Archify 数据血缘图：从一条审计问题到零警告交付的 3 条命令

Archify 数据血缘图：从一条审计问题到零警告交付的 3 条命令

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周四下午，有人拿着一张 PPT 追问：用户行为数据到底从哪来，中间过几道处理，PII 有没有混进分析库。静态截图答不了这种问题，答案本身就该是一张数据血缘图（data lineage）——从采集到消费、敏感边界一目了然。Archify 把一句系统描述变成带 schema 校验的类型化 JSON 规格，再确定性编译成自包含的交互式 HTML。本文就沿着仓库官方的 dataflow 示例，把一条数据血缘图从零画到交付。

一行命令装好 Archify，先让 CLI 帮你选图

最短路径是把 skill 装进你正在用的 Agent：

npx skills add tt-a1i/archify -g

只想临时试一次，把上面命令换成npx skills use tt-a1i/archify@archify --agent codex。不想装的话，直接git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/arch/archify，在仓库根目录就能用 CLI。拿不准该画哪种图时，先问 guide——它返回类型和字段配方，但图必须基于真实系统改写，不是套模板：

node archify/bin/archify.mjs guide "展示用户事件从哪来、经过哪些转换、PII 边界在哪" --json --lang zh

渲染官方 dataflow 示例：一条命令出图，一条命令过门禁

仓库自带一份教科书级的血缘图源文件：product-analytics.dataflow.json。渲染器内置独立 schema 校验器，零依赖，直接跑：

node archify/renderers/dataflow/render-dataflow.mjs archify/examples/product-analytics.dataflow.json out.html

浏览器打开out.html，就是一个离线可用的交互成品：默认深色主题，五列管线横排，trace 动效会按数据流动方向逐条点亮。

质量门槛藏在第二条命令里。validate在 showcase 级别做九项检查——schema、布局、线路净空、标签碰撞全在内，全过才算合格：

node archify/bin/archify.mjs validate dataflow archify/examples/product-analytics.dataflow.json --quality showcase --json

整条管线是"语义到像素"的确定性编译：描述 → Agent 推断空间关系 → typed JSON IR → 布局规则检查 → SVG/HTML。同一份规格，任何时候渲染都是同一张图。

读懂渲染出的数据流图：只看 stages、type、variant 三个东西

五列stages是数据生命周期的分栏：采集、接入、处理、存储、消费；nodes的type决定框的样式与语义角色；flows的variant控制线型。节点type一共七种：

这个例子里最值得盯的是敏感边界：Edge API 用identity + consent把带 PII 的事件送给 Consent Gate，再经identity map流进加密的 PII Vault，与主数据路径彻底分开——这正是血缘图比"框加箭头"强的地方。

想边看边讲，仓库示例配了 3 个命名章节（meta.views）。viewer 里点章节按钮会聚焦相关节点，按 P 自动播放整条链路：

把官方示例改成你自己的数据血缘

假设你的管线是：SDK 事件从 Edge 进 Kafka，落 ClickHouse，下游一个风控模型每天批量读特征。最直接的做法不是从零写，而是复制 官方示例 改：删掉不需要的 node，剩下的改id、label、sublabel，flows 的from、to换成新 id。最小骨架长这样：

{ "schema_version": 1, "diagram_type": "dataflow", "meta": { "title": "Order Events Pipeline", "quality_profile": "showcase" }, "stages": [ { "label": "Sources" }, { "label": "Ingest" }, { "label": "Store" } ], "nodes": [ { "id": "sdk", "type": "frontend", "label": "App SDK", "stage": 0, "row": 0 } // ... 每个节点一行：id、type、label、stage、row ], "flows": [ { "id": "orders-in", "from": "sdk", "to": "kafka", "label": "order events", "variant": "emphasis" } // ... 每条连线一行 ] }

三条规则值得记住：flow 的label写数据资产（"订单事件"），不写传输动作（classification负责"PII touch""read-only"这类上下文）；variant按语义分配，主链路 emphasis、PII 路径 security、批量派生 dashed；坐标一律不用手写，stage、row交给 renderer 计算。字段全量约束见 dataflow.schema.json。

校验与交付：validate 过零警告，deliver 拿到回执

改完源文件，交付前两条命令。validate是自检，退出码加--json回执都要看，必须 0 错误 0 警告：

node archify/bin/archify.mjs validate dataflow my-pipeline.json --quality showcase --json

通过后用deliver出最终 HTML，回执里带规格与成品的 SHA-256：

node archify/bin/archify.mjs deliver dataflow my-pipeline.json my-pipeline.html --json

deliver 会把规格文件冻结成字节级快照再渲染——同事拿到 HTML 后对照回执即可确认没被改动，JSON 与 HTML 一一对得上。想要桌面多分辨率不溢出的证据，追加一条node archify/bin/archify.mjs visual-check my-pipeline.html --json，在 1440×900 到 2048×1320 四档下量容器并截图留档。

打开 Archify 交付的 viewer：路线探查、章节播放与分享卡片

回到浏览器里的成品，按 R 可探查有向路由：点 web 到 warehouse，viewer 会高亮这条作者定义的路径，适合讲一次关键数据链路；按 L 用透镜对比两种语义角色间的真实流量。要贴进 README 或发布说明时，按 E 打开 Export，Copy Share Card 一键复制 1200×630 社交卡片到剪贴板：

延伸

• dataflow 编写手册（中文）：节点、连线与敏感边界的完整字段约定
• dataflow.schema.json：字段全量约束
• 官方示例源文件 与渲染成品
• SKILL.md：Agent 侧的完整生成与交付契约

一份带 SHA-256 回执的 HTML，加一份不到百行的 JSON 规格，就能替掉 wiki 里永远过期的截图——而且这张图还会自己动。

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