news 2026/10/2 8:02:34

站点架构可视化实战:marketingskills 的 7 套 Mermaid 站点地图模板

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张小明

前端开发工程师

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站点架构可视化实战:marketingskills 的 7 套 Mermaid 站点地图模板
  • AI 技能
  • 人工智能

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Marketing skills for Claude Code and AI agents. CRO, copywriting, SEO, analytics, and growth engineering.

项目地址:https://gitcode.com/GitHub_Trending/mar/marketingskills
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本指南围绕开源仓库 GitHub_Trending/mar/marketingskills 中 site-architecture 技能 的核心参考资料 mermaid-templates.md 展开,系统讲解如何用 Mermaid 语法绘制可视化站点地图(Visual Sitemap)。你将获得 7 套可直接复制运行的模板,覆盖基础层级、导航分区、URL 标注、Hub-and-Spoke 内容模型、内部链接流向、重构前后对比与颜色编码约定,并学会将其融入页面层级设计、URL 规划与内部链接策略的完整工作流,适用于 AI Agent 与人工共同产出可交付给设计团队的信息架构方案。

Mermaid 与 ASCII 树:何时该用可视化站点地图

在动手画图之前,先明确一个工具选择问题。site-architecture 技能(SKILL.md)同时维护了两套表达层级的方式:

  • ASCII 树:适合快速草稿层级、纯文本上下文(如终端、聊天窗口)以及结构简单的站点;
  • Mermaid:适合可视化演示、表达复杂关系、标注导航分区(Header / Footer / Sidebar)或内部链接模式。

当你要把信息架构方案分享给设计团队做导航与线框参考时,Mermaid 是首选。该技能自带的评估用例(evals/evals.json 中的 eval 5)就明确要求产出"能被大多数工具渲染的 Mermaid 图",并将其作为与设计团队协作的标准交付物。

下面的 7 套模板全部来自 mermaid-templates.md,可直接复制、修改节点名称与连接关系后使用。

模板一:基础层级(Basic Hierarchy)

最简单的自顶向下页面层级,适合在规划早期快速建立全局认知:

要点拆解:

  • graph TD(top-down)声明自顶向下绘制方向,与浏览器用户"从上往下浏览"的心智模型一致;
  • 节点用ID["标签"]形式:ID是节点唯一标识(如HOME、FEAT),"标签"是显示文本;
  • 标签内的<br/>是 Mermaid 支持的 HTML 换行,用来把"页面名"和"URL 路径"分两行展示;
  • -->表示父子关系:被指向的节点在层级上是子页面。

这套模板对应 SKILL.md 中的"层级级别"(Hierarchy Levels)模型:/是 L0,/features是 L1 一级栏目,/features/analytics是 L2 栏目页,再往下的详情页则是 L3+。画图时建议为每个节点标注其所在的层级级别,便于检查是否有页面被埋得太深——SKILL.md 的"3 次点击规则"提醒我们:任何重要页面都应当能在 3 次点击内从首页到达,如果关键页面深埋在 4 层以上,就该考虑扁平化。

模板二:带导航区域的层级(Hierarchy with Navigation Zones)

利用subgraph子图把页面按"出现在哪个导航区域"分组,直观呈现 Header、功能页、Footer 各自承载的页面:

实战价值在于它把两件事合并在了一张图上:

  1. 层级关系——HOME --> FEAT --> F1表达页面归属;
  2. 导航位置——subgraph表达每个节点出现在哪块导航里。

这与 SKILL.md 的导航设计规则相互印证:Header 主导航最多4–7 项(超过会引发决策瘫痪),CTA 按钮(如Get Started ★)永远放在最右侧,Logo 在左侧链接回首页,导航项按访问优先级排序。该技能还补充了 Footer 的分栏组织方式(Product / Resources / Company / Legal 四栏)与侧边栏、面包屑等其他导航类型,完整模式可参考 navigation-patterns.md。

模板三:带 URL 标签的层级(Hierarchy with URL Labels)

每个节点同时展示页面名与 URL 路径,用<small>把 URL 渲染成较小字号,区分层级信息:

这张图最适合在确定 URL 结构阶段使用。SKILL.md 给出了配套的 URL 设计原则,画图时应逐条核对:

