
🎯 学什么:如何设计一个「同一功能提供两种实现路径」的 Skill——Mermaid(Mermaid:纯文本图表脚本语言) 代码(精确、零成本、可编辑)和 AI 图片生成(好看、自由、有表现力),AI 根据内容类型自动选择最优方案。核心洞察:好的双模设计是「用户不知道有两套系统在跑」,差的设计是「让用户先学两个按钮的区别再选」。 💡 难易度:⭐⭐ | ⏱️ 预计时间:40 分钟
1. 课程概览
💡 白话小课堂:这个 Skill 就像一个有两支笔的画家——一支是尺子和圆规(Mermaid 代码,画出来的线条精准不犯错),一支是画笔(AI 图片生成,画出来好看有艺术感)。你不需要纠结「用哪支笔」,只需要说「我要一张公司组织架构图」——Skill 自动判断:架构图需要精确的层级关系 → 用尺子(Mermaid);你说「我要一张产品概念对比图」——Skill 自动判断:概念图需要视觉冲击力 → 用画笔(AI Image)。
本课的独特定位——双模设计模式:
| 做法 | 单模 Skill | 双模 Skill(本课) |
|---|---|---|
| 流程图 | Mermaid 专用 Skill | 双模 Skill 自动选 Mermaid |
| 概念图 | AI 图片专用 Skill | 双模 Skill 自动选 Image |
| 用户需要知道的 | 两个 Skill 两个名字 | 一个 Skill,零选择 |
| 新增图表类型 | 可能要建第三个 Skill | 在决策逻辑中加一条规则 |
🔑 核心秘诀:双模设计的精髓不是「提供两种选择让用户挑」,而是「让用户不知道有两套系统在跑」——自动选择、可覆盖、统一输出。用户说需求,Skill 出图,中间过程完全透明。
⚠️ 避坑指南:见过有人让 AI 画一张「公司组织架构图」,AI 画出了 CEO 上面还有一个 SUPREME LEADER——这就是 AI 图片在精确结构上的「幻觉」。Mermaid 代码不会犯这种错,因为它按你写的结构渲染,不会自己加戏。双模 Skill 的核心任务就是判断:什么时候「精确不容有失」(用 Mermaid),什么时候「好看比精确重要」(用 Image)。
2. 双模设计详解 —— 两种实现路径的完整对比
2.1 为什么需要两种模式?
Mermaid 模式的场景特征:
✓ 需要精确结构——线条不能乱连、箭头方向要对、层级不能错
✓ 可以标准化——流程图、时序图、类图都有标准语法
✓ 需要频繁修改——改了代码就改了图,不需要重新「画」
→ 流程/结构/关系 → Mermaid
Image 模式的场景特征:
✓ 需要视觉表现力——好看的图比精确的图更重要
✓ 不能标准化——概念图、思维导图、对比图没有固定语法
✓ 创意优先——布局自由、配色丰富、风格多样
→ 概念/创意/营销 → Image
2.2 Mermaid 模式:精确优先
工作原理:
用户需求:「画一个用户登录的流程图」
↓
AI 生成 Mermaid 代码:
graph TD
A[用户输入邮箱] --> B{邮箱存在?}
B -->|是| C[发送验证码]
B -->|否| D[提示注册]
C --> E[用户输入验证码]
E --> F{验证码正确?}
F -->|是| G[登录成功]
F -->|否| H[重新输入]
↓
Mermaid 渲染引擎渲染 → SVG 图表
优势:
- 确定性:代码是什么结构,图就是什么结构——不会多画一个 CEO
- 零成本:Mermaid 是开源渲染引擎,不调用任何 AI API(API:程序间通信接口)
- 可编辑:修改代码即修改图,不需要重新「画」
- 版本管理友好:代码是纯文本,git diff 看得清清楚楚
劣势:
- 视觉表现力有限——所有图表都是「方框 + 箭头 + 文字」
- 布局由引擎决定,不能手动调整位置
- 中文渲染在部分环境中可能有问题
2.3 Image 模式:表现力优先
工作原理:
用户需求:「画一张产品功能对比图,要视觉冲击力」
↓
AI 生成详细的图片 Prompt:
"A visual comparison diagram showing Product A vs Product B.
Left side: Product A features in blue cards.
Right side: Product B features in green cards.
Center: VS badge with competitive differentiators highlighted.
Dark theme, modern dashboard aesthetic, 16:9 aspect ratio."
