還在手繪drawio?用Cursor讓你的繪圖效率起飛

作者:AlwinXie
平台:微信公眾號
日期:2025-07-30

學習如何利用Cursor工具快速生成精美的drawio架構圖,告別耗時的手繪流程。提升繪圖效率,分鐘級完成專業圖表製作!

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還在手繪drawio?用Cursor讓你的繪圖效率起飛

作者: AlwinXie
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👤 作者: AlwinXie
🌐 來源: 微信公眾號


效果呈現

避免標題黨,先展示最終能產出的架構圖效果。不僅畫面精美、流程清晰,更重要的是能在分鐘級別內完成(若用傳統手繪方式,至少需小時級別時間):

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01

背景

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大家常用的流程圖生成方式多選用Mermaid圖,因為AI對其理解度高、生成準確性強,且能同時供人類和AI閱讀,在指導AI方面效果顯著。但其缺點是樣式較為單一和固定。

在重要匯報場景中,我們需要更精美、更定制化的圖表來展示價值。此時通常會選用drawio完成,其優勢是樣式高度可定制,缺點是需要耗費大量時間調整佈局和美化線條。

若有工具能解決耗時問題,將大幅提升效率。本文將分享如何利用Cursor快速生成精美的drawio架構圖。

02

Mermaid圖

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在講drawio前,先看Mermaid圖的效果。實戰中,可直接用Cursor生成:@核心代碼,讓Cursor根據代碼生成時序圖,效果如下:

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Mermaid時序圖解析效果(完全由Cursor生成,未經修改。準確性高,與代碼邏輯一致):

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Mermaid圖效果不錯,尤其是時序圖,清晰且準確。

接下來將利用這份Mermaid圖指導AI生成drawio架構圖。此舉主要是省去向AI描述系統功能的步驟。若無此時序圖,需多次交互才能畫出對應架構;有了此圖,僅需一步即可生成準確架構。

03

Cursor生成drawio圖的準備工作

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開工前,先準備工具。除Cursor外,還需安裝Cursor中的drawio插件。此處選用熱度最高的 Draw.io Integration。安裝後,可直接在Cursor中查看和編輯生成的drawio圖,十分方便。

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工具齊備後,還需準備參考資料,以確保Cursor生成效果準確且符合預期。

主要有以下2份資料:

  • 目標風格的drawio圖文件。通常提供參考圖供Cursor生成,否則效果如同開盲盒。
  • 指導Cursor繪圖的Cursor Rules,即mdc文件。

1、目標參考圖,最好有drawio源文件。本文示例圖(.drawio格式)如下:(對比最終效果圖可看出風格高度一致)

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備註:若無drawio格式的參考圖(例如想參考他人的美觀圖表),可將參考圖@給Cursor,讓其分析風格、配色、線條、佈局等,生成一份md格式的指導文件,再根據此文件改寫為Cursor Rules的mdc規範。此方法雖有一定效果,但還原度不如drawio格式高,需配合人工調整和Cursor交互優化。

2、指導Cursor繪圖的mdc文件,示例drawio-rules.mdc如下:

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實際內容可根據不同圖表微調。此處是根據目標圖形制定的規則,但版本管理部分是通用且重要的:

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主要目的有2個:

  • 每次生成和修改drawio圖後創建新副本,避免覆蓋原始版本。因Cursor中雖可通過插件管理drawio文件,但不如代碼方便,覆蓋後即全局覆蓋,難以局部回退。因此每次創建新副本修改是最佳實踐。
  • 除創建副本外,會將每次修改記錄到changelog.md中,便於人類閱讀和識別。效果如下:

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Cursor生成drawio圖的落地及調優

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工具準備就緒後,即可開始操作。

核心提示詞:@drawio-rules.mdc @參考圖 @Mermaid時序圖 根據時序圖邏輯和參考圖風格,幫我生成drawio圖。

得到v1.0版本:

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整體效果已不錯,但存在小問題:1、線條重疊;2、部分線條遮擋關鍵元素文字。

隨後通過Cursor及rules配合進行多次交互,最終得到v1.3版本:

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可見大架構無問題,風格正確,但線條重疊問題仍待解決。此處有待探索優化,具體思路可規定線條起止位置、間隔或坐標信息等,最終效果需時間調優,並沉澱至mdc中指導後續繪圖。

最終通過Cursor配合參考圖及mdc生成大致框架,再經人工少量調整,完成v1.4版本:

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並讓Cursor生成對應的changelog:

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總結

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  • 高效繪圖體驗:Cursor 讓繪製 Draw.io 架構圖變得快速簡單,大幅節省時間。
  • Mermaid 圖的輔助:利用 Mermaid 圖生成清晰時序圖,準確指導 AI 繪製架構圖。
  • 工具齊備的重要性:安裝必要插件和準備參考資料是確保生成效果準確的關鍵。
  • 標準化流程:通過規範化副本迭代方式和版本日誌管理,保持圖表的可維護性和可追溯性。
  • 交互與調優:在Cursor生成圖後進行適當調優,可進一步提升圖形質量。同時也表明AI並非萬能,關鍵時刻仍需人類介入,但能顯著提升效率。