canvas

canvas skill 개요

canvas가 하는 일

canvas skill은 자유 배치를 지원하는 JSON Canvas 다이어그램을 만들어, 마인드맵, 지식 그래프, 개념도, 계획 보드에 특히 잘 맞습니다. 이 skill은 순서보다 레이아웃이 중요한 경우를 위해 설계되었으며, x/y 좌표를 명시적으로 사용해 모델이 대충 추측하는 대신 의도에 맞게 다이어그램을 배치할 수 있게 합니다.

가장 잘 맞는 사용 사례

아이디어를 지도처럼 읽히는 공간형 다이어그램이 필요할 때 canvas skill을 사용하세요. 예를 들면 주제별로 묶인 아이디어, 연결된 노트, 리서치 구조, 시각적 계획 작업이 여기에 해당합니다. 특히 노드, 레이블, 관계를 편집 가능하게 유지하면서 Obsidian Canvas 스타일 출력과 호환되는 Diagramming 워크플로에 유용합니다.

사용하지 않는 것이 나은 경우

목표가 단계별 프로세스라면 canvas 대신 플로차트나 UML 스타일 skill을 선택하는 편이 좋습니다. 데이터 시각화, 차트, 수치 비교가 필요할 때도 canvas는 맞지 않습니다. 가장 큰 도입 장애는 공간 배치를 위해 만들어진 형식에서 자동으로 서사적 흐름까지 기대하는 것입니다.

canvas skill 사용 방법

설치하고 소스 위치 찾기

npx skills add markdown-viewer/skills --skill canvas를 실행해 canvas skill을 설치하세요. 설치 후에는 먼저 SKILL.md를 읽고, 그다음 속성 규칙과 예제를 확인하려면 references/syntax.md를 여세요. 이 repo에는 보조 참고 파일이 하나뿐이므로, 큰 파일 트리를 이리저리 뒤질 필요가 없습니다.

프롬프트에 무엇을 넣어야 하는가

좋은 canvas 요청에는 주제, 주요 클러스터, 노드 수, 필요한 링크, 선호하는 읽기 방향, 다이어그램을 촘촘하게 할지 여유 있게 할지가 들어가야 합니다. 예를 들어 “product strategy에 대한 canvas를 만들어줘”보다는, “1개의 중심 노드, 4개의 워크스트림 그룹, 12개의 하위 노트, 위험과 의존성 사이의 링크를 포함한 product strategy workshop용 Diagramming canvas”처럼 구체적으로 요청하는 편이 좋습니다.

실무 워크플로

레이아웃이 아니라 콘텐츠부터 시작하세요. 먼저 모델에 원재료를 주고, 그다음 노드를 그리드에 배치하고 연결하도록 요청하면 됩니다. 강한 canvas 안내 프롬프트는 보통 어떤 내용이 텍스트 노드에 들어가야 하는지, 무엇을 그룹으로 묶어야 하는지, 무엇을 연결해야 하는지를 명확히 말합니다. 이미 구조를 알고 있다면 그룹 이름을 구체적으로 지정해 skill이 좌표를 일관되게 할 수 있게 하세요.

먼저 확인할 파일과 규칙

필수 노드 필드, 지원되는 노드 타입, 색상 옵션을 확인하려면 references/syntax.md를 읽으세요. SKILL.md에서는 JSON 구조, 노드 요구사항, 엣지 연결 형식이 가장 중요합니다. 이런 세부사항을 놓치면 canvas 설치나 사용이 가장 자주 막히므로, 먼저 확인해야 할 핵심 항목입니다.

canvas skill FAQ

canvas는 Obsidian Canvas 전용인가요?

아닙니다. 이 형식은 Obsidian Canvas와 호환되지만, canvas skill의 본질은 호환 뷰어와 워크플로에서 사용할 수 있는 JSON Canvas 다이어그램을 생성하는 데 있습니다. 이미 canvas 기반 노트 시스템을 사용 중이라면 자연스럽게 잘 맞습니다.

일반 프롬프트와 canvas는 무엇이 다른가요?

일반 프롬프트는 다이어그램을 서술형으로 설명할 수 있지만, canvas는 노드, 위치, 엣지가 있는 구조화된 다이어그램 데이터를 만듭니다. 그래서 반복 가능한 Diagramming 작업, 더 쉬운 편집, 더 깔끔한 후속 활용에 유리합니다. 실무에서 가장 큰 차이는 레이아웃 추측을 줄여 준다는 점입니다.

canvas는 초보자도 쓰기 쉬운가요?

내용을 명확하게 설명할 수 있다면 그렇습니다. JSON 문법을 미리 알 필요는 없지만, 그 대신 의미 있는 구조는 직접 제시해야 합니다. 초보자는 먼저 적은 수의 그룹을 지정하고, 그다음 하위 노드를 확장하는 방식으로 시작할 때 가장 좋은 결과를 얻습니다.

언제 canvas를 피해야 하나요?

결과물이 프로세스 맵, 시퀀스 다이어그램, 분석 차트여야 한다면 피하세요. 또한 아이디어 간 관계를 정의할 수 없을 때도 유용성이 떨어집니다. 이 skill은 의미 있는 노드 배치와 엣지에 의존하기 때문입니다.

canvas skill 개선 방법

모델에 레이아웃 브리프를 주기

canvas 출력물을 가장 빠르게 개선하는 방법은 주제만이 아니라 토폴로지까지 지정하는 것입니다. 중심에서 바깥으로 뻗어야 하는지, 클러스터를 분리해야 하는지, 어떤 노드에 시각적 강조를 줄지 말해 주세요. canvas 가이드 요청에서는 “세 개의 클러스터, 좌→우 읽기, 클러스터마다 요약 노드 1개” 같은 세부 정보가 “보기 좋게 만들어줘”보다 훨씬 유용합니다.

완성된 노드 내용을 제공하기

canvas를 잘 쓰려면 실제 레이블을 미리 준비해 두는 것이 중요합니다. 주제만 던져 주면 모델이 구조를 창작해야 하므로, 노드가 지나치게 일반적으로 나올 수 있습니다. 더 나은 입력 예시는 다음과 같습니다. “중심 노드: Customer onboarding. Group A: acquisition steps. Group B: activation risks. Group C: support materials. 위험에서 지원 자료로 가는 링크 2개 포함.”

흔한 실패 모드 살피기

가장 흔한 문제는 필수 필드 누락, 노드 겹침, 한 클러스터에 너무 많은 노드 배치, 의도한 관계를 반영하지 않는 엣지입니다. 또 다른 자주 발생하는 문제는 canvas에 어울리지 않는 다이어그램 유형을 요청하는 것입니다. 그런 경우에는 어떤 것이 텍스트 노드여야 하는지, 어떤 것이 file 또는 link 노드여야 하는지, 그룹 간 거리를 얼마나 둘지를 명시해 프롬프트를 더 구체화하세요.

더 타이트한 두 번째 패스로 반복 개선하기

첫 결과가 구조적으로는 맞지만 시각적으로 약하다면, 간격 조정, 더 짧은 레이블, 더 분명한 그룹 계층을 반영한 수정 canvas를 요청하세요. 첫 결과가 개념적으로 약하다면, 모호한 레이블을 구체적인 명사와 동사로 바꾸세요. 가장 신뢰할 수 있는 개선 방법은 더 보기 좋은 레이아웃을 요구하는 것이 아니라, canvas skill에 더 나은 원본 콘텐츠를 주는 것입니다.