AI 驱动的 CellCog 图表与流程图生成工具,支持流程图、系统架构、思维导图、组织结构图、ER 图、时序图、甘特图等。
图表和流程图 - 在 Words 中描述, 把它当作一个图表是一项面向实际任务的技能,主要用于用简单的英语描述您的系统、进程或想法;CellCog 生成专业的, 交互式的图表, 您可以分享其智慧。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
用简洁明了的英文描述您的系统、流程或构想——CellCog 将为您生成专业、可交互的图表,并提供一个可直接分享的 URL。
无需 Visio,无需 Lucidchart,更无需耗费数小时拖拽方框。只需描述您需要什么,CellCog 即可将其渲染为支持缩放、平移和点击交互的网页,或导出为适合归档与文档使用的打印级 PDF。
在会话中首次运行 CellCog 任务前,请查阅 cellcog 技能文档,获取完整的 SDK 参考说明——涵盖文件处理、聊天模式、超时设置等全部功能。
OpenClaw(即发即弃模式):
result = client.create_chat(
prompt="[your task prompt]",
notify_session_key="agent:main:main",
task_label="my-task",
chat_mode="agent",
)
除 OpenClaw 外的所有代理(同步阻塞模式,等待任务完成):
from cellcog import CellCogClient
client = CellCogClient(agent_provider="openclaw|cursor|claude-code|codex|...")
result = client.create_chat(
prompt="[your task prompt]",
task_label="my-task",
chat_mode="agent",
)
print(result["message"])
手动创建高质量图表,其过程远比想象中更令人沮丧:
CellCog 彻底消除上述所有痛点。用文字描述您的图表需求,即可获得一个可分享的交互式 URL;如需修改?只需提出请求即可。
其他 AI 图表工具仅输出静态图片。CellCog 则从根本上不同。
CellCog 理解您的系统逻辑,自主选择最优渲染方式,并部署一个可交互的 Web 应用,您只需一个 URL 即可分享。可缩放查看微服务架构细节;点击节点展开具体信息;平移浏览庞大组织结构图;亦可导出为打印就绪的 PDF,用于董事会汇报材料。
| 您提出的请求 | CellCog 实际执行的操作 |
|---|---|
| "画出我的微服务架构图" | 分析系统架构 → 生成 Mermaid/D3 代码 → 部署交互式 Web 应用 → 返回可分享 URL |
| "为我们的招聘流程绘制流程图" | 解析流程逻辑 → 使用标准决策符号渲染 → 按路径类型着色 → 输出带点击状态的交互式 HTML |
| "为我的数据库绘制 ER 图" | 理解实体关系语义 → 生成含基数标注的图表 → 同时导出交互式 HTML 与 PDF |
| "为头脑风暴创建思维导图" | 围绕主题展开推理 → 构建层级化结构 → 部署支持缩放与逐级展开的思维导图 |
这一能力源于:世界一流的编程智能体、多种渲染库(Mermaid.js、D3.js、自定义 SVG、Highcharts)以及内建应用部署能力——所有组件均由统一编排引擎协同调度。当标准方案无法满足需求时,智能体会自动编写定制化代码。
可视化任意流程或决策树:
示例提示词:
“为我们的招聘流程创建交互式流程图:
步骤:
- 职位发布 → 收到申请
- 简历初筛(HR)→ 通过/不通过
- 电话初面(招聘专员)→ 通过/不通过
- 技术面试(工程团队)→ 通过/不通过
- 文化匹配面试(团队)→ 通过/不通过
- 发放 Offer → 接受/拒绝
- 若被拒绝 → 返回步骤 2,进入下一位候选人流程
颜色编码:绿色表示正向推进路径,红色表示拒绝路径,黄色表示决策点。
标注每个阶段的平均耗时。”
面向工程团队的技术架构图:
示例提示词:
“为一款 SaaS 应用创建系统架构图:
前端:部署于 CloudFront/S3 的 React 应用
API 层:运行于 ECS Fargate 上的 FastAPI(前置 ALB)
认证:Firebase Authentication
数据库:主从结构的 RDS PostgreSQL
缓存:ElastiCache Redis
消息队列:SQS(用于异步任务)
工作节点:基于 ECS 的 Celery 工人进程
对象存储:S3(用于用户上传)
监控:CloudWatch + Datadog使用箭头标明各组件间的数据流向。
按 VPC / 公网 / 外部依赖进行分组。
要求具备交互性——我需要能够对每个组件进行缩放查看。”
用于头脑风暴与知识结构化:
示例提示词:
“为‘AI 在医疗健康中的应用’创建交互式思维导图:
中心节点:AI 在医疗健康中的应用
主干分支:
- 诊断(医学影像、病理分析、基因组学)
