mirror of
https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io.git
synced 2026-01-02 14:22:28 +08:00
docs: sync CN/JA READMEs with EN structure and fix all paths
This commit is contained in:
dayuan.jiang
@@ -4,7 +4,7 @@
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**AI驱动的图表创建工具 - 对话、绘制、可视化**
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[English](../README.md) | 中文 | [日本語](./README_JA.md)
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[English](../../README.md) | 中文 | [日本語](../ja/README_JA.md)
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[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
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@@ -13,7 +13,7 @@
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[](https://react.dev/)
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[](https://github.com/sponsors/DayuanJiang)
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[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
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[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
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</div>
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@@ -29,14 +29,18 @@ https://github.com/user-attachments/assets/b2eef5f3-b335-4e71-a755-dc2e80931979
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||||
- [示例](#示例)
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- [功能特性](#功能特性)
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- [MCP服务器（预览）](#mcp服务器预览)
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- [Claude Code CLI](#claude-code-cli)
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- [快速开始](#快速开始)
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- [在线试用](#在线试用)
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- [使用Docker运行（推荐）](#使用docker运行推荐)
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- [桌面应用](#桌面应用)
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- [使用Docker运行](#使用docker运行)
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- [安装](#安装)
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- [部署](#部署)
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- [部署到腾讯云EdgeOne Pages](#部署到腾讯云edgeone-pages)
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- [部署到Vercel（推荐）](#部署到vercel推荐)
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- [部署到Cloudflare Workers](#部署到cloudflare-workers)
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- [多提供商支持](#多提供商支持)
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- [工作原理](#工作原理)
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- [项目结构](#项目结构)
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- [支持与联系](#支持与联系)
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||||
- [Star历史](#star历史)
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@@ -50,31 +54,31 @@ https://github.com/user-attachments/assets/b2eef5f3-b335-4e71-a755-dc2e80931979
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||||
<td colspan="2" valign="top" align="center">
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||||
<strong>动画Transformer连接器</strong><br />
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||||
<p><strong>提示词：</strong> 给我一个带有**动画连接器**的Transformer架构图。</p>
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||||
<img src="../public/animated_connectors.svg" alt="带动画连接器的Transformer架构" width="480" />
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||||
<img src="../../public/animated_connectors.svg" alt="带动画连接器的Transformer架构" width="480" />
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||||
</td>
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||||
</tr>
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||||
<tr>
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<td width="50%" valign="top">
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||||
<strong>GCP架构图</strong><br />
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<p><strong>提示词：</strong> 使用**GCP图标**生成一个GCP架构图。在这个图中，用户连接到托管在实例上的前端。</p>
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||||
<img src="../public/gcp_demo.svg" alt="GCP架构图" width="480" />
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||||
<img src="../../public/gcp_demo.svg" alt="GCP架构图" width="480" />
|
||||
</td>
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||||
<td width="50%" valign="top">
|
||||
<strong>AWS架构图</strong><br />
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||||
<p><strong>提示词：</strong> 使用**AWS图标**生成一个AWS架构图。在这个图中，用户连接到托管在实例上的前端。</p>
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||||
<img src="../public/aws_demo.svg" alt="AWS架构图" width="480" />
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||||
<img src="../../public/aws_demo.svg" alt="AWS架构图" width="480" />
