AI + SVG 高效设计架构图：跨 Figma/Draw.io/亿图工具链实践

作为一名开发者，绘制架构图是日常工作中必不可少的一环。你是否也曾有过这样的困扰：精心设计的系统，最终呈现的架构图却显得呆板单调、缺乏生气，放入演示文稿时总觉得差了点意思？

今天，我想分享一套在 AI 时代下绘制架构图的新思路，不仅能让你轻松改变图表风格，还能实现图表在不同绘图工具间的自由迁移。方法通俗易懂，旨在提升效率。

一、传统绘图方法面临的挑战

在介绍新方法前，我们先盘点一下传统绘制架构图时常遇到的几个痛点，看看你是否也曾为之烦恼：

1. 手动绘制，费时费力

过去，我们通常是在 Draw.io、ProcessOn 或 Visio 等工具中手动拖拽图形、连接对齐。完成一张像样的架构图至少需要半小时，而且样式往往固定死板。若想加入一些个性化的设计元素，更是需要花费大量时间进行调整。

**2. 模板复用，容易“撞衫”

社区中不乏优秀的模板资源，例如 PingCAP 曾开源的一套 Figma 架构图模板，拿来即用确实方便。但问题也随之而来：当团队内部都使用同一套模板时，大家产出的图表看起来大同小异，极易造成审美疲劳，缺乏辨识度。

3. 巧遇佳作，却难以为己用

偶尔在网上看到一张配色和谐、设计精美的架构图，总想将其“据为己用”，应用到自己的文档中。可惜对方通常不会提供源文件，对照着截图重新绘制？考虑到时间成本，大多数人只能选择默默收藏。

二、AI 时代的解决方案：将 SVG 作为“通用语言”

那么，有没有一种方法既能保留优秀设计图的精髓，又能自由修改样式，并兼容不同的绘图软件呢？答案是肯定的，其核心第一步就是：拥抱 SVG 格式，让 AI 协助我们完成工作。

2.1 为什么选择 SVG？

SVG（可缩放矢量图形）本质上是一份用 XML 描述的图像“源代码”。它具备以下显著优势：

• 矢量高清：无论放大还是缩小，图像边缘都保持清晰，不会出现位图的模糊问题。
• 便于版本管理：你可以将 SVG 文件像代码一样存入 Git 仓库，通过版本历史轻松追踪和回溯每一次修改。
• 可被 AI 理解：大型语言模型能够像阅读代码一样解析 SVG 的内容与结构，从而帮助我们进行修改和优化。
• 软件兼容性好：多数绘图软件都支持导入或导出 SVG 格式，使其成为跨平台协作的友好媒介。

2.2 只有截图？用 AI 实现“反向工程”

如果你手头只有一张架构图的截图（PNG/JPG 格式），能否将其转换回可编辑的矢量图呢？

借助 Claude Opus 等先进的大语言模型就可以实现。你只需上传截图，并给出明确的指令：“请根据这张图片，生成对应的 SVG 代码。” 经过测试，这类模型生成的 SVG 代码在结构还原上具有很高的一致性。获得 SVG 源码后，你就拥有了可随意编辑的“种子文件”。

2.3 想更换配色？AI 助你一键换肤

许多架构图只有深色模式，而你的文档可能需要浅色主题，或者你想为其换上符合公司品牌规范的配色。

此时，可以尝试使用 Nano banana 这类 AI 工具。关键在于在提示词中给出明确的约束条件：“请保持图形的所有结构和文字内容不变，仅修改颜色风格。” 这样 AI 就会只调整视觉样式，而不会改变图表的核心信息。

2.4 跨越不同绘图工具的壁垒

拥有了 SVG 文件，你想在 Figma 中编辑？直接拖入即可。需要放入公司仅支持 Draw.io 的 Wiki 页面？理论上也可以，但直接转换有时会遇到兼容性问题。

不必担心，下文我将通过一个真实案例，展示如何巧妙地解决这类格式转换难题。

三、实战：将一张 Zeroclaw 架构图变为多平台可编辑素材

近期在研究 Zeroclaw 项目时，我发现其官方文档中提供了一张架构图。这张图不仅逻辑结构清晰，配色也极具科技感。更重要的是，它是一份 SVG 格式 的文件，这为我的“改造计划”提供了完美起点。

