json-canvas

Überblick über die json-canvas-Skill

Was die json-canvas-Skill macht

Die json-canvas-Skill hilft einem Agenten dabei, gültige .canvas-Dateien für das JSON-Canvas-Format zu erstellen oder zu bearbeiten, das von Obsidian und ähnlichen Diagramm-Tools verwendet wird. Ihre eigentliche Aufgabe ist nicht, „etwas Schönes zu zeichnen“, sondern strukturell korrektes Canvas-JSON mit Nodes, Edges, Groups, Positionen, Größen und Layering zu erzeugen, das eine Canvas-App tatsächlich öffnen kann.

Für wen sich json-canvas lohnt

Diese json-canvas-Skill ist besonders geeignet für Nutzer, die bereits wissen, welche Inhalte auf ein Board sollen, aber das Schema nicht manuell schreiben möchten. Sie passt zu Notizen, Mindmaps, Flowcharts, Architektur-Skizzen, Research-Boards und leichtgewichtigen Diagramm-Workflows, bei denen am Ende eine echte .canvas-Datei stehen muss — nicht nur eine textliche Beschreibung davon.

Warum sie besser ist als ein generischer Prompt

Ein normaler Prompt trifft das Format oft fast, verfehlt dann aber Pflichtfelder, Node-Typen oder die Array-Struktur. json-canvas ist nützlich, weil die Skill das JSON-Canvas-Objektmodell ins Zentrum stellt: nodes und edges auf Top-Level, vier Node-Typen (text, file, link, group) und praktische Details wie die z-Reihenfolge, die von der Reihenfolge im Node-Array abhängt. Das spart Nacharbeit, wenn dein Ziel Diagramme in Obsidian sind statt nur pseudo-realistischem JSON.

So nutzt du die json-canvas-Skill

Installationskontext und wann du json-canvas einsetzen solltest

Wenn deine Agent-Plattform GitHub-Skills unterstützt, füge json-canvas aus MarsWang42/OrbitOS über den üblichen Installationsablauf hinzu. Aus dem Repository ist nur SKILL.md ersichtlich, daher solltest du eher eine kompakte Skill mit Format-Hinweisen erwarten als Helper-Skripte oder Validatoren. Nutze sie, wenn die Aufgabe ausdrücklich .canvas, JSON Canvas, Obsidian Canvas oder visuelles Diagramming erwähnt, das am Ende als bearbeitbares Canvas-JSON vorliegen muss.

Welche Eingaben zu guter json-canvas-Nutzung führen

Die Skill funktioniert am besten, wenn du die Diagramm-Absicht beschreibst und nicht nur das Thema. Gute Eingaben enthalten in der Regel:

• eine Liste der Nodes oder Bereiche, die dargestellt werden sollen
• Beziehungen zwischen den Nodes
• gewünschte Node-Typen: text, file, link, group
• eine grobe Layout-Richtung: links nach rechts, von oben nach unten, geclustert
• ob Groups zusammengehörige Nodes visuell enthalten sollen
• Dateiverweise oder URLs, wenn file- oder link-Nodes genutzt werden

Ein schwacher Prompt: „Make a canvas for my project.“
Ein stärkerer Prompt: „Create a .canvas for a project roadmap with three groups: planning, build, launch. Use text nodes for tasks, link nodes for docs URLs, connect task dependencies with edges, and arrange groups left to right.“

Wie du aus einem groben Ziel einen brauchbaren Prompt machst

Für eine verlässliche json-canvas-Nutzung solltest du sowohl Inhalte als auch Struktur angeben. Ein praxistaugliches Prompt-Muster ist:

1. Definiere den Zweck des Boards.
2. Liste die Node-Kategorien auf.
3. Nenne die wichtigsten Edges.
4. Gib Layout-Regeln vor.
5. Fordere ausschließlich gültiges .canvas-JSON an.

Beispiel:
“Use the json-canvas skill to generate valid .canvas JSON for diagramming a hiring pipeline. Include groups for sourcing, screening, interview, and offer. Add text nodes for each stage, link nodes for ATS and policy docs, and edges showing candidate flow. Keep nodes spaced for readability and place groups in process order.”

Was du zuerst lesen solltest und praktische Workflow-Tipps für json-canvas

Lies zuerst EN/.agents/skills/json-canvas/SKILL.md. Achte besonders auf:

• die Top-Level-Dateistruktur
• Node-Typen und Pflichtfelder
• das Edge-Modell
• z-Index-Reihenfolge über die Reihenfolge im Node-Array

Praktischer Workflow:

1. Erstelle zunächst ein Inventar der Nodes.
2. Generiere ein minimales Canvas.
3. Öffne es in deiner Canvas-App.
4. Korrigiere Layout, Gruppierung oder fehlende Links in einem zweiten Durchgang.

