1Ejemplos: choose a starter example or paste your own source.
2Review the generated preview and adjust labels, conditions, or configuration details.
3Copy the source or export the rendered result when it is ready for documentation.

Casos de uso

README and engineering design docsArchitecture reviews and API documentationAI-generated diagram validation before publishing

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Generate Mermaid architecture diagrams from product or system notes with AI.

FAQ

¿Puedo usarlo con contenido generado por IA?

Sí. Usa IA para el primer borrador, luego previsualiza y ajusta antes de publicarlo en la documentación.

Usa esta herramienta para documentación técnica, notas de arquitectura, runbooks, especificaciones de API y diagramas generados por IA.

Empieza con un ejemplo, sustitúyelo por tu fuente y conserva la salida junto al texto original para revisión.

Para documentación de producción, exporta SVG o PNG cuando sea posible y conserva el texto fuente en el repositorio.

Demo: generate an observability starter pack

An observability pack is strongest when dashboard panels, alert rules, architecture context, and runbook steps are generated together for the same service.

Include service name, runtime, dependencies, and SLO target in the prompt.
Generate dashboards and alerts from the same metric vocabulary.
Review runbook actions before using the pack for on-call work.

Service: checkout-api
Runtime: Kubernetes
Metrics: Prometheus http_requests_total, duration buckets
Logs: Loki by service label
SLO: 99.9% successful checkout requests

Operations checklist: generated observability needs tuning

Generated dashboards and alerts should be imported into a test folder first. Metric labels, datasource UIDs, severities, and thresholds must match your environment.

Replace placeholder datasource IDs.
Tune alert thresholds with historical data.
Add owner, escalation, and runbook links before paging.

dashboard folder: draft
alert severity: ticket -> page after validation
runbook: /runbooks/checkout-api

Checklist de revisión para Generador de Pack de Observabilidad

Usa Generador de Pack de Observabilidad para inspeccionar visualmente contenido fuente antes de publicar documentación, notas de PR, incidentes o handoffs. Generador de Pack de Observabilidad: Generate Grafana dashboard YAML, Prometheus rules, Mermaid architecture, and a runbook checklist with AI.

Antes de exportar, revisa legibilidad, relaciones, datos sensibles y si la vista sigue teniendo sentido tras editar la entrada.

Límites y solución de problemas

Si la vista falla, reduce la entrada al ejemplo completo más pequeño, valida la sintaxis y agrega secciones gradualmente.

Trata la vista como superficie de revisión, no como fuente de verdad. Los resultados críticos requieren validación humana.

Entradas de ejemplo

API service: Generate an observability pack for a checkout API with p95 latency, error rate, saturation, Redis dependency, and payment provider failures.
Kubernetes app: Create an observability pack for a Kubernetes web app with ingress, deployment replicas, pod restarts, CPU, memory, logs, and SLO burn alerts.
Queue worker: Generate dashboards and alerts for an order worker that consumes Kafka, writes PostgreSQL, and must monitor lag, retries, dead letters, and processing time.

Madurez de la herramienta

AI beta

Beta asistida por AI

Esta herramienta genera código editable con AI. Revísalo, renderízalo localmente y ajusta detalles antes de publicar.

La etiqueta indica si la herramienta sirve mejor para exportar, depurar, analizar rápido o generar con AI.