ما هي detect-diagram-crossings؟
اكتشاف وتحليل معابر الحواف والتداخلات في مخططات سير عمل SVG باستخدام خوارزميات التقاطع الهندسي والتحليل البصري. يُستخدم عند التحقق من صحة تخطيطات المخطط. المصدر: oocx/tfplan2md.
·detect-diagram-crossings
{}
detect-diagram-crossings
✓اكتشاف وتحليل معابر الحواف والتداخلات في مخططات سير عمل SVG باستخدام خوارزميات التقاطع الهندسي والتحليل البصري. يُستخدم عند التحقق من صحة تخطيطات المخطط.
التثبيت
كيفية تثبيت detect-diagram-crossings
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي detect-diagram-crossings بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
- افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
- نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/oocx/tfplan2md --skill detect-diagram-crossings
- تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
المصدر: oocx/tfplan2md.
SKILL.md
عرض النص الخامPurpose Provide a rigorous, multi-method approach to detecting edge crossings and overlaps in SVG flowchart diagrams. This skill combines mathematical geometric analysis with visual inspection to ensure diagrams have clean, crossing-free layouts.
Method 1: Parametric Line Intersection (Mathematical) The primary detection method uses parametric line equations to mathematically determine if two line segments intersect.
Method 2: Node-Path Proximity Analysis Detects when paths pass through or very close to node bodies (not at connection points).
اكتشاف وتحليل معابر الحواف والتداخلات في مخططات سير عمل SVG باستخدام خوارزميات التقاطع الهندسي والتحليل البصري. يُستخدم عند التحقق من صحة تخطيطات المخطط. المصدر: oocx/tfplan2md.
حقائق جاهزة للاقتباس
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
- أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/oocx/tfplan2md --skill detect-diagram-crossings- المصدر
- oocx/tfplan2md
- الفئة
- {}تحليل البيانات
- موثق
- ✓
- أول ظهور
- 2026-03-10
- آخر تحديث
- 2026-03-10
إجابات سريعة
كيف أثبّت detect-diagram-crossings؟
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/oocx/tfplan2md --skill detect-diagram-crossings بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
أين مستودع المصدر؟
https://github.com/oocx/tfplan2md
التفاصيل
- الفئة
- {}تحليل البيانات
- المصدر
- skills.sh
- أول ظهور
- 2026-03-10