Terramaid: 从Terraform到Mermaid图的转换工具
项目介绍
Terramaid 是一个强大的开源工具,专为简化基础设施即代码的理解而生。它能够将复杂的Terraform配置转换成清晰、美观的Mermaid流程图,极大地提升了团队之间的沟通效率与代码审查过程。通过将基础设施结构可视化,Terramaid帮助开发者和运维人员以图形化的方式理解Terraform定义的资源关系,从而在文档编写、架构审查以及团队协作上提供了新的视角。
项目快速启动
安装方法
对于Mac用户,推荐使用Homebrew来快速安装Terramaid:
brew install terramaid
如果你更偏好手动或在非Mac环境,可以使用Go语言环境进行编译安装:
go install github.com/RoseSecurity/Terramaid@latest
或者,你也可以通过源码构建:
git clone git@github.com:RoseSecurity/Terramaid.git
cd Terramaid
make build
使用示例
一旦安装完成,你可以立即开始使用Terramaid生成你的第一个Mermaid图。假设你有一个Terraform目录包含了你的基础设施定义,使用以下命令:
terramaid -tf-dir path/to/your/terraform/directory
这将会在当前目录下生成一个名为Terramaid.md的文件,其中包含了基于你Terraform配置的Mermaid图代码。
应用案例和最佳实践
示例场景: 在一个多服务云原生环境中,通过Terraform部署了包括VPC、子网、负载均衡器、EC2实例等资源。使用Terramaid,你可以迅速创建这些资源间的依赖关系图,这对于新加入团队的成员快速理解现有架构非常有帮助。此外,在代码审查阶段,将此图展示给团队,可以直观地指出潜在的问题点或优化建议。
最佳实践: 定期在项目文档中集成最新的基础设施图谱,利用CI/CD流程自动执行Terramaid生成最新的Mermaid图,并将其作为文档的一部分自动更新,确保团队成员总能访问到最新的架构视图。
典型生态项目
尽管Terramaid本身专注于Terraform和Mermaid的结合,但它在现代DevOps生态系统中的应用广泛,可以与其他CI/CD工具如GitHub Actions、GitLab CI紧密结合,自动化地在每次提交或计划的任务后生成和更新架构图。例如,可以通过设置GitHub Actions,使得每次成功应用Terraform变更时自动运行Terramaid,然后将结果图表上传至仓库的Wiki或特定的Markdown文件中,实现架构图的即时同步和版本控制。
通过这种方式,Terramaid不仅是一个单一的工具,而是现代基础设施管理流程的一个重要组成部分,促进透明度和高效协作。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00