↓
调用 AI 图片 API(DALL-E / Imagen / Stability)→ 生成图片
优势:
- 视觉丰富——配色、布局、风格自由
- 适合营销和展示场景——好看的图更有说服力
- 可以表达「概念」和「感觉」——不仅是「结构」
劣势:
- 有幻觉风险——AI 可能在组织架构图中多画一层
- 有成本——每次生成调用 API 计费
- 不可编辑——改一个箭头需要重新生成整张图
- 不稳定——同样的 Prompt 两次可能出不一样的结果
🔑 设计要点:双模不是「两个 Skill 拼在一起」——而是「一个 Skill 根据输入自动路由到最优路径」。路由逻辑是双模设计的核心。
3. 自动选择决策逻辑 —— 路由规则详解
3.1 九种图表类型的模式分配
Skill 覆盖 9 种图表类型,每种都有预设的默认模式:
| 图表类型 | 默认模式 | 选择理由 | 示例需求 |
|---|---|---|---|
| 流程图 (Flowchart) | Mermaid | 步骤和分支必须精确 | 「用户注册→验证→激活流程」 |
| 时序图 (Sequence) | Mermaid | 时间顺序和参与者必须准确 | 「微服务间 API 调用时序」 |
| 类图 (Class Diagram) | Mermaid | 属性和方法关系必须精确 | 「订单系统的 UML 类图」 |
| ER 图 (Entity Relation) | Mermaid | 表关系不能画错 | 「数据库 ER 图:User-Order-Product」 |
| 状态机 (State Machine) | Mermaid | 状态转换不能遗漏或多余 | 「订单状态流转:待支付→已支付→已发货」 |
| 组织架构图 (Org Chart) | Mermaid | 汇报关系不能多一层少一层 | 「公司组织架构:CEO→VP→Director」 |
| 架构图 (Architecture) | Image | 需要视觉层次和自由布局 | 「微服务系统 5 层架构图」 |
| 思维导图 (Mind Map) | Image | 自由分支和视觉层次 | 「产品 Roadmap 思维导图」 |
| 概念对比图 (Comparison) | Image | 视觉冲击力和创意布局 | 「传统开发 vs AI 开发对比」 |
3.2 路由决策树
用户需求 → 提取图表类型
├── 类型 = 流程图/时序图/类图/ER图/状态机/组织架构图
│ → 默认 Mermaid(需要精确结构)
│ → 除非用户明确说「用 AI 画」→ 覆盖为 Image + 警告
│
├── 类型 = 架构图/思维导图/概念对比图
│ → 默认 Image(需要视觉表现力)
│ → 除非用户明确说「用 Mermaid」→ 覆盖为 Mermaid + 提示局限性
│
└── 类型不明确 → 默认 Image(更通用) + 问题澄清
3.3 「可覆盖」原则
双模设计的第四条原则——用户可以覆盖自动选择,但 Skill 应该提示覆盖的代价:
场景 A:用户说「用 Mermaid 画一张产品概念对比图」
→ 系统默认:概念图 → Image
→ 用户覆盖 → Mermaid
→ Skill 回应:「好的,用 Mermaid 生成。注意:Mermaid 在视觉表现力上有限,
概念对比图通常用 Image 模式效果更好。需要我改用 Image 吗?」
→ 执行用户选择(尊重用户),但给了专业建议(履行顾问职责)
场景 B:用户说「用 AI 画一张公司组织架构图」
→ 系统默认:组织架构 → Mermaid
→ 用户覆盖 → Image
→ Skill 回应:「好的,用 AI 生成。⚠️ 提醒:AI 图片在精确结构(汇报关系)
上可能产生幻觉——比如多画一层管理层。需要我改用 Mermaid 确保准确吗?」
→ 执行用户选择,但明确警告风险
🔑 设计要点:「可覆盖」不等于「无条件服从」。当用户的覆盖选择可能导致质量问题时,Skill 的职责是告知风险——这是 AI 原生顾问型 Skill(L1-10)的核心精神:「先诊断 → 给建议 → 解释为什么」。
4. SVG 输出与样式系统
4.1 为什么输出 SVG(SVG:可无损放大的矢量图格式) 而不是 PNG(PNG:位图图片格式)?
