DeepSeek + Mermaid编辑器—

DeepSeek + Mermaid编辑器——常规绘图

news2025/2/22 3:49:00

下面这张图出自：由清华大学出品的《DeepSeek：从入门到精通》。

作为纯文本生成模型，DeepSeek虽不具备多媒体内容生成接口，但其开放式架构允许通过API接口与图像合成引擎、数据可视化工具等第三方系统进行协同工作，最终实现跨模态内容生产解决方案。

一、思维导图

假如我们想画一张简单的《黄帝内经——素问》的思维导图。

人工梳理和绘制效率比较慢。我们可以使用 DeepSeek，将文档或者一本书的内容，用思维导图的形式画出。

具体做法如下：

（一）用 DeepSeek 生成 Mermaid 内容

提示词：我想写一篇关于介绍《黄帝内经——素问》的文章。请你帮我梳理一下文档中的内容：主要讲了哪些内容（标注页码方便我跳转查看）。

现在，我想将这份梳理凝练的内容，生成思维导图。使用 DeepSeek，只需一个指令：

提示词：请将上面梳理的内容，用Mermaid语法绘制一个思维导图

以下就是 DeepSeek 生成的 Mermaid 格式的内容，点击复制：

DeepSeek 还给出了使用说明：

1.将上述代码复制到支持Mermaid语法的编辑器（如Markdown编辑器、Obsidian、Typora等）。

2.渲染后即可生成思维导图。

3.可根据需要调整节点内容或层级结构。

（二） Mermaid Live Editor

优点：生成便捷

打开 Mermaid Live Editor：https://mermaid.live/

将 DeepSeek 复制的内容，粘贴到左侧空白处，右侧就会出现对应的思维导图了。

下载：

点“Action”——“PNG”，就可以将右图的图片保存下来。（也支持下载其他格式）

（二） Draw.io

优点：可自定义样式

打开 Draw.io：https://draw.io/

点击“创建新绘图”：

随意输入一个文件名，选择“空白框图”—— 最后点“创建”：

进来后，点“+”——“高级”——“Mermaid”：

下面是生成的思维导图，右侧可以修改思维导图中的文字和样式：

点击“文件”——“导出为”，就可以下载了。

二、论文—技术路线图（流程图）

DeepSeek 画技术路线图（流程图），需要进行章节安排描述。

提示词：题目：基于DomiRank网络中心性度量方法的城市轨道交通网络脆弱性分析。
第一章：引言，介绍城市轨道交通网络的重要性与脆弱性问题、现有中心性指标在交通网络分析的局限性、DomiRank中心性的理论优势。

第二章：方法论：DomiRank中心性算法原理与参数优化、城市轨道交通网络动态建模、脆弱性评价指标体系。

第三章：实例分析：数据来源与预处理、网络特征分析、脆弱性模拟实验。

第四章：讨论：DomiRank在交通网络中的适应性验证、与既有研究（如北京案例）的对比分析。

第五章：结论。

请将上面论文章节内容，用Mermaid语法绘制一个技术路线图。要求：章按从上到下纵向排列，每一章里面的内容按从左至右横向排列。A1、 A2、A3外面再加一个空白框，叫做A4，这个大框A4单独连接B，后面以此类推。

graph TD

    %% 第一章
    B[第一章 引言] 
    B --> B1[城市轨道交通网络的重要性与脆弱性问题]
    B --> B2[现有中心性指标在交通网络分析的局限性]
    B --> B3[DomiRank中心性的理论优势]

    %% B1、B2、B3 外面加一个空白框，命名为 B4
    subgraph B4[ ]
        B1
        B2
        B3
    end

    %% B4 单独连接到 C
    B4 --> C[第二章 方法论]

    %% 第二章
    C --> C1[DomiRank中心性算法原理与参数优化]
    C --> C2[城市轨道交通网络动态建模]
    C --> C3[脆弱性评价指标体系]

    %% C1、C2、C3 外面加一个空白框，命名为 C4
    subgraph C4[ ]
        C1
        C2
        C3
    end

    %% C4 单独连接到 D
    C4 --> D[第三章 实例分析]

    %% 第三章
    D --> D1[数据来源与预处理]
    D --> D2[网络特征分析]
    D --> D3[脆弱性模拟实验]

    %% D1、D2、D3 外面加一个空白框，命名为 D4
    subgraph D4[ ]
        D1
        D2
        D3
    end

    %% D4 单独连接到 E
    D4 --> E[第四章 讨论]

    %% 第四章
    E --> E1[DomiRank在交通网络中的适应性验证]
    E --> E2[与既有研究（如北京案例）的对比分析]

    %% E1、E2 外面加一个空白框，命名为 E3
    subgraph E3[ ]
        E1
        E2
    end

    %% E3 单独连接到 F
    E3 --> F[第五章 结论]

    %% 第五章
    F[第五章 结论]

三、 React图表

（一）折线图

提示词：

请生成一段Mermaid语法，以"折线”的方式展示某公司 “人员入侵识别摄像头” 12个月的销售业绩，分别为：[490, 514, 750, 220, 310, 505, 110, 220, 620, 350, 400, 500]，输出结果用英文展示，中文有可能会导致语法解析失败。

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': { 'xyChart': { 'titleColor': '#2c3e50', 'lineColor': '#2980b9'}}}}%%
xychart-beta
    title "Monthly Sales: Personnel Intrusion Detection Cameras (2023)"
    x-axis [Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec]
    y-axis "Units Sold" 0 --> 800
    line [490, 514, 750, 220, 310, 505, 110, 220, 620, 350, 400, 500]

（二）饼图

提示词：

请生成一段Mermaid语法，以"3D饼图”的形式展示：交通运输类专业就业行业分布情况(单位:%)。交通/运输/物流占30%。建筑/建材/工程占16%。房地产占13%。互联网/电子商务占10%。政府/公共事业占9%。教育/培训/院校占5%。其他占17%。输出结果用英文展示，中文有可能会导致语法解析失败。

pie title Employment Distribution of Transportation Majors
    "Transportation/Logistics" : 30
    "Construction/Building Materials/Engineering" : 16
    "Real Estate" : 13
    "Internet/E-commerce" : 10
    "Government/Public Services" : 9
    "Education/Training/Institutions" : 5
    "Other" : 17

（三）柱状图

提示词：

请生成一段Mermaid语法，以"柱状图”的方式展示“2018—2024年中国高速铁路里程”。2018年为2.9万公里。2019年为3.5万公里。2020年为3.8万公里。2021年为4.0万公里。2022年为4.2万公里。2023年为4.5万公里。2024年为4.8万公里。输出结果用英文展示，中文有可能会导致语法解析失败。

xychart-beta
    title "China High-speed Rail Mileage (2018-2024)"
    x-axis [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
    y-axis "Mileage (10,000 km)" 0 --> 5
    bar [2.9, 3.5, 3.8, 4.0, 4.2, 4.5, 4.8]