前言¶
让模型直接”画一张思维导图”，得到的图往往有两种问题：一是层级越铺越深，一级分支七八个、叶子节点全是”优化流程”“加强沟通”这类无法执行的空话；二是配色和排版各分支随意，导出成图片后看不清层级关系，返工成本比重做还高。
下面介绍的 Skill「思维导图生成Pro」就是针对这两类问题设计的。它不重新发明画图能力，而是把生成过程收敛到一组明确规则：图式选型、层级数量上限、叶子节点可执行性、色彩排版、导出验收。
这是什么¶
一句话定位：一个约束”AI 生成思维导图”过程的 Skill，把”画得像样”拆成若干可逐条检查的规则。
- 名称：思维导图生成Pro
- 坐标：@kunlungrowth/kunlun-mindmap-pro
- 版本：1.1.0
- 来源：enterprise
- 发布者：昆仑增长
- 分类：content-creation
- 是否需要 API Key：否（标签 requires_api_key=false）
解决的问题：让生成结果在结构上不过载、在内容上可执行、在导出后可读。
核心功能¶
以下能力来自 Skill 官方简介，逐条列出。
- 按用途选图式：先判断这张图是给谁看、用来做什么，再决定用哪种图，而不是一套结构套所有场景。
- 中心主题收敛：中心主题要聚焦，避免一个节点里塞多个主题。
- 一级分支上限控制：限制一级分支的数量，防止发散式堆叠。
- 叶子节点必须可执行：叶子节点写成能执行的动作，而不是抽象口号。
- 色彩与排版规范：分支颜色、排版有统一约束。
- 导出的可读性验收：生成后按可读性标准验收，不达标就返工。
配套内容：五类常见图的选型对照、过载判断阈值、返工归因。这三部分是前面六条规则的落地依据——选型对照解决”选哪种图”，过载阈值解决”什么时候算太多”，返工归因解决”不达标时改哪里”。
安装与启用¶
这类 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，通过 SkillHub 分发。官方页面是获取入口和最新安装方式的地方：
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/kunlungrowth/kunlun-mindmap-pro
- 接口地址：https://api.skillhub.cn/kunlungrowth/kunlun-mindmap-pro
需要说明的是，抓取到的资料里没有给出具体的安装命令或配置项，也没有区分 Cursor、Codex CLI、Claude Code 各自的安装差异。因此这里不编造命令，请以官方页面当前的说明为准。
启用后无需配置 API Key（该 Skill 不带 requires_api_key 标签）。
典型用法¶
Skill 简介本身就是它的用法框架，可以直接按这个顺序在对话里驱动模型：
- 先说明图的用途和受众，让模型按”五类常见图的选型对照”选图式。
- 给出中心主题，要求模型收敛成一个明确主题。
- 要求控制一级分支数量，按”过载判断阈值”检查是否超标。
- 检查叶子节点，把不可执行的描述改写为可执行动作。
- 按色彩与排版规范要求统一样式。
- 导出后做可读性验收，不达标时按”返工归因”定位并重做。
第 6 步是这套流程的关键：前面五步的约束如果没有验收环节，很容易在导出阶段再次失真。
适用场景与注意¶
适合的场景：需要稳定产出结构清晰、内容可落地的思维导图，且愿意用规则约束生成过程的人。尤其适合对叶子节点质量有要求的场合，比如方案拆解、任务分解、知识梳理。
需要注意的地方：
- 这个 Skill 提供的是过程约束和验收标准，不是画图工具本身，最终渲染仍依赖所使用的环境或导出工具。
- 五类常见图的选型对照、过载阈值、返工归因的具体数值与对照表，抓取到的资料里只有条目、没有展开内容。需要用到时请查阅官方页面。
- 资料中显示该 Skill 当前安装量为 0，实际效果和稳定性需要自行验证。
结尾¶
思维导图生成Pro 的价值在于把”生成一张思维导图”从一次性的模型输出，变成一套带选型、上限、可执行性、排版和验收的规则流程。如果当前产出的导图经常层级过载或叶子节点不可用，可以按上面的六步流程试一遍。
官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/kunlungrowth/kunlun-mindmap-pro
