json-canvas
par MarsWang42json-canvas aide les agents à créer et modifier des fichiers `.canvas` valides pour Obsidian et d’autres applications JSON Canvas. Utilisez-le pour générer des nœuds, arêtes, groupes, positions et couches structurellement corrects pour des cartes mentales, organigrammes et workflows de schématisation légère.
Ce skill obtient un score de 68/100, ce qui signifie qu’il peut figurer dans l’annuaire, mais qu’il vaut mieux le présenter comme un skill riche en documentation de référence plutôt que comme un outil fortement opérationnel. Le dépôt montre une vraie substance : un long fichier SKILL.md avec un frontmatter valide, plusieurs sections, des blocs de code et une couverture concrète de la structure JSON Canvas et des types de nœuds. En revanche, la clarté pour une décision d’installation reste moyenne, car il n’y a pas de fichiers de support, pas de commande d’installation et peu d’indices sur des exécutions pas à pas au-delà de la documentation elle-même.
- Bonne activabilité via la description du frontmatter : elle indique clairement aux agents d’utiliser le skill pour les fichiers `.canvas`, le travail dans Obsidian Canvas, les cartes mentales et les organigrammes.
- Documentation principale conséquente : un SKILL.md de plus de 13 k caractères, avec de nombreux titres et blocs de code, fournit aux agents des indications concrètes au niveau du schéma pour produire des fichiers JSON Canvas valides.
- Spécificité métier utile par rapport à un prompt générique : le skill explique la structure JSON Canvas, les types de nœuds, les arêtes, les groupes et les règles d’ordre qu’un agent peut appliquer directement lors de la génération ou de la modification de données `.canvas`.
- La clarté opérationnelle est limitée par l’absence d’artefacts de support : aucun script, référence, ressource, règle, métadonnée ou exemple en dehors du seul fichier SKILL.md.
- Les indications d’adoption restent légères pour les personnes qui envisagent l’installation, car SKILL.md ne contient pas de commande d’installation et les éléments disponibles ne montrent qu’un niveau modeste de signalement des workflows et contraintes.
Présentation de la skill json-canvas
Ce que fait la skill json-canvas
La skill json-canvas aide un agent à créer ou modifier des fichiers .canvas valides pour le format JSON Canvas utilisé par Obsidian et d’autres outils de diagrammes comparables. Son vrai rôle n’est pas de « dessiner quelque chose de joli », mais de produire un JSON de canvas structurellement correct, avec des nœuds, des arêtes, des groupes, des positions, des dimensions et un ordre de superposition qu’une application de canvas peut réellement ouvrir.
À qui s’adresse json-canvas
Cette json-canvas skill convient surtout aux utilisateurs qui savent déjà quel contenu ils veulent placer sur un tableau, mais ne veulent pas écrire le schéma à la main. Elle est adaptée à la prise de notes, aux cartes mentales, aux organigrammes, aux croquis d’architecture, aux tableaux de recherche et aux workflows de diagrammes légers où le résultat doit être un vrai fichier .canvas, et non une description textuelle de ce fichier.
Pourquoi elle est préférable à un prompt générique
Un prompt classique produit souvent un format presque correct, puis oublie des champs requis, des types de nœuds ou la bonne structure de tableaux. json-canvas est utile parce qu’elle se concentre sur le modèle d’objet JSON Canvas : nodes et edges au niveau racine, quatre types de nœuds (text, file, link, group) et des détails pratiques comme le z-order qui dépend de l’ordre des nœuds dans le tableau. Cela réduit le nettoyage manuel si votre objectif est de faire du diagramme dans Obsidian plutôt que de générer un faux JSON plausible.
Comment utiliser la skill json-canvas
Contexte d’installation et moment où invoquer json-canvas
Si votre plateforme d’agent prend en charge les GitHub skills, ajoutez json-canvas depuis MarsWang42/OrbitOS via votre procédure d’installation habituelle. Les éléments visibles du dépôt ne montrent que SKILL.md, donc attendez-vous à une skill compacte, centrée sur les règles de format plutôt que sur des scripts utilitaires ou des validateurs. Invoquez-la quand la tâche mentionne explicitement .canvas, JSON Canvas, Obsidian Canvas, ou un diagramme visuel qui doit aboutir à un JSON Canvas modifiable.
Quels inputs donnent de bons résultats avec json-canvas
La skill fonctionne nettement mieux si vous fournissez l’intention du diagramme, pas seulement le sujet. Un bon input inclut en général :
- la liste des nœuds ou des sections à représenter
- les relations entre les nœuds
- les types de nœuds souhaités :
text,file,link,group - une direction de mise en page approximative : gauche-droite, haut-bas, en grappes
- si les groupes doivent contenir visuellement des nœuds liés
- des références de fichiers ou des URL si vous utilisez des nœuds
fileoulink
Un prompt faible : « Make a canvas for my project. »
Un prompt plus solide : « 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. »
Comment transformer un objectif vague en prompt exploitable
Pour un json-canvas usage fiable, précisez à la fois le contenu et la structure. Un modèle de prompt efficace ressemble à ceci :
- Définir l’objectif du tableau.
