuell kontrolliert, um unvorhersehbare Formatierungen zu verhindern.
  • Das Tool eignet sich weniger für direkte Readme-Integrationen auf GitHub.

Archify nutzt fünf verschiedene Modi für Architekturen, Workflows, Sequenzen, Datenflüsse und Lebenszyklen. Das Fail-Closed-Prinzip sorgt dafür, dass fehlerhaftes JSON nicht automatisch korrigiert wird, sondern detaillierte Diagnosemeldungen auslöst. Für statische Readme-Dateien bleibt Mermaid oft die bessere Wahl.

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