canvas

Vue d’ensemble du skill canvas

Ce que fait canvas

Le skill canvas crée des diagrammes JSON Canvas avec positionnement libre, ce qui en fait un excellent choix pour les mind maps, les graphes de connaissances, les cartes conceptuelles et les tableaux de planification. Il est conçu pour les cas où la mise en page compte davantage que l’ordre de lecture, et il utilise des coordonnées explicites x/y afin que le diagramme soit disposé avec intention plutôt qu’au jugé par le modèle.

Cas d’usage les plus adaptés

Utilisez ce skill canvas quand vous avez besoin d’un schéma spatial qui se lit comme une carte : idées regroupées, notes reliées, structures de recherche ou planification visuelle. Il est particulièrement utile pour les workflows de Diagramming lorsque vous voulez que les nœuds, les libellés et les relations restent modifiables et compatibles avec une sortie de type Obsidian Canvas.

Quand ne pas l’utiliser

Si votre objectif est de décrire un processus étape par étape, choisissez plutôt un skill de type flowchart ou UML. Si vous avez besoin de visualisation de données, de graphiques ou de comparaison numérique, canvas n’est pas le bon outil. Le principal frein à l’adoption, c’est d’attendre un fil narratif automatique d’un format pensé pour l’organisation spatiale.

Comment utiliser le skill canvas

Installer et repérer la source

Exécutez npx skills add markdown-viewer/skills --skill canvas pour installer le skill canvas. Après l’installation, commencez par lire SKILL.md, puis ouvrez references/syntax.md pour les règles d’attributs et les exemples. Ce repo ne contient qu’un seul fichier de référence, donc pas besoin de fouiller dans une arborescence immense.

Ce qu’il faut fournir dans votre prompt

Une bonne demande pour canvas doit préciser : le sujet, les principaux ensembles, le nombre de nœuds, les liens requis, le sens de lecture préféré, et si le diagramme doit être compact ou aéré. Par exemple, au lieu de dire « fais un canvas sur la stratégie produit », demandez plutôt « un canvas pour Diagramming un atelier de stratégie produit avec 1 nœud central, 4 groupes de flux de travail, 12 notes enfants, et des liens entre les risques et les dépendances ».

Workflow pratique

Partez du contenu, pas de la mise en page. Donnez d’abord au modèle la matière brute, puis demandez-lui de placer les nœuds sur une grille et de les relier. Un bon prompt d’accompagnement pour canvas précise généralement ce qui doit aller dans les nœuds textuels, ce qui doit être regroupé et ce qui doit être relié. Si vous connaissez déjà la structure, nommez les groupes explicitement pour que le skill puisse attribuer les coordonnées de façon cohérente.

Fichiers et règles à vérifier en premier

Lisez references/syntax.md pour confirmer les champs de nœud obligatoires, les types de nœuds pris en charge et les options de couleur. Dans SKILL.md, les règles les plus importantes sont la structure JSON, les exigences sur les nœuds et le format des connexions d’arêtes. Ce sont précisément les points qui cassent le plus souvent l’installation ou l’usage de canvas lorsqu’on les néglige.

FAQ du skill canvas

canvas sert-il uniquement pour Obsidian Canvas ?

Non. Le format est compatible avec Obsidian Canvas, mais le skill canvas sert surtout à générer des diagrammes JSON Canvas utilisables dans des visionneuses et workflows compatibles. Si vous travaillez déjà avec des systèmes de notes fondés sur canvas, c’est un choix tout naturel.

Qu’est-ce qui différencie canvas d’un prompt classique ?

Un prompt classique peut décrire un diagramme en prose ; canvas produit des données de diagramme structurées avec des nœuds, des positions et des arêtes. C’est donc mieux adapté aux tâches de Diagramming répétables, plus simple à modifier et plus propre pour les usages en aval. Cela réduit aussi les approximations sur la mise en page, ce qui est, en pratique, la différence la plus importante.

canvas est-il adapté aux débutants ?

Oui, si vous savez décrire clairement le contenu. Vous n’avez pas besoin de connaître la syntaxe JSON à l’avance, mais vous devez fournir une structure cohérente. Les débutants obtiennent les meilleurs résultats lorsqu’ils définissent d’abord un petit nombre de groupes, puis les enrichissent avec des nœuds enfants.

Quand faut-il éviter canvas ?

Évitez-le quand la sortie doit être une carte de processus, un diagramme de séquence ou un graphique analytique. Il devient aussi moins utile si vous ne pouvez pas définir les relations entre les idées, car le skill repose sur un placement pertinent des nœuds et des arêtes.

Comment améliorer le skill canvas

Donner au modèle un brief de mise en page

Le moyen le plus rapide d’améliorer la sortie de canvas consiste à préciser la topologie, pas seulement le sujet. Indiquez si le centre doit rayonner vers l’extérieur, si les clusters doivent être séparés, et quels nœuds méritent une mise en avant visuelle. Pour une demande de guide canvas, des précisions comme « trois clusters, lecture de gauche à droite, un nœud de synthèse par cluster » sont bien plus utiles que « rends-le joli ».

Fournir le contenu complet des nœuds

Un bon usage de canvas dépend du fait d’avoir les libellés réels sous la main. Si vous ne donnez qu’un thème, le modèle doit inventer la structure et risque de produire des nœuds génériques. Un meilleur input ressemble à ceci : « Nœud central : Customer onboarding. Groupe A : étapes d’acquisition. Groupe B : risques d’activation. Groupe C : supports d’aide. Inclure 2 liens des risques vers les supports d’aide. »

Repérer les échecs les plus courants

Les problèmes les plus fréquents sont l’absence de champs obligatoires, le chevauchement des nœuds, trop de nœuds dans un même cluster et des arêtes qui ne reflètent pas la relation voulue. Autre erreur fréquente : demander des types de diagrammes qui n’ont pas leur place dans canvas. Dans ce cas, affinez le prompt en précisant ce qui doit être dans des nœuds textuels, ce qui doit être dans des nœuds de fichier ou de lien, et l’écart souhaité entre les groupes.

Itérer avec un second passage plus précis

Si la première version est structurellement correcte mais visuellement faible, demandez un canvas révisé avec un espacement ajusté, des libellés plus courts ou une hiérarchie de groupes plus claire. Si la première version est conceptuellement faible, remplacez les libellés vagues par des noms et des verbes précis. L’amélioration la plus fiable vient d’un meilleur contenu source pour le skill canvas, pas seulement d’une demande de mise en page plus jolie.