Das funktioniert besser, als sofort ein fertig ausgearbeitetes End-Board zu verlangen, weil sich Format-Korrektheit leichter prüfen lässt als die visuelle Feinarbeit.

FAQ zur json-canvas-Skill

Ist json-canvas nur für Diagramme in Obsidian gedacht?

Nein. json-canvas für Diagramming passt überall dort, wo die Ziel-App die JSON-Canvas-Spezifikation liest. Obsidian ist der naheliegendste Fall, aber der eigentliche Mehrwert ist standardbasiertes .canvas-Generating — nicht Obsidian-spezifische Styling-Magie.

Ist das besser, als ein LLM JSON direkt schreiben zu lassen?

In der Regel ja, wenn das Endprodukt sauber geladen werden muss. Generisches Prompting kann bei sehr kleinen Beispielen funktionieren, aber diese Skill lenkt das Modell stärker auf das tatsächliche Canvas-Schema und die Semantik der Nodes. Das wird wichtig, sobald mehrere Node-Typen, gruppierte Bereiche oder viele Edges im Spiel sind.

Ist json-canvas für Einsteiger geeignet?

Ja, sofern du das Board, das du bauen willst, inhaltlich verstehst. Du brauchst kein tiefes Spezifikationswissen, aber du musst Entitäten und Beziehungen klar beschreiben können. Wenn du die Nodes oder Abläufe noch nicht benennen kannst, erzeugt die Skill zwar trotzdem etwas, aber das Ergebnis braucht dann oft viel manuelle Überarbeitung.

Wann sollte ich die json-canvas-Skill nicht verwenden?

Lass sie weg, wenn du nur ein statisches Bild, ein Mermaid-Diagramm, einen Excalidraw-Export oder eine reine Textgliederung brauchst. Ebenfalls wenig geeignet ist sie, wenn dein Diagramm von fortgeschrittenem app-spezifischem Verhalten abhängt, das im grundlegenden JSON-Canvas-Format nicht abgebildet ist.

So verbesserst du die json-canvas-Skill

Gib dem Modell einen Board-Plan, nicht nur ein Thema

Der größte Qualitätssprung entsteht, wenn du Nodes und Edges explizit benennst. Statt „make a system architecture canvas“ solltest du Folgendes angeben:

• Services
• Abhängigkeiten
• externe Links
• Gruppierungslogik
• bevorzugte Leserichtung

Das verbessert sowohl die Validität als auch die Layout-Entscheidungen und macht den json-canvas-Leitfaden in der Praxis deutlich nutzbarer.

So vermeidest du typische Fehler bei json-canvas

Die häufigsten Probleme sind fehlende Pflichtattribute, unklare Gruppierung und schlecht lesbare Layouts. Um das zu reduzieren:

• fordere ausschließlich gültiges .canvas-JSON an
• verlange eindeutige Node-IDs
• gib eine ungefähre Canvas-Richtung vor
• trenne „muss verbunden sein“-Edges von optionalen visuellen Links
• erwähne, ob Groups Nodes räumlich umschließen sollen

Wenn dein Board sich öffnen lässt, aber falsch aussieht, kann die Struktur trotzdem gültig sein und nur die Positionierung schlecht.

In zwei Durchgängen iterieren für bessere json-canvas-Ergebnisse

Eine gute json-canvas-Installationsentscheidung hängt oft davon ab, ob die Skill effiziente Iteration unterstützt. Hier ist das der Fall, wenn du stufenweise arbeitest:

• Durchgang 1: schema-korrekte Nodes und Edges
• Durchgang 2: Koordinaten, Breiten, Höhen und Groups verfeinern
• Durchgang 3: Nodes umsortieren, wenn visuelles Stacking wichtig ist

Da die Reihenfolge im Node-Array den z-Index beeinflusst, solltest du das ausdrücklich anfordern, wenn Groups hinter Inhalten liegen oder Labels oben erscheinen sollen.

Was du nach dem ersten Entwurf bei json-canvas anfordern solltest

Nach der ersten Generierung verbesserst du die Ergebnisse am besten mit gezielten Änderungen:

• “Convert these URLs to link nodes.”
• “Wrap these five nodes in a group node.”
• “Reposition nodes to reduce edge crossings.”
• “Keep the same IDs but add missing dependency edges.”
• “Put groups on lower z-index than text nodes.”

Solche eng gefassten Follow-up-Anweisungen liefern meist bessere Ergebnisse, als das komplette Board von Grund auf neu generieren zu lassen.