01关于
名字背后的故事
谨以此应用献给 Larry Jeffus。
Larry（拉里）是一位工程师，他的故事深深鼓舞人心。他生来就有严重的阅读障碍，虽然无法阅读，他后来却写了 40 多本书，并在世界各地教过数十万名学生。
他喜欢用绘图应用完成自己所有的工程设计。正因如此，他的侄女 Janet Jeffus 决定开发这款应用，并把它献给他这段鼓舞人心的故事。
观看 Larry 的故事(将打开 YouTube)Janet Jeffus 的 LinkedIn
视频为英文。
阅读英文原版献词
This app is dedicated to Larry Jeffus.
Larry is an engineer with a deeply inspiring story. He began life with severe dyslexia, and although he could not read, he went on to write more than 40 books and to teach hundreds of thousands of students around the world.
He loves to make all his engineering designs with diagramming applications. That is why his niece, Janet Jeffus, decided to make this app and dedicate it to his inspiring story.
02项目
为什么会有 Larrygram
图表的寿命往往比绘制它们的工具更长。Larrygram 是一款净室实现的开源绘图应用，可以读写 Visio .vsdx 文件，让需要这些绘图的人始终能够打开它们。
它仅依据公开规范、Microsoft Learn 参考页面、公开的控件标识符、公开的支持文章和观察到的行为构建，不含任何 Microsoft 代码、二进制文件、图标、字体、模具或模板。
Larrygram 还设计为可与 AI 智能体协作。计划中的 MCP 服务器将让智能体通过与应用相同的命令注册表打开绘图、运行应用命令并读取结果。在它推出之前，智能体和脚本可以使用命令行工具。进一步了解 MCP 服务器。
03构建方式
使用 Rust 编写，由 AI 智能体公开开发
Larrygram 使用 Rust 编写，由 AI 编程智能体（包括 Claude Code 和 pi）按照 AGENTS.md 中的成文规则构建。每个智能体在自己的分支上工作，由一个主智能体审查并合并每一项修改。
Claude Opus 5.5 担任监督智能体，按复杂度分配任务：MiMo-V2.6-Pro 负责大型和中型任务，DeepSeek V4.1 Flash 和 Kimi K2.6 负责中型和小型任务。三个模型共消耗 37.5 亿 token，整个项目在 OpenRouter 上的 token 费用不到 100 美元。
每次合并都要通过质量关卡：格式化、lint 检查、文档、许可证检查、测试套件、覆盖率阈值、WebAssembly 构建和模糊测试目标。最近一次完整关卡运行了 2,835 个测试。
此外，Maitri Group, LLC 的资深软件工程师会人工审查 pull request。
由 AI 智能体构建，花费不到 100 美元。
- 三个模型共消耗的 token
- 37.5 亿
- OpenRouter 上的 token 费用
- 不到 100 美元
- 监督智能体
- Claude Opus 5.5
各模型的 token 占比
- MiMo-V2.6-Pro80.5%
- DeepSeek V4.1 Flash15.2%
- Kimi K2.64.3%
任务按复杂度分配给模型：MiMo-V2.6-Pro 负责大型和中型任务，DeepSeek V4.1 Flash 和 Kimi K2.6 负责中型和小型任务。
数据截至 2026年10月23日。
- libvisio计划中的只读 .vsd 导入功能的参考实现（MPL-2.0）。
- egui 和 eframe桌面版和 Web 版应用的用户界面工具包。
- tiny-skiaPNG 渲染。
- Carlito 和 Selawik内置用于绘制文本的开源字体（SIL OFL 1.1）。
- Tabler Icons应用的命令图标（MIT）。
- Bricolage Grotesque、Geist 和 Noto Sans Thai本网站使用的字体（SIL OFL 1.1）。
贡献者
仓库公开后，贡献者列表将显示在这里。