|
||||
</td>
|
||||
</tr>
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||||
<tr>
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||||
<td width="50%" valign="top">
|
||||
<strong>Azure架构图</strong><br />
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||||
<p><strong>提示词：</strong> 使用**Azure图标**生成一个Azure架构图。在这个图中，用户连接到托管在实例上的前端。</p>
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||||
<img src="../public/azure_demo.svg" alt="Azure架构图" width="480" />
|
||||
<img src="../../public/azure_demo.svg" alt="Azure架构图" width="480" />
|
||||
</td>
|
||||
<td width="50%" valign="top">
|
||||
<strong>猫咪素描</strong><br />
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||||
<p><strong>提示词：</strong> 给我画一只可爱的猫。</p>
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||||
<img src="../public/cat_demo.svg" alt="猫咪绘图" width="240" />
|
||||
<img src="../../public/cat_demo.svg" alt="猫咪绘图" width="240" />
|
||||
</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</table>
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||||
@@ -119,7 +123,7 @@ claude mcp add drawio -- npx @next-ai-drawio/mcp-server@latest
|
||||
|
||||
图表会实时显示在浏览器中！
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||||
详情请参阅[MCP服务器README](../packages/mcp-server/README.md)，了解VS Code、Cursor等客户端配置。
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||||
详情请参阅[MCP服务器README](../../packages/mcp-server/README.md)，了解VS Code、Cursor等客户端配置。
|
||||
|
||||
## 快速开始
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||||
@@ -127,39 +131,19 @@ claude mcp add drawio -- npx @next-ai-drawio/mcp-server@latest
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||||
无需安装！直接在我们的演示站点试用：
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||||
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
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||||
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
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||||
> **使用自己的 API Key**：您可以使用自己的 API Key 来绕过演示站点的用量限制。点击聊天面板中的设置图标即可配置您的 Provider 和 API Key。您的 Key 仅保存在浏览器本地，不会被存储在服务器上。
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### 使用Docker运行（推荐）
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### 桌面应用
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如果您只想在本地运行，最好的方式是使用Docker。
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从 [Releases 页面](https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io/releases) 下载适用于您平台的原生桌面应用：
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||||
首先，如果您还没有安装Docker，请先安装：[获取Docker](https://docs.docker.com/get-docker/)
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支持的平台：Windows、macOS、Linux。
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然后运行：
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### 使用Docker运行
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```bash
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docker run -d -p 3000:3000 \
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-e AI_PROVIDER=openai \
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-e AI_MODEL=gpt-4o \
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||||
-e OPENAI_API_KEY=your_api_key \
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||||
ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest
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||||
```
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||||
或者使用 env 文件：
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```bash
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cp env.example .env
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# 编辑 .env 填写您的配置
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||||
docker run -d -p 3000:3000 --env-file .env ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest
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||||
```
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||||
在浏览器中打开 [http://localhost:3000](http://localhost:3000)。
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||||
请根据您首选的AI提供商配置替换环境变量。可用选项请参阅[多提供商支持](#多提供商支持)。
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||||
> **离线部署：** 如果 `embed.diagrams.net` 被屏蔽，请参阅 [离线部署指南](./offline-deployment.md) 了解配置选项。
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||||
[查看 Docker 指南](./docker.md)
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||||
### 安装
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@@ -168,41 +152,19 @@ docker run -d -p 3000:3000 --env-file .env ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:l
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||||
```bash
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||||
git clone https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
|
||||
cd next-ai-draw-io