PNG 方案:
优点:所见即所得
缺点:放大模糊、不能编辑里面的文字、文件大
SVG 方案(本 Skill 的选择):
优点:矢量无损放大、文字可选可搜索、文件小、可转 @2x PNG
缺点:复杂图表可能渲染不一致(不同浏览器)
4.2 语义化色板 —— 让颜色「说话」
Skill 内置了一套「语义化色板」——不是随便配颜色,而是让不同技术栈有各自的视觉语言:
色彩语义映射:
前端 (Frontend) → 青色系 (Cyan) —— React、Vue、浏览器
后端 (Backend) → 绿色系 (Green) —— Node.js、Python、数据库
数据库 (Database) → 紫色系 (Purple) —— PostgreSQL、MongoDB
中间件 (Middleware) → 橙色系 (Orange) —— Redis、Kafka、RabbitMQ
基础设施 (Infra) → 灰色系 (Gray) —— AWS、Docker、K8s
客户端 (Client) → 蓝色系 (Blue) —— iOS、Android、Desktop
🔑 设计要点:语义化色板让读者「不看标签就知道谁是谁」——青色 = 前端,绿色 = 后端。这比随机配色或「都一个颜色」好一个数量级。L1-12 的「七要素公式」中 Color palette 要素在图表场景的落地应用。
5. 结构拆解:双模型 Skill 模板
从 L2-02 提取「双模型」Skill 的通用模板:
双模型 Skill 模板
核心特征
→ 同一功能提供两种实现路径(精确路径 vs 表现力路径) → AI 自动判断用哪个路径——不给用户增加选择负担 → 用户可覆盖自动选择,但 Skill 会提示覆盖的代价 → 输出格式统一(都是 SVG 或都是 PNG),不因路径不同而不同
通用结构
Mode A: [精确路径]
- 适合场景:[列表 + 原因]
- 优势:[确定性 / 零成本 / 可编辑 / 可版本管理]
- 劣势:[表现力有限 / 布局受限]
Mode B: [表现力路径]
- 适合场景:[列表 + 原因]
- 优势:[视觉丰富 / 自由布局 / 适合展示]
- 劣势:[有幻觉风险 / 有成本 / 不可编辑 / 不稳定]
Routing Logic(路由决策)
图表类型 → 默认模式 类型A → Mode A(除非用户明确说用 Mode B → 覆盖 + 警告) 类型B → Mode B(除非用户明确说用 Mode A → 覆盖 + 提示局限性)
Override Principle(可覆盖原则)
- 用户可以覆盖自动选择
- Skill 必须提示覆盖的风险
- 但最终尊重用户的选择
Output Standardization(输出标准化)
- 两种模式输出统一格式
- 统一色板系统
- 统一尺寸选项
什么时候用双模型? → 当同一功能存在两种路径——一种注重精确性和确定性,另一种注重表现力和灵活性——且用户不应该为此做选择时:图表生成(Mermaid vs AI Image)、数据可视化(ECharts vs AI Image)、代码生成(模板代码 vs AI 自由发挥)——任何「精确 vs 好看」的二分场景。
双模型与 L1-10 顾问型的关系:
| L1-10 AI 原生顾问型 | L2-02 双模型 | |
|---|---|---|
| AI 角色 | 给出建议 | 自动选择 + 可覆盖 |
| 核心挑战 | 建议可执行 | 路由准确(该用啥用啥) |
| 用户感知 | 知道在问建议 | 不知道有两套系统 |
6. 电商案例:竞品价格带分布图表生成
🛒 实战案例:某母婴用品卖家在拼多多上经营纸尿裤品类,准备扩展新品线(婴儿湿巾、隔尿垫),需要判断「什么价格带竞争最弱、利润空间最大」。传统做法:手动打开竞品店铺,逐个记录价格 → 拉 Excel → 看花眼。20 个竞品看了 3 天,分析结论是「好像什么价位都有」,不敢定价。
用双模 Skill 生成竞品价格带分布图:
图表类型 模式 内容 作用 婴儿湿巾价格带散点分布图 Image 横轴=价格区间(¥3.9-¥39.9),纵轴=月销量(气泡大小=店铺数) 一眼看出「¥9.9-¥14.9」区间竞品扎堆 87 家,但「¥19.9-¥24.9」仅 12 家 隔尿垫竞品功能矩阵图 Image 横轴=尺寸(30×40→70×100),纵轴=层数(2层→6层),颜色深浅=均价 发现「60×80cm+4层」这个组合竞品空白,是差异化切口 品类利润空间对比图 Image 三条柱状图:纸尿裤利润率 18% / 湿巾利润率 42% / 隔尿垫利润率 37% 直接决定「优先打湿巾」 竞品价格调整时间线 Mermaid 2025.01-2026.05 三款竞品调价轨迹 精确追踪竞品定价变化规律 效果:
定价决策时间:3 天 → 2 小时(数据收集 → AI 自动生成图表 → 运营看图决策)
婴儿湿巾定价 ¥19.9/3 包,上线首月销量 1,347 单(比扎堆 ¥9.9 区间的竞品新品快 3.2 倍起量)
隔尿垫定在「60×80cm + 4 层」空白带,毛利率 37% vs 纸尿裤 18%
图表生成成本:¥0(Mermaid 免费 + Image 模式 $0.16 生成 4 张)
🔑 启示:选品定价最大的坑不是「数据不够」,而是「数据太多看不过来」。一张价格带分布图,比在 Excel 里盯 500 行数字管用 100 倍——运营不是缺数据,是缺「把数据变成一眼能看懂的决策画面」的能力。
7. 掌握检验
Q1:双模 Skill 的「自动选择」指的是什么?
