canvas

canvas skill の概要

canvas でできること

canvas skill は、自由配置の JSON Canvas 図を作成する skill です。マインドマップ、ナレッジグラフ、コンセプトマップ、計画ボードとの相性がよく、順序よりもレイアウトが重要なケースに向いています。x/y 座標を明示的に使うため、モデルに推測させるのではなく、意図を持って図を配置できます。

最適な用途

アイデア同士のつながりが見える空間図が必要なときに、この canvas skill を使います。たとえば、まとまった論点、リンク付きのメモ、リサーチ構造、視覚的な計画整理などです。特に、ノード、ラベル、関係性を編集可能に保ちつつ、Obsidian Canvas 風の出力と互換性のある Diagramming ワークフローで力を発揮します。

使わないほうがよいケース

手順を順番に示したいなら、canvas ではなくフローチャートや UML 系の skill を選んでください。データ可視化、グラフ、数値比較が目的なら、canvas は適切ではありません。最大の導入障壁は、空間配置向けの形式に対して、物語的な流れが自動で出てくると期待してしまうことです。

canvas skill の使い方

インストールして元ファイルを確認する

canvas skill をインストールするには、npx skills add markdown-viewer/skills --skill canvas を実行します。インストール後は、まず SKILL.md を読み、次に属性ルールと例が載っている references/syntax.md を開いてください。この repo には補助参照ファイルが 1 つだけなので、大きなファイルツリーを探し回る必要はありません。

プロンプトに含めるべき内容

よい canvas の依頼には、トピック、主要なまとまり、ノード数、必要なリンク、読み方向、図をコンパクトにするか広めに取るか、を含めます。たとえば「product strategy の canvas を作って」ではなく、「Diagramming a product strategy workshop で、中央ノード 1 つ、ワークストリーム群 4 つ、子ノート 12 個、リスクと依存関係を結ぶリンク付きの canvas を作成して」と指示すると、かなり精度が上がります。

実践的なワークフロー

レイアウトからではなく、内容から始めます。まずは素材を渡し、その後でノードをグリッド上に配置し、接続するよう依頼します。優れた canvas 用の指示では、どの文言をテキストノードに入れるか、何をグルーピングするか、何をリンクで結ぶかをはっきり示します。構造がすでに分かっているなら、グループ名を明示すると、skill が座標を安定して割り当てやすくなります。

先に確認すべきファイルとルール

必須ノードフィールド、対応ノードタイプ、色オプションを確認するには references/syntax.md を読みます。SKILL.md では、JSON 構造、ノード要件、エッジ接続形式が最重要です。これらは見落とすと canvas のインストールや利用で最も壊れやすい箇所です。

canvas skill の FAQ

canvas は Obsidian Canvas 専用ですか？

いいえ。形式としては Obsidian Canvas 互換ですが、canvas skill の本質は、互換ビューアや各種ワークフローで使える JSON Canvas 図を生成することにあります。すでに canvas ベースのノートシステムを使っているなら、自然にハマる skill です。

canvas は通常のプロンプトと何が違いますか？

通常のプロンプトは図を文章で説明するだけかもしれませんが、canvas はノード、位置、エッジを持つ構造化された図データを出力します。そのため、繰り返し使う Diagramming 作業、編集のしやすさ、後工程での扱いやすさに優れています。実務上いちばん大きい違いは、レイアウトの推測が減ることです。

canvas は初心者向けですか？

はい、内容をはっきり説明できるなら使いやすいです。事前に JSON の文法を知っている必要はありませんが、筋の通った構造は与える必要があります。初心者は、まず少数のグループを指定し、その後で子ノードを増やすやり方が最も成功しやすいです。

どんなときに canvas を避けるべきですか？

出力がプロセスマップ、シーケンス図、分析チャートでなければならない場合は避けてください。さらに、アイデア同士の関係を定義できないときも有効性は下がります。canvas は、意味のあるノード配置とエッジに依存しているためです。

canvas skill の改善方法

レイアウトの指示を与える

canvas の出力を最速で改善するには、トピックだけでなくトポロジーも指定することです。中心から放射状に広がるのか、クラスターを分けるのか、どのノードを視覚的に強調するのかを伝えてください。canvas の依頼では、「3 つのクラスター、左から右へ読む、各クラスターに要約ノード 1 つ」のような具体性のほうが、「きれいに見えるようにして」よりずっと役立ちます。

ノード内容をきちんと用意する

canvas をうまく使うには、実際のラベルを最初から用意しておくことが重要です。テーマだけを渡すと、モデルが構造を作り出す必要があり、ありきたりなノードになることがあります。よい入力の例は、「中央ノード: Customer onboarding。Group A: acquisition steps。Group B: activation risks。Group C: support materials。risks から support materials へ 2 本リンクを追加」のような形です。

ありがちな失敗パターンを避ける

よくある問題は、必須フィールドの欠落、ノードの重なり、1 つのクラスターにノードを詰め込みすぎること、そして意図した関係を反映していないエッジです。もう 1 つ頻出なのは、そもそも canvas に向かない図の種類を依頼してしまうことです。その場合は、どれをテキストノードにするか、どれを file ノードや link ノードにするか、グループ同士をどれくらい離すかまで、プロンプトで明示して絞り込んでください。

2 回目の調整で詰める

最初の出力の構造は正しいのに見た目が弱いなら、間隔、ラベルの長さ、グループ階層を調整した revised canvas を依頼します。最初の出力の概念面が弱いなら、曖昧なラベルを具体的な名詞と動詞に置き換えてください。最も確実な改善は、canvas skill に見た目だけを求めることではなく、元の素材をより良く渡すことです。