О, Моя Русалка: Навык Клода для Автоматического Создания Архитектурных Диаграмм

Oh-My-Mermaid — это навык Claude Code, который автоматически генерирует архитектурные диаграммы и документацию из кодовых баз. Инструмент использует Claude Code для анализа кода, выявления архитектурных паттернов и создания диаграмм Mermaid.
Ключевые детали
Инструмент устанавливается глобально через npm:
npm install -g oh-my-mermaid && omm setup
В Claude Code вы используете навык с помощью:
/omm-scan (skill) → omm view
Разработчик подчёркивает несколько принципов проектирования:
- Нулевые зависимости во время выполнения (только YAML)
- Claude Code создаёт диаграммы, а CLI управляет файлами
- Простой текстовый вывод (.mmd + markdown), который полностью поддерживает git-diff
- Рекурсивный анализ, когда сложные модули получают вложенные диаграммы
Проект бесплатный и с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Репозиторий GitHub доступен по адресу https://github.com/oh-my-mermaid/oh-my-mermaid.
Демонстрационное видео и изображение предварительного просмотра доступны через пост на Reddit, а также есть ссылка для живого ознакомления по адресу https://ohmymermaid.com/share/8fca9ff0fef84a139ac2d3f9875db0d2.
Такой инструмент полезен разработчикам, которым нужно быстро понять или задокументировать архитектуру существующих кодовых баз, особенно при адаптации к новым проектам или проведении ревью кода.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

VSCode-Perplexity-MCP: используйте свою учетную запись Perplexity для бесплатного AI-поиска в VS Code
Открытый MCP-сервер, который позволяет подключить аккаунт Perplexity.ai к VS Code, предоставляя Clawbot возможности поиска, рассуждения и вычислений без оплаты за каждый API-запрос.

Неофициальный сервер MCP для кольца Ultrahuman для интеграции с AI-агентами
Сообщество разработало MCP-сервер, оборачивающий API Ultrahuman Partner, позволяя AI-агентам для программирования напрямую получать доступ к данным с кольца и CGM-устройств, таким как сон, ВСР, глюкоза и показатели восстановления, через структурированные вызовы данных.
Многопользовательская память: система общей памяти с открытым исходным кодом для ИИ-агентов
Multi-Agent Memory — это проект с открытым исходным кодом, предоставляющий систему общей памяти для ИИ-агентов на разных машинах, инструментах и фреймворках. Он поддерживает четыре типа памяти с определённым поведением и включает такие функции, как очистка учётных данных, изоляция агентов и консолидация LLM.

SLayer: Открытый семантический слой для ИИ-агентов, обучающийся на запросах
SLayer — это легкий встраиваемый семантический слой, позволяющий AI-агентам запрашивать базы данных, управлять моделями и учиться на взаимодействиях через MCP, REST, CLI или Python.