에이전트에게 시스템 구조를 그려 달라고 하면 대개 곧바로 HTML이나 SVG가 나온다. 보기에는 그럴듯하지만, 선 하나가 실제 코드의 관계인지, 모델이 빈틈을 메운 것인지 구분하기 어렵다. tt-a1i/archify는 이 문제를 렌더링 단계에서 분리한다. Cursor, Claude Code, Codex CLI, OpenCode의 에이전트가 typed JSON IR을 만들고, Node.js 시스템이 이를 결정론적으로 HTML/SVG로 컴파일한다.
이 구조는 브라우저 안의 격리 경계처럼 작동한다. 화면은 검색, route probe, semantic lens, guided story를 제공하지만, 상호작용의 근거는 작성된 topology에 묶여 있다. revision-verified source를 열거나 upstream/downstream authored reach를 추적할 수 있어도, 그 결과를 곧바로 실제 런타임 영향이라고 부르지 않는다. README가 authored relationship과 runtime impact를 구분하는 대목은 이 도구의 범위를 꽤 정확히 설명한다.
기능은 시각화에만 머물지 않는다. validated snapshot 두 개를 Before / Delta / After로 비교하고, added, removed, changed, moved, rerouted fact를 나눠 보여준다. 머지 전 아키텍처 리뷰에서 중요한 것은 새로 생긴 상자보다 경로가 어디서 바뀌었는지일 때가 많다. cache-miss sequence 예제는 Web App에서 Postgres로 이어지는 authored path를 확인하게 하고, production-deployment architecture 예제는 backend와 database 역할을 비교한다. 공개 저장소 mco-org/mco는 커밋 9f1a1cf 기준 사례로 제공된다.
결과물은 self-contained HTML 한 파일이다. Architecture, Workflow, Sequence, Data Flow, Lifecycle 다섯 종류와 네 가지 preset, dark/light theme, finite motion을 지원하며 PNG, SVG, WebM, 1200×630 share card로 내보낼 수 있다. Proof Lab에는 11개 checked-in scenario와 JSON source, named view, validation receipt가 들어 있다.
다만 이 도구의 강점은 모든 것을 증명한다는 데 있지 않다. typed source와 authored topology를 검증하는 일과, 운영 환경의 실제 호출·장애·트래픽을 확인하는 일은 별개다. archify는 첫 번째 일을 브라우저에서 공유하기 좋은 형태로 만든다. 두 번째 판단에는 로그나 trace 같은 별도의 증거가 필요하다. 이 경계를 지키면 자동 생성 다이어그램은 장식이 아니라 변경을 검토하는 작업면이 된다.