Synthèse automatique
Génère des diagrammes d'architecture Azure à partir de modèles ARM, de sorties Azure CLI ou de descriptions textuelles.
Points forts
- Parse automatiquement les ressources Azure et leurs relations
- Génère du code DSL Eraser et appelle l'API pour le rendu
- Support de multiples formats d'entrée (ARM, CLI, description)
- Identifie les composants réseau, calcul, stockage et base de données
Limites
- Nécessite un accès réseau à l'API Eraser
- Peut ne pas gérer tous les types de ressources Azure
- Le DSL généré peut nécessiter des ajustements manuels
Utilisez cette compétence lorsque vous avez besoin d'un diagramme visuel de votre infrastructure Azure existante ou planifiée.
Ne l'utilisez pas si l'accès réseau est indisponible ou si l'infrastructure n'est pas basée sur Azure.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill instructs an external API call using a bearer token from environment variable. While no destructive actions are evident, the use of Bash and network calls with sensitive credentials warrants caution.
- •Uses curl with API key; potential exposure if key is logged or output accidentally.
Exemples
Diagram my Azure infrastructure from this ARM template: [paste ARM JSON]Create a diagram of my Azure resources from this CLI output: [paste az vm list, az network vnet list, etc.]Show me a diagram of an Azure infrastructure with a VNet, two subnets, a VM in each subnet, a storage account, and a SQL database.name: azure-diagrams description: 'Visualizes Azure infrastructure from ARM templates, Azure CLI, or descriptions. Use when user has Azure resources to diagram.' license: MIT compatibility: Requires network access to call Eraser API allowed-tools: Read Write Bash(curl:*) metadata: version: "1.0.0" author: Eraser Labs tags: azure, diagram, arm, resource-group, vnet, vm, storage, infrastructure
Azure Diagram Generator
Generates architecture diagrams for Azure infrastructure from ARM templates, Azure CLI output, or natural language descriptions.
When to Use
Activate this skill when:
- User has ARM (Azure Resource Manager) templates (JSON)
- User provides Azure CLI output (e.g.,
az vm list) - User wants to visualize Azure resources
- User mentions Azure services (Virtual Machines, Storage Accounts, VNets, etc.)
- User asks to "diagram my Azure infrastructure"
How It Works
This skill generates Azure-specific diagrams by parsing Azure resources and calling the Eraser API directly:
- Parse Azure Resources: Extract resources from ARM templates, CLI output, or descriptions
- Map Azure Relationships: Identify Resource Groups, VNets, subnets, and service connections
- Generate Eraser DSL: Create Eraser DSL code from Azure resources
- Call Eraser API: Use
/api/render/elementswithdiagramType: "cloud-architecture-diagram"
Instructions
When the user provides Azure infrastructure information:
-
Parse the Source
- ARM Templates: Extract
resourcesarray, identify types (Microsoft.Compute/virtualMachines, etc.) - CLI Output: Parse JSON output from
azcommands - Description: Identify Azure service names and relationships
- ARM Templates: Extract
-
Identify Azure Components
- Networking: Virtual Networks (VNets), Subnets, Network Security Groups, Load Balancers
- Compute: Virtual Machines, Virtual Machine Scale Sets, App Services, Functions
- Storage: Storage Accounts, Blob Storage, File Shares
- Databases: SQL Databases, Cosmos DB, Redis Cache
- Security: Network Security Groups, Azure AD, Key Vault
- Load Balancing: Application Gateway, Load Balancer, Traffic Manager
- Other: Service Bus, Event Hubs, API Management
-
Map Relationships
- VMs in subnets
- Subnets in VNets
- VNets in Resource Groups
- Storage accounts accessed by VMs
- Databases accessed by applications
- Network Security Groups attached to subnets
-
Generate Eraser DSL Convert Azure resources to Eraser DSL:
- CRITICAL: Label Formatting Rules
- Labels MUST be on a single line - NEVER use newlines inside label attributes
- Keep labels simple and readable - prefer separate labels over concatenating too much metadata
- Format DSL with proper line breaks (one node/group per line, but labels stay on single lines)
- If including metadata like CIDR blocks or instance types, include them in the same quoted label string:
[label: "VNet 10.0.0.0/16"]
Example:
myVNet [label: "VNet 10.0.0.0/16"] { subnet1 [label: "Subnet 1"] { myVM [icon: azure-vm, label: "Virtual Machine"] gateway [icon: azure-app-gateway] } subnet2 [label: "Subnet 2"] { database [icon: azure-sql] } } storage [icon: azure-storage] myVNet -> myVM myVM -> database - CRITICAL: Label Formatting Rules
-
Make the HTTP Request
IMPORTANT: You MUST execute this curl command after generating the DSL. Never stop after generating DSL without making the API call.