- 药物研发(靶点发现、临床试验、分子设计)
- 患者照护(聊天机器人、远程监护、个性化治疗)
- 运营管理(预约调度、账单管理、供应链)
- 科研支持(文献挖掘、临床数据分析)
每个主干分支应包含 3–5 个子主题,并附简要说明。
按成熟度着色:绿色 = 已投产,黄色 = 临床试验阶段,红色 = 基础研究阶段。”
可视化组织架构关系:
软件工程专用图表:
示例提示词:
“为支付处理流程创建序列图:
参与者:User、Frontend、API Server、Payment Service、Stripe、Database
流程:
- User 点击‘支付’ → Frontend 向 API 发送支付请求
- API 调用 Stripe 创建 PaymentIntent
- Stripe 返回 client_secret
- API 将 client_secret 发送给 Frontend
- Frontend 通过 Stripe.js 确认支付
- Stripe 向 API 发送 Webhook
- API 更新 Database 中的订单状态
- API 向 User 发送确认邮件
请包含异常路径:支付被拒、Webhook 超时。”
数据库设计与数据建模:
IT 基础设施可视化:
项目规划与进度管理:
跨职能流程可视化:
客户体验可视化:
| 格式 | 特性 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 交互式 HTML | 支持缩放、平移、点击、悬停、响应式适配、URL 直接分享 | 演示汇报、团队协作、探索式分析 |
| 打印就绪、静态、专业排版 | 正式文档、邮件附件、纸质交付 |
CellCog 默认输出交互式 HTML——其核心价值正在于可探索、可交互的图表,而非静态图像。如需打印就绪版本,请显式指定 PDF 格式。
| 场景 | 推荐模式 |
|---|---|
| 单个图表:流程图、组织结构图、ER 图、思维导图等 | "agent" |
| 复杂多图文档:完整系统设计文档,含多个视角的关联图表 | "agent team" |
绝大多数图表请使用 "agent" 模式。 单个流程图、架构图或组织结构图均可在 agent 模式下高效完成。
如需全面的系统级文档,请使用 "agent team" 模式——适用于需要多个深度关联图表共同构成完整系统设计文档的场景。
快速流程图:
“为电商网站退货流程创建流程图。包含以下环节:发起退货 → 选择原因 → 审批检查 → 生成运单 → 退款处理 → 确认完成。需同时展示成功路径与拒绝路径。”
架构图:
“绘制我们的生产环境基础设施架构图:
负载均衡器 → 3 台 API 服务器 → PostgreSQL(主库 + 从库)
API 服务器同时连接 Redis 缓存与 S3 存储文件
后台工作节点从 SQS 队列拉取任务
全链路由 Datadog 统一监控以清晰简洁的架构图呈现,使用箭头标明数据流向。”
思维导图:
“为产品发布策划创建思维导图:
中心节点:产品发布
主干分支:市场营销、工程研发、销售、客户支持、法务合规
每个分支下应列出 4–6 项具体任务
按优先级着色:红色 = 关键路径,黄色 = 重要任务,绿色 = 锦上添花”
数据库 ER 图:
“为项目管理工具创建 ER 图:
实体:User、Organization、Project、Task、Comment、Attachment、Label
关键关系:
- Users 与 Organizations 为多对多关系
- Projects 隶属于 Organizations
- Tasks 隶属于 Projects,并分配给 Users
- Comments 隶属于 Tasks,由 Users 创建
- Tasks 可关联多个 Labels(多对多)
需标注主键、外键及基数关系。”
描述组件及其关系:“A 连接到 B,B 与 C 通信”——这正是 CellCog 所需的全部信息。无需关心具体布局。
明确图表类型:注明“流程图”、“序列图”、“ER 图”等,有助于 CellCog 自动选用最匹配的渲染引擎。
说明数据流向:对于架构图,请指明数据流动方向。“Frontend → API → Database” 比简单罗列组件更清晰有效。
主动请求交互性:“我希望可以缩放” 或 “组件需支持点击”——此类表述将触发 CellCog 构建交互式体验。
善用颜色编码:“按团队着色” 或 “绿色表示成功路径,红色表示错误路径”——大幅提升图表的即时可用性。
考虑受众差异:“面向工程团队” 与 “面向董事会汇报” 所需的技术颗粒度截然不同。
运行 /cellcog-setup(或根据您的工具环境使用 /cellcog:cellcog-setup)完成安装与身份验证。
OpenClaw 用户:请改用 clawhub install cellcog。
手动安装:执行 pip install -U cellcog 并配置 CELLCOG_API_KEY 环境变量。详细 SDK 参考请查阅 cellcog 技能文档。
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