- Lister les catégories de nœuds.
- Indiquer les arêtes principales.
- Donner les règles de mise en page.
- Demander uniquement un JSON
.canvasvalide.
Exemple :
« 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. »
Quoi lire en premier et conseils de workflow
Commencez par lire EN/.agents/skills/json-canvas/SKILL.md. Concentrez-vous sur :
- la structure globale du fichier
- les types de nœuds et les champs requis
- la modélisation des arêtes
- l’ordre z-index via l’ordre des nœuds dans le tableau
Workflow pratique :
- Établir l’inventaire des nœuds.
- Générer un canvas minimal.
- L’ouvrir dans votre application de canvas.
- Corriger la mise en page, les groupes ou les liens manquants dans une deuxième passe.
Cette approche fonctionne mieux que de demander immédiatement un tableau finalisé, car il est plus simple de valider d’abord la conformité du format avant d’affiner le rendu visuel.
FAQ sur la skill json-canvas
json-canvas sert-elle uniquement au diagramme dans Obsidian ?
Non. json-canvas for Diagramming est pertinent partout où l’application cible lit la spécification JSON Canvas. Obsidian est le cas le plus évident, mais la vraie valeur est la génération de fichiers .canvas fondée sur un standard, pas une magie de style spécifique à Obsidian.
Est-ce préférable à demander directement à un LLM d’écrire du JSON ?
En général oui, si votre résultat final doit se charger proprement. Un prompt générique peut suffire pour de très petits exemples, mais cette skill oriente davantage le modèle vers le vrai schéma de canvas et la sémantique des nœuds. Cela devient important dès que vous avez plusieurs types de nœuds, des zones groupées ou de nombreuses arêtes.
json-canvas convient-elle aux débutants ?
Oui, à condition de comprendre le tableau que vous voulez obtenir. Vous n’avez pas besoin d’une connaissance approfondie de la spécification, mais vous devez être capable de décrire clairement les entités et les relations. Si vous ne pouvez pas encore lister les nœuds ou les flux, la skill produira quand même quelque chose, mais le résultat pourra demander une révision manuelle importante.
Quand ne faut-il pas utiliser la skill json-canvas ?
Évitez-la si vous avez seulement besoin d’une image statique, d’un diagramme Mermaid, d’un export Excalidraw ou d’un simple plan textuel. Elle est aussi peu adaptée si votre diagramme dépend de comportements avancés propres à une application et non représentés dans le format JSON Canvas de base.
Comment améliorer la skill json-canvas
Donnez au modèle un plan de tableau, pas seulement un sujet
Le plus gros gain de qualité vient du fait de nommer explicitement les nœuds et les arêtes. Au lieu de « make a system architecture canvas », fournissez :
- les services
- les dépendances
- les liens externes
- la logique de regroupement
- l’ordre de lecture souhaité
Cela améliore à la fois la validité et les décisions de mise en page, et rend le json-canvas guide plus exploitable en pratique.
Éviter les modes d’échec courants de json-canvas
Les problèmes les plus fréquents sont l’absence d’attributs requis, des regroupements trop vagues et des mises en page illisibles. Pour les réduire :
- demandez uniquement un JSON
.canvasvalide - exigez des IDs de nœuds uniques
- précisez une direction de canvas approximative
- séparez les arêtes « indispensables » des liens visuels facultatifs
- indiquez si les groupes doivent contenir spatialement les nœuds
Si votre tableau s’ouvre mais semble incorrect, il est possible que la structure soit valide alors que le positionnement est mauvais.
Itérer en deux passes pour de meilleurs résultats avec json-canvas
Une bonne décision de json-canvas install dépend souvent de la capacité de la skill à permettre une itération efficace. Ici, c’est bien le cas si vous l’utilisez par étapes :
- passe 1 : nœuds et arêtes conformes au schéma
- passe 2 : affiner les coordonnées, largeurs, hauteurs et groupes
- passe 3 : réordonner les nœuds si l’empilement visuel compte
Comme l’ordre des nœuds dans le tableau affecte le z-index, formulez-le explicitement si vous voulez des groupes derrière le contenu ou des libellés au premier plan.
Que demander après le premier brouillon
Après la génération initiale, améliorez le résultat avec des retouches ciblées :
- « Convert these URLs to
linknodes. » - « Wrap these five nodes in a
groupnode. » - « Reposition nodes to reduce edge crossings. »
- « Keep the same IDs but add missing dependency edges. »
- « Put groups on lower z-index than text nodes. »
Ce type de suivi contraint donne de meilleurs résultats que de régénérer tout le tableau depuis zéro.