  1. 人类可读——/features/analytics而不是/f/a123;
  2. 连字符而非下划线——/blog/seo-guide而不是/blog/seo_guide;
  3. URL 反映层级——路径应与站点结构一致;
  4. 统一尾部斜杠策略;
  5. 一律小写——/About应 301 到/about;
  6. 短而具描述性——/blog/how-to-improve-landing-page-conversion-rates太长,/blog/landing-page-conversions更优。

同时 SKILL.md 提供了一张按页面类型划分的 URL 模式表(Feature 页/features/{name}、博客/blog/{slug}、文档/docs/{section}/{page}、对比页/compare/{competitor}等),可以与模板三组合成完整的"URL 地图表"交付物。完整的六大站点类型(SaaS、内容站、电商、文档站、混合站、小企业站)的层级与 URL 模板见 site-type-templates.md。

模板四:Hub-and-Spoke 内容模型(Hub-and-Spoke Content Model)

面向内容密集型站点的经典模型:一个 Hub 枢纽页连接多个 Spoke 分支文章,Spoke 之间再互相链接:

图例说明:

  • 实线(-->)= Hub 与 Spoke 之间的主链接;
  • 虚线(-.->)= Spoke 之间的交叉链接(cross-links);
  • style HUB fill:#f9f,...通过粉色填充 + 加粗描边让 Hub 枢纽页在视觉上脱颖而出。

这个模型与 SKILL.md 的内部链接策略直接对应。SKILL.md 定义的四种链接类型中,Hub-and-Spoke正是"把集群内容连接到枢纽页":每个 Spoke 都要链接回 Hub,Hub 链接到所有 Spoke,Spoke 之间按相关性互相链接。典型的落地形态如下:

Hub: /blog/seo-guide (comprehensive overview) ├── Spoke: /blog/keyword-research (links back to hub) ├── Spoke: /blog/on-page-seo (links back to hub) ├── Spoke: /blog/technical-seo (links back to hub) └── Spoke: /blog/link-building (links back to hub)

该技能的内链规则还包括:不允许孤立页(每个页面至少有一条入站内链)、锚文本要具描述性(不要用 "click here")、每 1000 字内容约 5–10 条内链、重要页面(首页、关键功能页、定价页)获得更多内链、全站实现面包屑、文章底部提供相关内容区。

模板五:内部链接流向(Internal Linking Flow)

用graph LR(left-right 从左到右)展示不同站点区块之间的交叉链接,配合子图把站点划分为 Marketing / Content / Product 三大区域:

这张图表达的正是 SKILL.md 中的跨区块链接(Cross-section):功能页链接到相关案例研究、博客链接到产品页等。图的布局方式(graph LR)适合宽度较大的信息架构方案,与模板一、二的graph TD形成互补——同一套节点关系可以根据展示场景在两种方向间切换。

SKILL.md 给出的内链审计清单可以作为画完这张图之后的验证步骤:

  • 每个页面至少有一条入站内链
  • 没有 404 的失效内链
  • 锚文本具描述性(不是 "click here" 或 "read more")
  • 重要页面拥有最多的入站内链
  • 所有页面都实现了面包屑
  • 博客文章存在相关内容链接
  • 跨区块链接连接功能页与案例研究、博客与产品页

模板六:重构前后对比(Before/After Restructuring)

把"当前结构"和"建议结构"放在同一张图的左右两个子图里并排对比:

一个关键的 Mermaid 工程细节:由于两个子图处于同一张图中,节点 ID 必须全局唯一,所以"Before"子图统一加B_前缀、"After"子图统一加A_前缀,避免 ID 冲突导致渲染错误。

这张模板对应站点重构场景——evals/evals.json 中的 eval 2 描述了典型的"导航混乱、50+ 页面、用户找不到内容"的存量站点重构需求,其期望输出正是:先做内容清单(content inventory),再应用 3 次点击规则与扁平/深度权衡重组页面,给出Before/After 结构图,并处理被移动页面的 301 重定向。从图例可以直观看到,Before 侧是"首页直挂 8 个子页"的扁平失序结构,After 侧收敛为 Features / Resources / Company 三个二级栏目,每个栏目再挂子页,深度与可发现性达到平衡。

