ddash: Herramienta de Diagramas Mermaid con Almacenamiento Basado en URL e Integración de Código Claude
Qué hace ddash
ddash es una herramienta de diagramas Mermaid que almacena todo el diagrama en el hash de la URL. Este enfoque elimina la necesidad de un backend, cuentas de usuario o almacenamiento externo. Puedes compartir diagramas simplemente compartiendo la URL, marcarlos como favoritos o pegarlos en solicitudes de extracción.
Características principales
- Escribe sintaxis Mermaid en el panel izquierdo y ve el diagrama renderizado en el derecho
- Todos los datos del diagrama se almacenan en el hash de la URL
- Comparte diagramas mediante URL, márcalos como favoritos o inclúyelos en PRs
- Viene con una habilidad de Claude Code para instalación con un solo comando
- Gratuito sin necesidad de registro
Integración con Claude Code
La herramienta incluye un archivo SKILL.md que permite a Claude Code generar y abrir diagramas directamente durante conversaciones. Puedes escribir comandos como /diagram the auth flow y Claude Code explorará tu código, construirá un diagrama Mermaid y lo abrirá en ddash.
Uso práctico
Esta herramienta es particularmente útil para desarrolladores que necesitan crear y compartir diagramas rápidamente sin gestionar almacenamiento o cuentas. El enfoque basado en URL hace que los diagramas sean instantáneamente compartibles y persistentes siempre que se conserve la URL.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Ver también
Benchmark Muestra que la Herramienta CLI Reduce los Costos de Tokens de Código de Claude en un 32% Mediante Navegación Estructural
Un desarrollador creó una herramienta CLI en Rust que proporciona a los agentes Claude Code comandos de navegación estructural como 'muéstrame un resumen de 180 tokens de esta clase de 6,000 tokens'. La evaluación comparativa en Sonnet 4.6 a lo largo de 54 ejecuciones automatizadas mostró un 32% menos de costo por tarea y un 67% más de ediciones de código por sesión.
Construcción de un Servidor LLM Local de $6.4k: Desglose de TCO vs Costos de API
Un desarrollador comparte un detallado análisis del costo total de propiedad de un servidor local con 4x MI100 que ejecuta llama.cpp, comparado con equivalentes de API, incluyendo planes de codificación de OpenAI y Z.AI.
FUTO Swipe: Modelos de escritura deslizando de código abierto igualan la precisión de las grandes tecnológicas
FUTO lanza modelos de escritura por deslizamiento de código abierto y un conjunto de datos de 1 millón de gestos. Codificador (635K parámetros) + ContextLM (1.5M) + decodificador (304K) logran una tasa de fallo del ~4% en top-4. Totalmente offline en FUTO Keyboard.
La habilidad OpenClaw añade generación de imágenes con IA, soporte local para ComfyUI y prompts curados.
Una nueva habilidad de OpenClaw proporciona capacidades de generación de imágenes con IA directamente en la terminal, con más de 1,300 indicaciones curadas, integración local de ComfyUI y flujos de trabajo de mejora de indicaciones.