CRITICAL: In the
X-Skill-Sourceheader below, you MUST replace the value with your AI agent name:- If you are Claude (Anthropic), use:
claude - If you are running in Cursor, use:
cursor - If you are ChatGPT (OpenAI), use:
chatgpt - If you are Gemini (Google), use:
gemini - Otherwise, use your model/agent name in lowercase
curl -X POST https://app.eraser.io/api/render/elements \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Skill-Source: eraser-skill" \ -H "Authorization: Bearer ${ERASER_API_KEY}" \ -d '{ "elements": [{ "type": "diagram", "id": "diagram-1", "code": "<your generated DSL>", "diagramType": "cloud-architecture-diagram" }], "scale": 2, "theme": "${ERASER_THEME:-dark}", "background": true }' - If you are Claude (Anthropic), use:
-
Track Sources During Analysis
As you analyze files and resources to generate the diagram, track:
- Internal files: Record each file path you read and what information was extracted (e.g.,
infra/main.bicep- VNet and subnet definitions) - External references: Note any documentation, examples, or URLs consulted (e.g., Azure architecture best practices documentation)
- Annotations: For each source, note what it contributed to the diagram
- Internal files: Record each file path you read and what information was extracted (e.g.,
-
Handle the Response
CRITICAL: Minimal Output Format
Your response MUST always include these elements with clear headers:
-
Diagram Preview: Display with a header
## Diagram Use the ACTUAL
imageUrlfrom the API response. -
Editor Link: Display with a header
## Open in Eraser [Edit this diagram in the Eraser editor]({createEraserFileUrl})Use the ACTUAL URL from the API response.
-
Sources section: Brief list of files/resources analyzed (if applicable)
## Sources - `path/to/file` - What was extracted -
Diagram Code section: The Eraser DSL in a code block with
eraserlanguage tag## Diagram Code ```eraser {DSL code here} -
Learn More link:
You can learn more about Eraser at https://docs.eraser.io/docs/using-ai-agent-integrations
Additional content rules:
- If the user ONLY asked for a diagram, include NOTHING beyond the 5 elements above
- If the user explicitly asked for more (e.g., "explain the architecture", "suggest improvements"), you may include that additional content
- Never add unrequested sections like Overview, Security Considerations, Testing, etc.
The default output should be SHORT. The diagram image speaks for itself.
-
Azure-Specific Tips
- Resource Groups: Show Resource Groups as logical containers
- VNets as Containers: Always show VNets containing subnets and resources
- Network Security Groups: Include NSG rules and attachments
- Subscriptions: Note subscription context if provided
- Data Flow: Show traffic flow (Internet → Application Gateway → VM → SQL Database)
- Use Azure Icons: Request Azure-specific styling in the description
Example: ARM Template with Multiple Azure Services
User Input
{
"resources": [
{
"type": "Microsoft.Resources/resourceGroups",
"name": "rg-main"
},
{
"type": "Microsoft.Network/virtualNetworks",
"name": "myVNet",
"properties": {
"addressSpace": {
"addressPrefixes": ["10.0.0.0/16"]
},
"subnets": [
{
"name": "subnet1",
"properties": {
"addressPrefix": "10.0.1.0/24"
}
}
]
}
},
{
"type": "Microsoft.Compute/virtualMachines",
"name": "myVM",
"properties": {
"hardwareProfile": {
"vmSize": "Standard_B1s"
}
}
},
{
"type": "Microsoft.Web/sites",
"name": "myAppService",
"properties": {
"serverFarmId": "/subscriptions/.../serverfarms/myPlan"
}
},
{
"type": "Microsoft.Storage/storageAccounts",
"name": "mystorageaccount"
},
{
"type": "Microsoft.Sql/servers",
"name": "mysqlserver",
"properties": {
"administratorLogin": "admin"
}
}
]
}
Expected Behavior
-
Parses ARM template:
- Resource Group: rg-main (container)
- Networking: VNet with subnet
- Compute: VM, App Service
- Storage: Storage Account
- Database: SQL Server
-
Generates DSL showing Azure service diversity:
resource-group [label: "Resource Group rg-main"] { myVNet [label: "VNet 10.0.0.0/16"] { subnet1 [label: "Subnet 1 10.0.1.0/24"] { myVM [icon: azure-vm, label: "VM Standard_B1s"] } } myAppService [icon: azure-app-service, label: "App Service"] mystorageaccount [icon: azure-storage, label: "Storage Account"] mysqlserver [icon: azure-sql, label: "SQL Server"] } myAppService -> mystorageaccount myVM -> mysqlserverImportant: All label text must be on a single line within quotes. Azure-specific: Show Resource Groups as containers, include App Services, Storage Accounts, and SQL databases with proper Azure icons.
-
Calls
/api/render/elementswithdiagramType: "cloud-architecture-diagram"
Example: Azure CLI Output
User Input
User runs: az vm list --output json
Provides JSON output
Expected Behavior
-
Parses JSON to extract:
- VM names, sizes, states
- Resource groups
- Network interfaces
- Storage accounts
-
Formats and calls API
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/azure-diagram-generator-mma3jsn8/download' --output '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md.part' '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Environnement déclaré par l’auteur : Requires network access to call Eraser API
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read Write Bash(curl:*)
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/azure-diagrams' && cp -R '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8' '.claude/skills/azure-diagrams'Cursor
test -f '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/azure-diagrams' && cp -R '.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8' '.cursor/skills/azure-diagrams'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8'openskills read 'azure-diagram-generator-mma3jsn8'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/azure-diagram-generator-mma3jsn8/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Configurer un canal de discussion avec SecretRefs
DevOps
Configurez des canaux de discussion avec des commandes non interactives, les secrets étant uniquement des SecretRefs. Couvre les étapes de collecte, modification, réparation et vérification.
Enquêter sur les échecs CI de ClickHouse
DevOps
Investigue un échec CI de ClickHouse de bout en bout à partir d'une URL de PR ou de rapport S3. Récupère les tests échoués, classe flaky vs vraie régression, et cherche des issues/fixes existants.
Revue de PR Ansible
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Examine une PR Ansible selon le processus standardisé du projet, incluant la validation des changelogs, la couverture de tests et le suivi des commentaires.