模板七:颜色编码约定(Color-Coding Conventions)

用节点样式区分页面状态、优先级或类型,适合评审会上快速标注"哪些要新建、哪些要删除、哪些保持不动":

颜色图例:

  • 绿色(#4CAF50):现有页面,无需变更
  • 蓝色(#2196F3):需要新建的页面
  • 红色(#f44336):需要删除或重定向的页面
  • 黄色(#FFC107):需要重构或移动的页面
  • 紫色(#9C27B0):高优先级 / CTA 页面

注意style语句的写法:style 节点ID fill:颜色,color:#fff,其中color:#fff让节点文字反白以保证对比度。文档中给出了黄、紫两个约定的色值(#FFC107、#9C27B0),虽然示例代码只展示了绿蓝红三种用法,但在实际使用中可以用同样的style语法为"待重构"和"高优先级 CTA"节点上色——例如为定价页 CTA 使用紫色高亮。

把这 7 套模板放入 Agent 工作流

在 marketingskills 中,这些模板不是孤立的绘图素材,而是 site-architecture 技能完整交付链路的一部分。当用户(或 AI Agent)请求"规划/映射/重构网站层级、导航、URL 结构与内部链接"时,SKILL.md 会引导产出如下五类交付物,其中 Mermaid 图与其余四类相互印证:

  1. 页面层级(ASCII 树)——每个节点带 URL 的完整站点结构,用 SKILL.md 规定的树形格式;
  2. 可视化站点地图(Mermaid)——用graph TD配合子图标注导航分区,即本指南的模板一至模板六;
  3. URL 地图表——页面 / URL / 父页面 / 导航位置 / 优先级五列,可与模板三配套使用;
  4. 导航规格——Header 项(有序、含 CTA)、Footer 分区与链接、侧边栏、面包屑实现说明;
  5. 内部链接计划——Hub 页及其 Spoke、跨区块链接机会、孤立页审计、关键页推荐链接数。

该技能的评估体系(evals.json)覆盖了典型触发场景,可以作为验证自己绘图能力的自测清单:

  • 新建 SaaS 官网(eval 1):期望产出含主页/功能页/定价/关于/博客 + 对比页与集成页的 ASCII 树与 Mermaid 图,并给出导航建议(4–7 个 Header 项);
  • 存量站点重构(eval 2):期望先做内容清单、应用 3 次点击规则、给出 Before/After 结构图并处理 301 重定向;
  • URL 结构争论(eval 3):期望应用 URL 模式表,推荐更短更干净的路径,并给出完整 URL 地图;
  • 程序化 SEO 扩展(eval 4):新增 200 个集成页 + 50 个对比页时,期望用 Hub 页承载(/integrations、/compare)、套用 Hub-and-Spoke 内链模型、让程序化页面不占用主导航、并考虑爬取预算。

绘制规范与最佳实践小结

综合模板与 SKILL.md,总结一套可复用的绘制规范:

  • 方向选择:默认graph TD自顶向下;跨区块链接流向分析(模板五)改用graph LR横向布局,宽屏展示更清晰;
  • 子图命名:subgraph "Header Nav"加引号,避免空格或特殊字符导致解析问题;
  • ID 管理:节点 ID 全图唯一,重构对比图中用B_/A_前缀区分前后两个阶段(模板六);
  • 标签换行:<br/>分行展示"页面名 + URL",URL 可用<small>弱化视觉权重(模板三);
  • 线型语义:实线-->表示主结构链接,虚线-.->表示交叉/辅助链接(模板四);
  • 颜色语义:遵守绿/蓝/红/黄/紫五色约定,配合style 节点ID fill:色值,color:#fff统一反白文字(模板七);
  • 与文字工具互补:快速草稿用 ASCII 树(见 SKILL.md 的 ASCII Tree Format 章节),正式交付或跨团队评审用 Mermaid 图。

掌握这 7 套模板之后,你就能在数分钟内把任意站点的层级、导航、URL 与内链策略沉淀为可渲染、可评审、可交付的视觉资产——无论是新建站点的第一版 IA 草图,还是存量站点的重构提案,都能直接用这套"开箱即用"的 Mermaid 素材库完成。

  • AI 技能
  • 人工智能

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