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||||
```
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||||
2. 安装依赖：
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||||
```bash
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||||
npm install
|
||||
```
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||||
3. 配置您的AI提供商：
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||||
在根目录创建 `.env.local` 文件：
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||||
```bash
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cp env.example .env.local
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||||
```
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||||
编辑 `.env.local` 并配置您选择的提供商：
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- 将 `AI_PROVIDER` 设置为您选择的提供商（bedrock, openai, anthropic, google, azure, ollama, openrouter, deepseek, siliconflow, doubao）
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- 将 `AI_MODEL` 设置为您要使用的特定模型
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||||
- 添加您的提供商所需的API密钥
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||||
- `TEMPERATURE`：可选的温度设置（例如 `0` 表示确定性输出）。对于不支持此参数的模型（如推理模型），请不要设置。
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||||
- `ACCESS_CODE_LIST` 访问密码，可选，可以使用逗号隔开多个密码。
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||||
> 警告：如果不填写 `ACCESS_CODE_LIST`，则任何人都可以直接使用你部署后的网站，可能会导致你的 token 被急速消耗完毕，建议填写此选项。
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||||
详细设置说明请参阅[提供商配置指南](./ai-providers.md)。
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4. 运行开发服务器：
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||||
2. 运行开发服务器：
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```bash
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npm run dev
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```
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5. 在浏览器中打开 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 查看应用。
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3. 在浏览器中打开 [http://localhost:6002](http://localhost:6002) 查看应用。
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## 部署
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@@ -217,16 +179,17 @@ npm run dev
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同时，通过腾讯云EdgeOne Pages部署，也会获得[每日免费的DeepSeek模型额度](https://edgeone.cloud.tencent.com/pages/document/169925463311781888)。
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### 部署到Vercel
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### 部署到Vercel（推荐）
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部署Next.js应用最简单的方式是使用Next.js创建者提供的[Vercel平台](https://vercel.com/new)。
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[](https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FDayuanJiang%2Fnext-ai-draw-io)
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||||
|
||||
部署Next.js应用最简单的方式是使用Next.js创建者提供的[Vercel平台](https://vercel.com/new)。请确保在Vercel控制台中**设置环境变量**，就像您在本地 `.env.local` 文件中所做的那样。
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||||
查看[Next.js部署文档](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/deploying)了解更多详情。
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||||
或者您可以通过此按钮部署：
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[](https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FDayuanJiang%2Fnext-ai-draw-io)
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||||
### 部署到Cloudflare Workers
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||||
|
||||
请确保在Vercel控制台中**设置环境变量**，就像您在本地 `.env.local` 文件中所做的那样。
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||||
[查看 Cloudflare 部署指南](./cloudflare-deploy.md)
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## 多提供商支持
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@@ -248,9 +211,9 @@ npm run dev
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📖 **[详细的提供商配置指南](./ai-providers.md)** - 查看各提供商的设置说明。
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||||
**模型要求**：此任务需要强大的模型能力，因为它涉及生成具有严格格式约束的长文本（draw.io XML）。推荐使用Claude Sonnet 4.5、GPT-4o、Gemini 2.0和DeepSeek V3/R1。
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||||
**模型要求**：此任务需要强大的模型能力，因为它涉及生成具有严格格式约束的长文本（draw.io XML）。推荐使用 Claude Sonnet 4.5、GPT-5.1、Gemini 3 Pro 和 DeepSeek V3.2/R1。
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||||
注意：`claude-sonnet-4-5` 已在带有AWS标志的draw.io图表上进行训练，因此如果您想创建AWS架构图，这是最佳选择。
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||||
注意：`claude` 系列已在带有 AWS、Azure、GCP 等云架构 Logo 的 draw.io 图表上进行训练，因此如果您想创建云架构图，这是最佳选择。
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## 工作原理
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||||
@@ -263,24 +226,6 @@ npm run dev
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图表以XML格式表示，可在draw.io中渲染。AI处理您的命令并相应地生成或修改此XML。
