json-canvas

Visão geral da skill json-canvas

O que a skill json-canvas faz

A skill json-canvas ajuda um agente de IA a criar e editar arquivos .canvas que seguem a estrutura JSON Canvas 1.0 usada por quadros visuais no estilo Obsidian. O valor real dela não está em “fazer diagramas em geral”, e sim em gerar JSON válido de nodes e edges, com os IDs, coordenadas e referências corretos, para que o arquivo abra sem problemas em vez de quebrar de formas sutis.

Quem deve instalar json-canvas

A json-canvas skill é mais indicada para quem já sabe qual resultado quer alcançar — um mapa mental, fluxograma, quadro de projeto, mapa conceitual ou canvas de notas — mas não quer escrever o schema manualmente. Ela é especialmente útil se você usa Obsidian, mantém arquivos .canvas em um repositório ou quer edições repetíveis com ajuda de IA em canvases existentes, em vez de sugestões visuais pontuais.

Por que ela é melhor do que um prompt genérico

Um prompt comum pode até descrever caixas e setas, mas costuma deixar passar detalhes de formato que fazem diferença: IDs hexadecimais únicos de 16 caracteres, referências válidas em fromNode e toNode, posicionamento sem sobreposição e a distinção entre nós de texto e nós de grupo. A skill json-canvas dá ao agente um formato-alvo concreto e exemplos práticos, o que reduz o retrabalho de correção depois da geração.

O que saber antes de adotar json-canvas

Essa skill é deliberadamente focada. Ela ajuda com a estrutura de arquivos .canvas e com fluxos comuns de edição; não substitui um motor completo de layout visual, uma ferramenta semântica de diagramas nem um otimizador automático de design. Se a sua principal necessidade for acabamento visual refinado ou exportação para vários formatos de diagrama, json-canvas for Diagramming pode parecer técnico e de baixo nível demais. Se o que você precisa é gerar JSON de canvas válido com rapidez, ela se encaixa bem.

Como usar a skill json-canvas

Contexto de instalação e por onde começar a leitura

Para usar json-canvas install em um ambiente com suporte a skills, adicione a skill a partir do repositório kepano/obsidian-skills e leia primeiro skills/json-canvas/SKILL.md, depois skills/json-canvas/references/EXAMPLES.md. Esses dois arquivos são o núcleo prático: o primeiro explica a estrutura exigida e os fluxos de trabalho, e o segundo mostra exemplos completos que você pode usar como referência direta.

Que entrada a skill json-canvas precisa para funcionar bem

A qualidade do json-canvas usage depende do nível de especificidade do seu pedido. Informe:

• o caminho do arquivo de destino ou o conteúdo .canvas existente
• se você quer um canvas novo ou uma edição
• os tipos de nó necessários, como text ou group
• a intenção geral de layout, como fluxo da esquerda para a direita ou colunas de kanban
• as conexões desejadas entre os nós
• qualquer expectativa de tamanho ou espaçamento

Um pedido fraco seria “faça um canvas de projeto”. Um pedido mais forte seria: “Crie um novo .canvas com três colunas de grupo chamadas To Do, In Progress e Done, cada uma com 300x500, espaçadas por 50px, e adicione três nós de tarefa do tipo text dentro dos dois primeiros grupos.”

Como transformar um objetivo vago em um prompt forte para json-canvas

Para melhorar a qualidade do json-canvas guide, peça tanto geração quanto validação. Um padrão de prompt forte é:

1. Diga o objetivo em linguagem simples.
2. Especifique se é para criar ou modificar.
3. Defina o conjunto de nós e os relacionamentos.
4. Peça ao agente para validar o JSON e as referências de arestas antes da saída final.

Exemplo:
“Use the json-canvas skill to create a new .canvas file for a product launch plan. Add one central text node, four supporting text nodes around it, connect each support node to the center, keep 100px spacing to avoid overlap, generate unique 16-character hex IDs, and return valid JSON only.”