3.1 第一步：导入 Figma，获取可编辑的图层

直接将 SVG 文件拖入 Figma，所有图形、文字和线条都自动转换为了可编辑的图层。这意味着我可以自由移动模块位置、修改文本内容，甚至调整连接线的走向。这张静态的图瞬间“活”了过来。

3.2 第二步：尝试适配 Draw.io，却遭遇转换失败

由于公司内部 Wiki 通常只支持嵌入 Draw.io 图表，我需要将 SVG 转换为 Draw.io 可编辑的格式。然而，直接导入 SVG 到 Draw.io 通常无法进行元素级编辑。

我首先尝试了在线工具 svgtodraw.io，但上传 SVG 后转换失败，提示格式不兼容。此路暂时不通。

3.3 第三步：借助 Cursor 与 AI，完成“对象到路径”的转换

经过搜索排查，发现 svgtodraw 转换失败的原因是原 SVG 中的某些对象格式不被 Draw.io 兼容。我打开了 Cursor（一个集成了 AI 的编程 IDE），载入 SVG 文件，并向 AI 助手发出指令：“请将此 SVG 中的所有图形对象转换为基本的 Path 路径，并输出一个能被 Draw.io 识别和编辑的版本。”

AI 迅速响应，重写了 SVG 代码，将所有形状统一转换为基础路径，并调整了格式以适应 Draw.io 的解析规则。转换后的文件在 Draw.io 中成功实现了所有图形的独立选中和编辑。

下图展示了在 Draw.io 中成功编辑的版本：

3.4 第四步：验证亿图图示的兼容性

我个人也常使用亿图图示。将上述“路径化”后的 SVG 文件导入亿图，虽然部分圆角矩形的圆角幅度显示异常，但经过简单微调后，所有元素均被完美识别并支持直接编辑。至此，这张架构图已经成功实现在 Figma、Draw.io、亿图图示 三大主流工具中的自由使用。

下图展示了在亿图图示中适配后的效果：

3.5 第五步：一键切换主题，从深色到浅色

原始的 Zeroclaw 架构图是深色主题，虽然酷炫，但有时需要适配浅色背景的文档。我先使用 Nano banana 进行换色，输入指令：“保留所有结构和文字，仅将配色风格改为浅色模式。” AI 瞬间生成了一张浅色版的 SVG，配色柔和且文字清晰度不受影响。

接着，我在 Cursor 中让 AI 参照原始 SVG 和浅色参考图，直接调整 SVG 的色值代码，最终得到了一个可在 Draw.io 中编辑的浅色主题版本。这极大地丰富了其在技术文档中的适用场景。

下图即为转换后的浅色主题版本：

四、总结：让 AI 成为你的图表设计助手

通过以上完整的实践案例，我想传达的核心观点是：在 AI 时代，绘制专业的架构图不应再是重复的体力劳动，而可以成为一场高效、有趣的创造性过程。

你只需要掌握以下几个关键点：

• 以 SVG 为通用载体，这是连接不同工具和 AI 能力的桥梁。
• 利用 Claude 等模型从截图重建 SVG，拯救那些“可望不可及”的优秀设计。
• 使用 Nano banana 等工具一键更换配色，快速适配不同场景的视觉需求。
• 遇到格式障碍时，借助 AI 完成“对象转路径”等底层转换，彻底打通 Figma、Draw.io 等绘图软件之间的壁垒。

最终，我手头拥有了 Zeroclaw 架构图在三大工具的源文件，以及深浅两套配色方案。未来在绘制其他系统架构图时，我可以直接复用这些成熟的样式组件，效率倍增。

这个工作流不仅适用于架构图，也能拓展到流程图、思维导图等多种前端框架/工程化场景下的设计任务。希望这个方法能为你带来启发。如果你在实践中遇到了其他有趣的技巧或挑战，欢迎在云栈社区与大家一同交流探讨。