dynamo-script-analysis

name	dynamo-script-analysis
description	專門分析當前 Dynamo 腳本邏輯，將工作區結構收斂成 Mermaid 流程圖、邏輯摘要與技術文件。當使用者要求「分析目前 Dynamo 腳本邏輯」、「產生流程圖」、「輸出 /image 類型分析」、「把 graph 解釋成可讀流程」時使用。

Dynamo Script Analysis Skill

將「讀取當前工作區並轉成可讀邏輯圖」流程標準化，避免每次都用臨時 Prompt 手工猜測節點意義。

何時使用

符合任一條件就啟用本 Skill：

1. 使用者要求分析目前 Dynamo 腳本邏輯。
2. 使用者想要 Mermaid 流程圖或 /image 類型技術摘要。
3. 需要把大型 Dynamo graph 壓縮成可討論的輸入 / 運算 / 輸出流程。
4. 需要離線驗證分析邏輯，不依賴現場 Dynamo 連線。

核心原則

1. 先取結構，再寫解讀。
2. 大型圖表要摘要，不要把所有節點硬塞進圖。
3. 流程圖是為了說明資料流，不是重建整張 Dynamo 畫布。
4. 優先產出輸入 / 核心運算 / 輸出三段式視圖。

標準步驟

Step 0: 先確認 Mermaid 方向與模式

方向（direction） 由使用者決定，僅接受以下值：

1. TD：上到下（預設）
2. LR：左到右
3. RL：右到左
4. BT：下到上

若使用者未指定，預設使用 TD。

模式（mode） 決定圖表的資訊密度：

mode	說明	適用場景
pipeline（預設）	工作流階段觀，自動分層並加中文描述	給人看的可讀邏輯圖
semantic	同名節點合併並標注數量（如 Arc ×3）	中型分析，需顯示節點比例
detail	每個 Dynamo 節點對應一格（1:1）	debug、追查特定節點

若使用者未指定，預設使用 pipeline。

Step 1: 取得工作區資料

優先使用正式工具（預設 TD + pipeline，最可讀）：

{
  "name": "generate_workspace_mermaid",
  "arguments": {
    "direction": "<USER_CHOICE_OR_TD>",
    "mode": "<pipeline|semantic|detail>",
    "maxNodes": 60
  }
}

若沒有即時連線，可改用 snapshot：

{
  "name": "generate_workspace_mermaid",
  "arguments": {
    "snapshotPath": "tests/fixtures/workspace_mermaid_sample.json",
    "direction": "<USER_CHOICE_OR_TD>",
    "mode": "pipeline",
    "maxNodes": 20
  }
}

Step 2: 解讀輸出

至少使用以下欄位：

1. summary: 檔名、節點數、複雜度、是否摘要截斷。
2. logic_steps: 三到數步的人類可讀邏輯摘要。
3. mermaid: 可直接嵌入 Markdown 的流程圖。
4. top_node_types: 判斷主要運算類型。

Step 3: 視需求輸出文件

若需要保留分析報告，啟用 saveToFile=true：

{
  "name": "generate_workspace_mermaid",
  "arguments": {
    "saveToFile": true,
    "direction": "<USER_CHOICE_OR_TD>",
    "mode": "pipeline",
    "maxNodes": 60
  }
}

Step 4: 驗證 Mermaid 並輸出圖片（可選）

若要避免「圖能產生但無法渲染」的狀況，先驗證再發佈。

前置需求：

1. 安裝 mermaid-cli：npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli

建議命令（預設 TD + pipeline）：

python tools/generate_mermaid_artifacts.py --save --output image/current_workspace_logic.md --validate

若要同時輸出 PNG：

python tools/generate_mermaid_artifacts.py --save --output image/current_workspace_logic.md --validate --render png

指定方向或模式：

python tools/generate_mermaid_artifacts.py --direction LR --mode semantic --save --output image/current_workspace_logic.md

Step 5: 清理測試與中間產物（建議）

若本次是驗證流程而非正式交付，完成後刪除中間輸出，避免污染版本控制。

建議清理清單：

1. tests/temp/*.json
2. 臨時命名的 image/*_TD.md、image/*_simplified.md
3. 驗證階段產生但不需保留的 .mmd、.png、.svg

Windows PowerShell 範例：

if (Test-Path tests/temp) { Remove-Item tests/temp/*.json -Force -ErrorAction SilentlyContinue }
if (Test-Path image) { Remove-Item image/*_TD.md,image/*_simplified.md,image/*.mmd -Force -ErrorAction SilentlyContinue }

方向與模式範例（使用者要求由上而下）：

{
  "name": "generate_workspace_mermaid",
  "arguments": {
    "direction": "TD",
    "mode": "pipeline",
    "maxNodes": 60,
    "saveToFile": true
  }
}

推薦回覆格式

1. 先說腳本目的與整體資料流。
2. 再列 3-5 個邏輯步驟。
3. 最後附 Mermaid 流程圖或報告路徑。
4. 若已驗證，補一句「已通過 Mermaid 渲染驗證」。
5. 若為測試回合，補一句「已清理中間產物」。

相關檔案

1. bridge/python/server.py
2. domain/visual_analysis_workflow.md
3. domain/commands/image.md
4. tests/verify_generate_workspace_mermaid.py
5. tools/generate_mermaid_artifacts.py

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Skill 版本：1.4 最後更新：2026-06-21