Dicas práticas de workflow com json-canvas que economizam tempo

Para um json-canvas usage melhor, comece simples e itere:

• Primeiro, peça um canvas mínimo estruturalmente válido.
• Abra ou inspecione o arquivo.
• Depois, solicite uma mudança por vez: adicionar nós, reagrupar, reconectar ou reposicionar.

Se estiver editando um arquivo existente, diga ao agente para analisar os IDs atuais antes de adicionar qualquer coisa. Os erros mais comuns vêm de colisões de ID e de edges apontando para nós inexistentes. Se o layout importa, peça regras explícitas de espaçamento; caso contrário, o JSON pode estar válido, mas ficar visualmente confuso.

FAQ da skill json-canvas

json-canvas é boa para iniciantes?

Sim, desde que você já saiba o que o canvas deve conter. A skill elimina boa parte da adivinhação sobre o schema, então iniciantes conseguem gerar arquivos .canvas válidos sem decorar a especificação. Ela é menos ideal se você ainda está decidindo a lógica do diagrama em si; a skill ajuda a codificar a estrutura, não a inventar todo o desenho informacional por você.

Quando devo usar json-canvas em vez de um prompt normal?

Use json-canvas quando a saída precisar ser um arquivo .canvas funcional, especialmente ao editar um canvas já existente. Um prompt genérico pode ajudar a pensar a estrutura, mas essa skill é melhor quando a correção importa: IDs únicos, arrays válidos, referências reais a nós e formatação compatível com Obsidian.

json-canvas cobre todas as necessidades de diagramas?

Não. json-canvas for Diagramming funciona melhor para canvases baseados em nós e arestas, quadros simples e organização visual ligada a notas. Não substitui ferramentas de BPMN, gráficos de apresentação com acabamento refinado nem sistemas avançados de auto-layout. Se você precisa de padrões amplos de diagrama ou de controles ricos de estilo, use outra ferramenta e converta só se necessário.

Quais são os principais limites ou casos em que json-canvas não encaixa bem?

Evite essa skill se o seu formato de destino não for um arquivo .canvas, se você precisa de otimização pesada de layout automático ou se a fonte de verdade deve continuar em outro formato, como Mermaid, Excalidraw ou uma planilha. Também vale evitar pedidos vagos como “deixa mais bonito”; a skill funciona melhor quando recebe estrutura e intenção de posicionamento explícitas.

Como melhorar a skill json-canvas

Dê entradas estruturais mais fortes para json-canvas

O maior salto de qualidade na saída vem de fornecer uma estrutura melhor logo no início. Nomeie os nós que você quer, as conexões entre eles e o padrão espacial desejado. Por exemplo, “hub-and-spoke”, “three-column board” ou “timeline from left to right” já dão ao agente informação suficiente para posicionar os nós com mais lógica, em vez de tentar adivinhar.

Evite os modos de falha mais comuns

A maioria dos problemas de json-canvas é mecânica:

• IDs duplicados
• edges apontando para nós inexistentes
• coordenadas sobrepostas
• ausência de campos obrigatórios como type, x, y, width, height

Peça ao agente para validar todos os IDs e referências antes de devolver o arquivo. Se estiver modificando um canvas, instrua-o a preservar os IDs existentes, a menos que a mudança exija um novo nó ou uma nova aresta.

Itere depois da primeira saída

Trate o primeiro resultado como uma base. Depois, melhore uma camada por vez:

• ajuste espaçamento e alinhamento
• adicione grupos
• refine rótulos e conteúdo textual
• adicione ou remova conexões

Isso funciona melhor do que pedir um canvas final denso de uma vez só, porque erros de estrutura visual são muito mais fáceis de detectar no começo do que depois de uma geração grande.

Use exemplos e padrões do repositório de forma intencional

Para melhorar os resultados da json-canvas skill, reutilize padrões de references/EXAMPLES.md em vez de descrever tudo de forma abstrata. Se a saída desejada se parece com um quadro de projeto, peça ao agente para seguir o padrão baseado em grupos. Se se parece com um mapa conceitual, peça o padrão simples de nós de texto conectados. Reaproveitar padrões nativos do repositório costuma gerar JSON mais limpo e menos surpresas de compatibilidade.