Draw.io Databricks 是一个用于生成 Databricks lakehouse 架构图的技能。它本身是薄前端，真正的确定性引擎、校验器和规则位于 drawio-ai-kit 包中，通过 drawio-ai CLI 访问。
用途 当用户需要 Databricks lakehouse 架构图时使用，典型主题包括 medallion 架构（Bronze/Silver/Gold）、Delta Lake、Unity Catalog、工作区等。
主要能力
- 通过 drawio-ai CLI 调用 drawio-ai-kit 的布局引擎、校验器与规则。
- 按 databricks 模式获取领域规则与共享原则、目录分类。
- 批量搜索图标，保持图标分类配色不变。
- 基于脚手架模板生成可运行、自检查的构建脚本，仅编辑差异部分。
- 每次构建输出 validate JSON 与渲染的机器可读 issues 列表，按清单一次性修复后重跑，直到 issues 为空。
- 最终做一次 PNG 视觉确认，并渲染不带 --check 的最终交付 PNG。
使用方式 0. 预检：CLI 必须已安装。若 drawio-ai 不在 PATH 上，应停止并提示用户运行 npm i -g github:sparklabx/drawio-ai-kit；技能不会自行运行全局安装命令。
- 委派构建（宿主支持时优先）：若宿主可启动能运行 shell 命令并读取图像的自主子代理，可在子代理中运行整个构建循环。生成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。多图请求时，为每张图并行启动一个子代理并使用不同文件名。模型路由可按任务重量选择：请求匹配规则模板表中的模板时用快速/廉价层（需支持视觉），自由或新颖架构用默认强模型；若廉价子代理返回 VALIDATE 非 ok 或 ITERATIONS 大于 3，则在强模型上重生一次后再接管内联。
- 内联路径（无子代理支持）：依次运行 drawio-ai workflow 获取构建→校验→渲染→写入项目路径的循环；运行 drawio-ai principles --mode databricks 获取 Databricks 规则、共享原则与目录分类；解析 Kit 安装目录（drawio-ai root），按绝对路径导入引擎，使用声明式布局引擎构建（不手写坐标），然后 drawio-ai validate、drawio-ai render 并读取 PNG 做视觉自检，最后将 .drawio 写入用户项目下的绝对路径（不写入 Kit，不写入 cwd）。
领域说明 逻辑分层为 medallion 架构：Bronze（原始）→ Silver（清洗后）→ Gold（业务就绪）。部署划分：Databricks 控制平面由 Databricks 管理（无需在图中表示）；数据平面（计算）通过 PrivateLink 或 VNet 注入位于客户云账户中，应嵌套显示在客户的 VPC/云边界内。Unity Catalog 跨工作区治理元数据。
交付前自检
- 使用布局引擎构建，无手写坐标。
- drawio-ai validate 返回 ok，无警告、无建议。
- drawio-ai suggest-layout 推荐的架构原型与布局匹配，无稀疏（单图标框）警告。
- 每个图标均来自 drawio-ai search，分类配色完整。
- drawio-ai render 视觉自检通过。
- 输出写入用户项目下，而非 Kit。
限制
- 依赖 drawio-ai CLI 与 drawio-ai-kit 包，未安装时无法运行。
- 技能不会自行执行全局安装，也不会在未获用户许可时改动其全局环境。
- 子代理路径要求宿主支持运行 shell 命令并读取图像。
- 关于收费、价格、平台支持范围等更多信息，资料暂未提供。