用途
drawio-aws 用于在 draw.io 中生成正确的 AWS 架构图，适用于用户提出 AWS 架构图需求的场景，例如 VPC/网络、事件驱动、Landing Zone、多可用区（multi-AZ）、无服务器流水线，或任何使用 AWS 图标构建的图。
该技能是一个薄前端；确定性的引擎、校验器和规则位于 drawio-ai-kit 包中，通过 drawio-ai CLI 访问。
前置条件
CLI 必须已安装。预检命令：
command -v drawio-ai >/dev/null 2>&1 || echo "Install the Kit first: npm i -g github:sparklabx/drawio-ai-kit"
如果 drawio-ai 不在 PATH 中，应停止并告知用户运行 npm i -g github:sparklabx/drawio-ai-kit。技能不会自行运行 npm i -g——未经用户同意不会改动其全局环境。
主要能力与使用方式
委派构建（宿主支持时优先）
如果宿主能够启动可运行 shell 命令并读取图像的自主子代理（例如 Claude Code 的 Task 工具、通用代理），则整个构建循环在子代理中运行，规则、图标搜索以及每次渲染/修复迭代都不消耗当前对话。若不能（或子代理无法读图），则走内联路径——同样的循环、同样的规则。
启动子代理前，需先确定子代理无法询问的事项：图的范围、输出目录（用户项目下的绝对路径）、文件名。自行运行上述预检。对于多图请求，为每张图并行启动一个子代理，使用不同的文件名。
模型路由：如果宿主允许选择子代理模型，按任务重量路由——当请求匹配规则中 Templates 表的模板时使用快速/廉价层级（Claude Haiku 级，必须支持视觉），因为复现是机械性的，校验器的建议字符串会指导每处修复；自由手绘或新颖架构使用默认的强模型。如果廉价子代理返回 VALIDATE 非 ok 或 ITERATIONS > 3，则在强模型上重新启动一次，再接管内联。多图请求：每张图独立路由。
子代理提示词（需填写每个 <...>）：
Build an AWS architecture .drawio diagram with the drawio-ai CLI.
Request: <user's request + clarifications, verbatim>
Output: <ABS_PROJECT_DIR>/<NAME>.drawio — never write inside the Kit, never into cwd.
Follow exactly:
1. Set ROOT="$(drawio-ai root)". Read $ROOT/docs/api-cheatsheet.md — the full layout-engine
API in one file; never read library source.
2. Run `drawio-ai workflow` and `drawio-ai principles --mode aws` — the source of
truth. (Fallback if a command is blocked: read $ROOT/rules/*.md directly.)
3. Look up every icon with ONE batched `drawio-ai search "a, b, c"`; never recolor icons.
4. Scaffold, don't write: `drawio-ai scaffold --list`, pick the closest template, then
`drawio-ai scaffold <name>.mjs -o <dir>/build.mjs` — the script arrives runnable
(absolute imports, self-validating, self-rendering with an issues list). Edit only the
deltas. If no template is close AND you'd change more than half of it, Write a new
script instead (keep the scaffold's self-check tail). Layout engine only
(group/frame/grid/icon/box + renderTree), NO hand-written coordinates.
5. Each `node build.mjs` run prints validate JSON AND the render's machine-readable
`issues` list. Fix from THAT checklist — all issues in one Edit round — then re-run.
Loop until issues is empty.
6. Only when issues is empty: Read the PNG once as final visual confirmation (list any
remaining visual problems, fix ALL in one round). Target <= 2 PNG reads total. Then
render once WITHOUT --check for the final deliverable PNG.
Do NOT invoke any drawio skill — this prompt already contains the full procedure.
Do not ask questions — make the standard choice and record it under ASSUMPTIONS.
Return EXACTLY this block, nothing else:
DRAWIO: <absolute path to .drawio>
PNG: <absolute path to .png>
VALIDATE: <verbatim final validate JSON>
ICONS: <comma-separated icon names used>
ITERATIONS: <number of render/fix cycles>
SUMMARY: <one sentence describing the diagram>
ASSUMPTIONS: <choices made without asking, or "none">
将 DRAWIO、PNG 和 SUMMARY 原样转达给用户；不要在当前对话中重新读取 .drawio 或 PNG——子代理已运行视觉自检。如果 VALIDATE 非 ok，通过内联路径接管（build.mjs 和 .drawio 已在返回路径的磁盘上）。
内联路径（无子代理支持）
- 共享工作流：
drawio-ai workflow
打印每张图都遵循的 build → validate → render → write-to-project-path 循环。阅读它；它是流程的事实来源。
- 领域规则：
drawio-ai principles --mode aws
返回 AWS 规则 + 共享原则 + 目录分类。
- 用引擎构建，然后校验 + 渲染：
解析 Kit 的安装目录，然后按绝对路径导入引擎（共享工作流展示了确切模式）：
ROOT="$(drawio-ai root)" # absolute path to the installed Kit
用声明式布局引擎构建（不手写坐标），然后：
drawio-ai validate <file> → drawio-ai render <file> -o <file>.png
（读取 PNG 进行视觉自检）→ 将 .drawio 写入用户项目下的绝对路径（绝不要写入 Kit，绝不要写入 cwd）。
领域说明
容器嵌套顺序：AWS Cloud → Region → VPC → AZ → Subnet → SG。
托管/全局服务（CloudFront、Route 53、S3、DynamoDB、SQS/SNS）位于 VPC 之外——它们不是子网驻留的。目录中的分类颜色是权威的；绝不要重新着色 AWS 图标。
交付前自检
- 使用布局引擎构建——无手写坐标。
drawio-ai validate→ ok，无警告，无建议。drawio-ai suggest-layout→ 推荐的 archetype 与你的布局匹配；无稀疏（单图标框架）警告。- 每个图标都来自
drawio-ai search（分类颜色完好）。 drawio-ai render视觉自检通过。- 输出写入用户项目下，而非 Kit。
适用场景与限制
适用场景：需要生成 AWS 架构图的请求，包括 VPC/网络、事件驱动、Landing Zone、多可用区、无服务器流水线等。
限制：依赖 drawio-ai-kit 与 drawio-ai CLI，需先安装；技能本身不修改用户全局环境；不手写坐标，必须使用声明式布局引擎；图标不得重新着色；输出不得写入 Kit 或 cwd。关于收费、价格、平台支持范围等具体信息，资料中暂未提供。