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## 项目结构
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```
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app/ # Next.js App Router
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api/chat/ # 带AI工具的聊天API端点
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page.tsx # 带DrawIO嵌入的主页面
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components/ # React组件
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chat-panel.tsx # 带图表控制的聊天界面
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||||
chat-input.tsx # 带文件上传的用户输入组件
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||||
history-dialog.tsx # 图表版本历史查看器
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||||
ui/ # UI组件（按钮、卡片等）
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||||
contexts/ # React上下文提供者
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||||
diagram-context.tsx # 全局图表状态管理
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||||
lib/ # 工具函数和辅助程序
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||||
ai-providers.ts # 多提供商AI配置
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||||
utils.ts # XML处理和转换工具
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public/ # 静态资源包括示例图片
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```
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||||
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||||
## 支持与联系
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@@ -4,7 +4,7 @@
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||||
**AI搭載のダイアグラム作成ツール - チャット、描画、可視化**
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||||
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||||
[English](../README.md) | [中文](./README_CN.md) | 日本語
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||||
[English](../../README.md) | [中文](../cn/README_CN.md) | 日本語
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||||
|
||||
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
|
||||
|
||||
@@ -13,7 +13,7 @@
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||||
[](https://react.dev/)
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||||
[](https://github.com/sponsors/DayuanJiang)
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||||
|
||||
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
|
||||
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
|
||||
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
@@ -29,14 +29,18 @@ https://github.com/user-attachments/assets/b2eef5f3-b335-4e71-a755-dc2e80931979
|
||||
- [例](#例)
|
||||
- [機能](#機能)
|
||||
- [MCPサーバー（プレビュー）](#mcpサーバープレビュー)
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||||
- [Claude Code CLI](#claude-code-cli)
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||||
- [はじめに](#はじめに)
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||||
- [オンラインで試す](#オンラインで試す)
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||||
- [Dockerで実行（推奨）](#dockerで実行推奨)
|
||||
- [デスクトップアプリケーション](#デスクトップアプリケーション)
|
||||
- [Dockerで実行](#dockerで実行)
|
||||
- [インストール](#インストール)
|
||||
- [デプロイ](#デプロイ)
|
||||
- [EdgeOne Pagesへのデプロイ](#edgeone-pagesへのデプロイ)
|
||||
- [Vercelへのデプロイ（推奨）](#vercelへのデプロイ推奨)
|
||||
- [Cloudflare Workersへのデプロイ](#cloudflare-workersへのデプロイ)
|
||||
- [マルチプロバイダーサポート](#マルチプロバイダーサポート)
|
||||
- [仕組み](#仕組み)
|
||||
- [プロジェクト構造](#プロジェクト構造)
|
||||
- [サポート＆お問い合わせ](#サポートお問い合わせ)
|
||||
- [スター履歴](#スター履歴)
|
||||
|
||||
@@ -50,31 +54,31 @@ https://github.com/user-attachments/assets/b2eef5f3-b335-4e71-a755-dc2e80931979
|
||||
<td colspan="2" valign="top" align="center">
|
||||
<strong>アニメーションTransformerコネクタ</strong><br />
|
||||
<p><strong>プロンプト：</strong> **アニメーションコネクタ**付きのTransformerアーキテクチャ図を作成してください。</p>
|
||||
<img src="../public/animated_connectors.svg" alt="アニメーションコネクタ付きTransformerアーキテクチャ" width="480" />
|
||||
<img src="../../public/animated_connectors.svg" alt="アニメーションコネクタ付きTransformerアーキテクチャ" width="480" />
|
||||
</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td width="50%" valign="top">
|
||||
<strong>GCPアーキテクチャ図</strong><br />
|
||||
<p><strong>プロンプト：</strong> **GCPアイコン**を使用してGCPアーキテクチャ図を生成してください。この図では、ユーザーがインスタンス上でホストされているフロントエンドに接続します。</p>
|
||||
<img src="../public/gcp_demo.svg" alt="GCPアーキテクチャ図" width="480" />
|
||||
<img src="../../public/gcp_demo.svg" alt="GCPアーキテクチャ図" width="480" />
|
||||
</td>
|
||||
<td width="50%" valign="top">
|
||||
<strong>AWSアーキテクチャ図</strong><br />
|
||||
<p><strong>プロンプト：</strong> **AWSアイコン**を使用してAWSアーキテクチャ図を生成してください。この図では、ユーザーがインスタンス上でホストされているフロントエンドに接続します。</p>
|
||||
<img src="../public/aws_demo.svg" alt="AWSアーキテクチャ図" width="480" />
|
||||
<img src="../../public/aws_demo.svg" alt="AWSアーキテクチャ図" width="480" />
|
||||
</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td width="50%" valign="top">
