canvas

Visão geral do skill canvas

O que o canvas faz

O skill canvas cria diagramas em JSON Canvas com posicionamento livre, o que o torna uma ótima opção para mapas mentais, grafos de conhecimento, mapas conceituais e quadros de planejamento. Ele foi pensado para casos em que o layout importa mais do que a sequência, usando coordenadas explícitas x/y para posicionar o diagrama com intenção, em vez de depender de suposições do modelo.

Casos de uso mais indicados

Use este skill canvas quando você precisar de um diagrama espacial que funcione como um mapa: ideias agrupadas, notas conectadas, estruturas de pesquisa ou planejamento visual. Ele é especialmente útil em fluxos de Diagramming em que você quer nós, rótulos e relações editáveis, com compatibilidade com saída no estilo Obsidian Canvas.

Quando não usar

Se seu objetivo é um processo passo a passo, prefira um skill de fluxograma ou estilo UML. Se você precisa de visualização de dados, gráficos ou comparação numérica, canvas não é a ferramenta certa. O principal obstáculo à adoção é esperar fluxo narrativo automático de um formato criado para organização espacial.

Como usar o skill canvas

Instalar e localizar a origem

Execute npx skills add markdown-viewer/skills --skill canvas para instalar o skill canvas. Depois da instalação, leia primeiro SKILL.md e, em seguida, abra references/syntax.md para ver as regras e exemplos de atributos. Este repositório tem apenas um arquivo de referência de apoio, então você não precisa sair caçando informação por uma árvore de arquivos grande.

O que informar no prompt

Um bom pedido para canvas deve incluir: o tema, os principais agrupamentos, a quantidade de nós, os links obrigatórios, a direção de leitura preferida e se o diagrama deve ser compacto ou espaçado. Por exemplo, em vez de “faça um canvas sobre estratégia de produto”, peça “um canvas para Diagramming de um workshop de estratégia de produto com 1 nó central, 4 grupos de frentes de trabalho, 12 notas filhas e links entre riscos e dependências”.

Fluxo prático de trabalho

Comece pelo conteúdo, não pelo layout. Primeiro dê ao modelo o material bruto e depois peça para ele posicionar os nós em uma grade e conectá-los. Um prompt forte para canvas normalmente diz o que vai em nós de texto, o que deve ser agrupado e o que precisa ser ligado. Se você já souber a estrutura, nomeie os grupos explicitamente para que o skill consiga atribuir coordenadas de forma consistente.

Arquivos e regras que você deve conferir primeiro

Leia references/syntax.md para confirmar os campos obrigatórios dos nós, os tipos de nó compatíveis e as opções de cor. Em SKILL.md, as regras mais importantes são a estrutura JSON, os requisitos dos nós e o formato das conexões de arestas. São justamente esses detalhes que mais costumam quebrar a instalação ou o uso do canvas quando passam despercebidos.

Perguntas frequentes sobre o skill canvas

O canvas é só para Obsidian Canvas?

Não. O formato é compatível com Obsidian Canvas, mas o skill canvas, na prática, serve para gerar diagramas em JSON Canvas que podem ser usados em visualizadores e fluxos compatíveis. Se você já trabalha com sistemas de notas baseados em canvas, ele se encaixa naturalmente.

O que diferencia o canvas de um prompt normal?

Um prompt comum pode descrever um diagrama em prosa; canvas produz dados estruturados de diagrama, com nós, posições e arestas. Isso o torna melhor para tarefas repetíveis de Diagramming, para edição mais fácil e para uso posterior mais limpo. Também reduz a adivinhação sobre o layout, que é a maior diferença no uso real.

O canvas é amigável para iniciantes?

Sim, desde que você consiga descrever o conteúdo com clareza. Você não precisa conhecer a sintaxe JSON antes, mas precisa fornecer uma estrutura sensata. Iniciantes têm os melhores resultados quando especificam primeiro um pequeno número de grupos e depois expandem com nós filhos.

Quando devo evitar o canvas?

Evite quando a saída precisar ser um mapa de processo, um diagrama de sequência ou um gráfico analítico. Ele também fica menos útil se você não conseguir definir as relações entre as ideias, porque o skill depende de posicionamento de nós e arestas com significado.

Como melhorar o skill canvas

Dê um briefing de layout ao modelo

A forma mais rápida de melhorar a saída do canvas é especificar a topologia, não só o tema. Diga se o centro deve se desdobrar para fora, se os agrupamentos devem ficar separados e quais nós merecem destaque visual. Para um pedido de guia de canvas, detalhes como “três clusters, leitura da esquerda para a direita, um nó de resumo por cluster” ajudam muito mais do que “deixe bonito”.

Forneça o conteúdo completo dos nós

Um bom uso de canvas depende de ter os rótulos reais prontos. Se você entregar apenas um tema, o modelo precisa inventar a estrutura e pode gerar nós genéricos. Um input melhor seria algo como: “Nó central: Onboarding do cliente. Grupo A: etapas de aquisição. Grupo B: riscos de ativação. Grupo C: materiais de suporte. Inclua 2 links dos riscos para os materiais de suporte.”

Fique atento aos modos de falha mais comuns

Os problemas mais frequentes são campos obrigatórios ausentes, nós sobrepostos, nós demais em um único cluster e arestas que não refletem a relação pretendida. Outro erro comum é pedir tipos de diagrama que não pertencem ao canvas. Se isso acontecer, refine o prompt dizendo o que deve ser nó de texto, o que deve ser nó de arquivo ou link e quão distantes os grupos devem ficar.

Itere com uma segunda passada mais restrita

Se a primeira saída estiver estruturalmente correta, mas visualmente fraca, peça uma versão revisada do canvas com espaçamento ajustado, rótulos mais curtos ou hierarquia de grupos mais clara. Se a primeira saída estiver conceitualmente fraca, troque rótulos vagos por substantivos e verbos específicos. A melhoria mais confiável vem de fornecer ao skill canvas um conteúdo de origem melhor, e não apenas pedir um layout mais bonito.