Archify配合AI Agent将代码仓库转化为架构图的操作指南
面向需要梳理代码结构的开发者，介绍如何利用Archify配合AI Agent将代码仓库转化为可视化架构图。针对直接生成全量图表导致信息过载或失真的痛点，本文提供具体操作路径：首先在Agent中限定解释范围与核心路径；其次要求关键组件关系必须附带源码证据，区分架构数据流与函数调用；最后按版本回溯校验源码链接，确保图表与特定提交一致。注意架构图仅反映静态模型，不等同于线上真实运行记录。
打开仓库，限定要解释的范围
在 AI Agent 中打开或提供获准读取的代码仓库，通常在快速开始页选择“从代码库开始”选项。为了避免生成的图表过于庞杂且缺乏重点，建议先明确说明需要分析的具体场景，例如是查看登录请求流程、任务调度逻辑，还是某个特定模块的内部结构，尽量避免要求一次性画出所有文件。
你可以向 Agent 发出如下指令：“用 Archify 解释这个仓库从入口到输出的主路径，只保留核心运行时组件，开发工具放在补充说明，不要猜测未知部署信息。”通过这种方式，可以确保生成的架构图聚焦于核心业务逻辑。
在 Agent 中指定代码仓库及分析范围
要求每个关键关系都有源码依据
为了确保架构图的准确性，应要求 Agent 固定检查特定的 Git 提交（Commit），读取相关文件，并为图中的关键组件及其相互关系提供明确的源码来源。对于没有源码直接支持的外部服务、归属权或部署边界信息，应将其标记为“未知”，或者在生成前向你确认，避免产生幻觉或错误推断。
同时，建议保留生成的 JSON 源稿和 HTML 文件，以便核对是否遗漏了重要的返回路径与异常处理流程。需要注意的是，架构层面展示的数据流并不一定代表直接的函数调用关系。如果需要精确表达执行的先后顺序或交互时序，建议改画时序图而非单纯的架构图。
检查关键组件关系的源码依据
按版本回到代码确认，再分享成品
在获得最终的架构图成品后，务必打开图中包含的源码链接，反向确认所引用的仓库、提交哈希值（Commit Hash）和具体文件是否与当前的分析任务一致。Archify 的版本与被分析代码仓库的版本应当分别记录，因为后续代码发生变更后，原有的模型可能需要重新检查和生成。
校验通过仅说明产物满足了相应的静态检查规则，并不能证明生产系统在实际运行时完全按照此图执行。在分享成果之前，请仔细检查节点、卡片、源码摘录与链接的准确性。若需验证线上实际行为，还需要结合日志数据或链路追踪数据进行佐证。
校验源码链接与版本一致性
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