- A) 每次都弹窗让用户选择用哪个模式
- B) AI 根据内容类型自动判断用 Mermaid 还是 Image,不麻烦用户
- C) 生成完成后自动删除不需要的版本
- D) 随机选择一种模式以增加多样性
Q2:为什么流程图、ER 图这类图表用 Mermaid 而不是 AI 图片生成?
- A) Mermaid 生成的图更漂亮
- B) AI 图片在精确结构上容易产生幻觉,Mermaid 代码是确定性的
- C) Mermaid 渲染速度更快
- D) AI 图片不支持箭头和连线
Q3:以下哪种需求最适合使用 Image 模式?
- A) 公司组织架构图
- B) 微服务系统的时序调用图
- C) 产品功能的概念对比图(视觉冲击力重要)
- D) 数据库 ER 实体关系图
Q4:如果用户说「用 AI 画一张公司架构图」,Skill 应该怎么做?
- A) 忽略用户指令,强制用 Mermaid
- B) 忽略用户指令,强制用 Image
- C) 按「可覆盖」原则,使用 Image 模式但提示可能产生幻觉
- D) 同时用两种模式生成让用户自己选
Q5:课程中提到 Mermaid 模式的一个关键优势是「零 API 成本」。请解释为什么 Mermaid 不花钱,而 Image 模式要花钱?这在实际项目中意味着什么?
Q6:为以下 3 个需求分别判断应该用哪个模式,并简述理由:
- (a) 一个 SaaS 产品的 5 层系统架构图
- (b) 一张展示「传统开发 vs AI 开发」的营销概念对比图
- (c) 用户注册→认证→授权的泳道时序图
8. 答案
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Q1:B — 好的设计是「用户不知道有两套系统在跑」。AI 根据内容类型(需要精确结构 vs 需要视觉表现力)自动判断用哪个模式,不给用户增加选择负担。
Q2:B — 流程图和 ER 图需要精确(线条不能乱连、箭头方向要对),AI 图片在这些场景下容易产生幻觉——比如「CEO 上面多出一个 SUPREME LEADER」。Mermaid 代码是确定性的,按你写的结构渲染,不会自己加戏。
Q3:C — Image 模式擅长视觉丰富、自由布局的概念图/思维导图/概念海报。A(组织架构)、B(时序图)、D(ER 图)都需要精确结构,应该用 Mermaid。
Q4:C — 「可覆盖」原则意味着用户明确说「用 AI 画」时可以强制 Image 模式,但好 Skill 应该提示用户「Image 模式在精确结构上可能产生幻觉,建议用 Mermaid」。
Q5:Mermaid 是一套文本标记语言,Skill 生成 Mermaid 代码后由浏览器/渲染引擎直接渲染成 SVG,整个过程不需要调用任何 AI API,因此零成本。Image 模式需要调用 DALL-E/Stability 等 AI 图片 API,按次计费。实际意义:对于需要频繁生成的图表(如每次代码变更自动更新架构图),用 Mermaid 模式可以无限次免费生成,而 Image 模式有成本压力。
Q6:(a) Image 模式——架构图需要视觉表现力和自由布局来展示层次关系;(b) Image 模式——营销概念图需要视觉冲击力和创意布局;(c) Mermaid 模式——泳道时序图需要精确的时序和方向,确定性比好看更重要。
(5/6 通过)
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