|
||||
<strong>Azureアーキテクチャ図</strong><br />
|
||||
<p><strong>プロンプト：</strong> **Azureアイコン**を使用してAzureアーキテクチャ図を生成してください。この図では、ユーザーがインスタンス上でホストされているフロントエンドに接続します。</p>
|
||||
<img src="../public/azure_demo.svg" alt="Azureアーキテクチャ図" width="480" />
|
||||
<img src="../../public/azure_demo.svg" alt="Azureアーキテクチャ図" width="480" />
|
||||
</td>
|
||||
<td width="50%" valign="top">
|
||||
<strong>猫のスケッチ</strong><br />
|
||||
<p><strong>プロンプト：</strong> かわいい猫を描いてください。</p>
|
||||
<img src="../public/cat_demo.svg" alt="猫の絵" width="240" />
|
||||
<img src="../../public/cat_demo.svg" alt="猫の絵" width="240" />
|
||||
</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</table>
|
||||
@@ -119,7 +123,7 @@ Claudeにダイアグラムの作成を依頼：
|
||||
|
||||
ダイアグラムがリアルタイムでブラウザに表示されます！
|
||||
|
||||
詳細は[MCPサーバーREADME](../packages/mcp-server/README.md)をご覧ください（VS Code、Cursorなどのクライアント設定も含む）。
|
||||
詳細は[MCPサーバーREADME](../../packages/mcp-server/README.md)をご覧ください（VS Code、Cursorなどのクライアント設定も含む）。
|
||||
|
||||
## はじめに
|
||||
|
||||
@@ -127,39 +131,19 @@ Claudeにダイアグラムの作成を依頼：
|
||||
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||||
インストール不要！デモサイトで直接お試しください：
|
||||
|
||||
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
|
||||
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
|
||||
|
||||
> **自分のAPIキーを使用**：自分のAPIキーを使用することで、デモサイトの利用制限を回避できます。チャットパネルの設定アイコンをクリックして、プロバイダーとAPIキーを設定してください。キーはブラウザのローカルに保存され、サーバーには保存されません。
|
||||
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||||
### Dockerで実行（推奨）
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||||
### デスクトップアプリケーション
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||||
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||||
ローカルで実行したいだけなら、Dockerを使用するのが最も簡単です。
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||||
[Releases ページ](https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io/releases)からお使いのプラットフォーム用のネイティブデスクトップアプリをダウンロードしてください：
|
||||
|
||||
まず、Dockerをインストールしていない場合はインストールしてください：[Dockerを入手](https://docs.docker.com/get-docker/)
|
||||
対応プラットフォーム：Windows、macOS、Linux。
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||||
|
||||
次に実行：
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||||
### Dockerで実行
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||||
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||||
```bash
|
||||
docker run -d -p 3000:3000 \
|
||||
-e AI_PROVIDER=openai \
|
||||
-e AI_MODEL=gpt-4o \
|
||||
-e OPENAI_API_KEY=your_api_key \
|
||||
ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest
|
||||
```
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||||
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||||
または env ファイルを使用：
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||||
|
||||
```bash
|
||||
cp env.example .env
|
||||
# .env を編集して設定を入力
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||||
docker run -d -p 3000:3000 --env-file .env ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest
|
||||
```
|
||||
|
||||
ブラウザで [http://localhost:3000](http://localhost:3000) を開いてください。
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||||
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||||
環境変数はお好みのAIプロバイダー設定に置き換えてください。利用可能なオプションについては[マルチプロバイダーサポート](#マルチプロバイダーサポート)を参照してください。
|
||||
|
||||
> **オフラインデプロイ：** `embed.diagrams.net` がブロックされている場合は、[オフラインデプロイガイド](./offline-deployment.md) で設定オプションをご確認ください。
|
||||
[Docker ガイドを参照](./docker.md)
|
||||
|
||||
### インストール
|
||||
|
||||
@@ -168,41 +152,19 @@ docker run -d -p 3000:3000 --env-file .env ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:l
|
||||
```bash
|
||||
git clone https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
|
||||
cd next-ai-draw-io
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. 依存関係をインストール：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
npm install
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. AIプロバイダーを設定：
|
||||
|
||||
ルートディレクトリに`.env.local`ファイルを作成：
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||||
|
||||
```bash
|
||||
cp env.example .env.local
|
||||
```
|
||||
|
||||
`.env.local`を編集して選択したプロバイダーを設定：
|
||||
|
||||
- `AI_PROVIDER`を選択したプロバイダーに設定（bedrock, openai, anthropic, google, azure, ollama, openrouter, deepseek, siliconflow, doubao）
|
||||
- `AI_MODEL`を使用する特定のモデルに設定
|
||||
- プロバイダーに必要なAPIキーを追加
|
||||
- `TEMPERATURE`：オプションの温度設定（例：`0`で決定論的な出力）。温度をサポートしないモデル（推論モデルなど）では設定しないでください。
|
||||
- `ACCESS_CODE_LIST` アクセスパスワード（オプション）。カンマ区切りで複数のパスワードを指定できます。
|
||||
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> 警告：`ACCESS_CODE_LIST`を設定しない場合、誰でもデプロイされたサイトに直接アクセスできるため、トークンが急速に消費される可能性があります。このオプションを設定することをお勧めします。
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詳細な設定手順については[プロバイダー設定ガイド](./ai-providers.md)を参照してください。
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4. 開発サーバーを起動：
