Diagramming AI：AI 图表生成的关键，不是少画几条线

Diagramming AI：AI 图表生成的关键，不是少画几条线，而是让复杂流程可维护

摘要：
很多团队已经习惯把需求、接口、业务流程写进文档，却仍然在评审时卡在同一个问题上：每个人脑中的流程并不一致。Diagramming AI 的价值不只是“输入一句话生成流程图”，而是把自然语言、Mermaid / PlantUML / GraphViz / D2 / Excalidraw 等图表格式和可编辑图形放在同一个工作台里，让产品、研发、运营和管理者用更低成本对齐逻辑。对中国团队来说，它更适合承担需求澄清、方案评审、技术文档、培训材料和汇报演示中的“结构化表达”任务。

先把 Diagramming AI 放在正确位置

Diagramming AI 的官方定位是 AI diagram generator，支持从英文描述创建和编辑 Mermaid、PlantUML、GraphViz、D2、Excalidraw 等图表，并覆盖 flowchart、UML、sequence diagram、architecture diagram 等场景。这个信息很关键：它不是单纯的白板工具，也不是只导出漂亮图片的设计软件，而是偏“图表语义 + 可维护代码 + 可视化编辑”的混合工具。

如果你只是临时画一张宣传图，很多设计工具也能完成；但如果图表要跟随需求持续变更，或者要在研发文档、接口评审、知识库中长期维护，Diagramming AI 这类工具的优势就会更明显。因为 Mermaid、PlantUML、GraphViz、D2 这些格式本质上都是“文本描述图表”，更适合版本管理、复制粘贴、多人复用，也更容易被 AI 理解和修正。

最适合它的三个使用场景

第一类场景是需求澄清。产品经理把用户路径、状态流转、审批规则、异常分支写成一段描述，AI 先生成一版流程图，再让业务、研发、测试逐步指出缺失条件。这个过程比直接讨论长文档更高效，因为大家能看到分支、循环和边界条件。

第二类场景是技术沟通。研发可以用它生成时序图、系统架构图、ER 图或模块依赖图，再把图表代码沉淀到技术文档中。相比手工拖拽，代码化图表更适合在需求变化后快速修改，也方便在 Git、Notion、飞书文档或内部 Wiki 中复用。