Diagramm-Generator

Der Diagramm-Generator ist eine browserbasierte Anwendung zur Erstellung professioneller Diagramme aus natürlichsprachlichen Beschreibungen und strukturierten Daten. Die Anwendung kombiniert eine mehrstufige agentische Pipeline (Intent-Erkennung, Planung, Ausführung) mit einem Multi-Agent-LLM-System, deterministischer Code-Generierung und einem Validierungs- und Korrektur-Mechanismus. Die Ausgabe erfolgt als Mermaid-, draw.io- oder Gantt-Diagramm mit Export nach SVG, PNG oder Quellcode.

Auf einen Blick

• Diagramme aus freien Beschreibungen erzeugen — eine Beschreibung in natürlicher Sprache reicht, um ein passendes Diagramm zu erhalten.
• Vorhandene Daten visualisieren — CSV-, JSON-, Markdown- oder eingerückte Listen werden ohne manuelle Aufbereitung übernommen.
• Diagramme iterativ verfeinern — über den Chat lassen sich Strukturen, Beschriftungen und Verbindungen schrittweise anpassen.
• Aus vorgefertigten Vorlagen starten — eine Bibliothek mit Templates für Geschäfts-, Technik- und Projektkontexte beschleunigt den Einstieg.
• Ergebnisse weiterverwenden — Export als SVG, PNG oder Mermaid-Quellcode für die Einbindung in Dokumentationen, Präsentationen und Wikis.
• Mehrere Diagrammvarianten vergleichen — Galerie und Historie ermöglichen den Vergleich verschiedener Vorschläge und Versionsstände.
• Sitzungen sichern und fortsetzen — Arbeitsstände lassen sich exportieren, importieren und an anderer Stelle weiterbearbeiten.

Highlights

Im Unterschied zu einem direkten LLM-Prompt oder einem einfachen skriptbasierten Generator strukturiert die Anwendung den Erzeugungsprozess in klar getrennte Stufen, prüft das generierte Ergebnis maschinell und korrigiert es bei Bedarf automatisch. Daraus folgen reproduzierbare und syntaktisch korrekte Diagramme auch bei mehrdeutigen oder unvollständigen Eingaben.

• Agentische IPE-Pipeline — Eine dreistufige Verarbeitung mit Intent-Erkennung, Planungsphase und Ausführungsphase trennt das Verstehen der Anfrage, die strukturelle Planung und die Code-Erzeugung. Dadurch lassen sich Fehlerquellen lokalisieren und einzelne Stufen unabhängig verbessern.
• Multi-Agent-LLM-System — Chat-, Diagramm- und Validierungs-Agent verwenden je eine eigene LLM-Konfiguration mit angepassten Parametern (Temperatur, Token-Limits, Sampling). Konversationelle Aufgaben erhalten weichere Einstellungen, Code-Generierung und Validierung deterministischere Werte.
• Deterministische Code-Generierung — Aus dem strukturierten Plan wird Mermaid-Code regelbasiert über einen Konverter erzeugt, ohne dass das LLM den Code direkt schreibt. Das verbessert Reproduzierbarkeit und Syntax-Treue.
• Validierungs- und Korrektur-Schleife — Generierter Code wird vor dem Rendering validiert. Bei Syntaxfehlern korrigiert ein Validation-Agent den Code mit Bezug auf eine vollständige Mermaid-Syntax-Referenz; bei wiederholtem Fehlschlag greift ein Template-Fallback.
• Domänen-Defaults für typische Prozesse — Für IT-Support, Personalwesen und Vertrieb sind übliche Lanes und Aktivitäten hinterlegt. Aus minimalen Eingaben wie „Support-Prozess mit 1st und 2nd Level" entsteht ein vollständig befüllter Entwurf.
• Smart Convert über mehrere Eingabeformate — Hochgeladene oder eingegebene Daten in CSV, JSON, Markdown-Listen oder eingerückten Hierarchien werden automatisch erkannt und in eine geeignete Diagrammrepräsentation überführt.
• Anbindung an drei Diagramm-Engines — Mermaid (mit CLI-Renderer), draw.io (über N2G) und python-gantt werden über eine gemeinsame Schnittstelle adressiert. Eine Renderer-Factory wählt die passende Engine pro Diagrammtyp.
• Breite Diagrammtyp-Abdeckung — Flowchart, Mindmap, Organigramm, Sequenz, Gantt, Swimlane, Kanban, State-Diagramm, ER-Diagramm und Netzwerk-Graph werden gleichermaßen unterstützt.
• Konfigurierbare Verarbeitung — Parameter wie maximale Korrekturversuche, JSON-Zwischenformat für strukturierte Diagrammtypen, Validierungstiefe und Domänen-Defaults werden über eine YAML-Konfiguration gesteuert.