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2. 開発サーバーを起動：
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```bash
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npm run dev
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```
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5. ブラウザで[http://localhost:3000](http://localhost:3000)を開いてアプリケーションを確認。
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3. ブラウザで[http://localhost:6002](http://localhost:6002)を開いてアプリケーションを確認。
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## デプロイ
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@@ -218,16 +180,17 @@ npm run dev
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また、Tencent EdgeOne Pagesでデプロイすると、[DeepSeekモデルの毎日の無料クォータ](https://pages.edgeone.ai/document/edge-ai)が付与されます。
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### Vercelへのデプロイ
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### Vercelへのデプロイ（推奨）
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Next.jsアプリをデプロイする最も簡単な方法は、Next.jsの作成者による[Vercelプラットフォーム](https://vercel.com/new)を使用することです。
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[](https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FDayuanJiang%2Fnext-ai-draw-io)
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Next.jsアプリをデプロイする最も簡単な方法は、Next.jsの作成者による[Vercelプラットフォーム](https://vercel.com/new)を使用することです。ローカルの`.env.local`ファイルと同様に、Vercelダッシュボードで**環境変数を設定**してください。
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詳細は[Next.jsデプロイメントドキュメント](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/deploying)をご覧ください。
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または、このボタンでデプロイできます：
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[](https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FDayuanJiang%2Fnext-ai-draw-io)
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### Cloudflare Workersへのデプロイ
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ローカルの`.env.local`ファイルと同様に、Vercelダッシュボードで**環境変数を設定**してください。
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[Cloudflare デプロイガイドを参照](./cloudflare-deploy.md)
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## マルチプロバイダーサポート
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@@ -249,9 +212,9 @@ AWS BedrockとOpenRouter以外のすべてのプロバイダーはカスタム
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📖 **[詳細なプロバイダー設定ガイド](./ai-providers.md)** - 各プロバイダーの設定手順をご覧ください。
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**モデル要件**：このタスクは厳密なフォーマット制約（draw.io XML）を持つ長文テキスト生成を伴うため、強力なモデル機能が必要です。Claude Sonnet 4.5、GPT-4o、Gemini 2.0、DeepSeek V3/R1を推奨します。
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**モデル要件**：このタスクは厳密なフォーマット制約（draw.io XML）を持つ長文テキスト生成を伴うため、強力なモデル機能が必要です。Claude Sonnet 4.5、GPT-5.1、Gemini 3 Pro、DeepSeek V3.2/R1を推奨します。
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注：`claude-sonnet-4-5`はAWSロゴ付きのdraw.ioダイアグラムで学習されているため、AWSアーキテクチャダイアグラムを作成したい場合は最適な選択です。
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注：`claude`シリーズはAWS、Azure、GCPなどのクラウドアーキテクチャロゴ付きのdraw.ioダイアグラムで学習されているため、クラウドアーキテクチャダイアグラムを作成したい場合は最適な選択です。
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## 仕組み
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@@ -264,24 +227,6 @@ AWS BedrockとOpenRouter以外のすべてのプロバイダーはカスタム
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ダイアグラムはdraw.ioでレンダリングできるXMLとして表現されます。AIがコマンドを処理し、それに応じてこのXMLを生成または変更します。
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## プロジェクト構造
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app/ # Next.js App Router
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api/chat/ # AIツール付きチャットAPIエンドポイント
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page.tsx # DrawIO埋め込み付きメインページ
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components/ # Reactコンポーネント
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chat-panel.tsx # ダイアグラム制御付きチャットインターフェース
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chat-input.tsx # ファイルアップロード付きユーザー入力コンポーネント
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history-dialog.tsx # ダイアグラムバージョン履歴ビューア
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ui/ # UIコンポーネント（ボタン、カードなど）
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contexts/ # Reactコンテキストプロバイダー
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diagram-context.tsx # グローバルダイアグラム状態管理
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lib/ # ユーティリティ関数とヘルパー
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ai-providers.ts # マルチプロバイダーAI設定
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utils.ts # XML処理と変換ユーティリティ
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public/ # サンプル画像を含む静的アセット
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## サポート＆お問い合わせ
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