canvas
作者 markdown-viewercanvas 可建立 JSON Canvas 圖表，支援自由定位與明確的 x/y 座標。適合用在心智圖、知識圖譜、概念圖、規劃板，以及其他以空間佈局比順序更重要的 Diagramming 工作流程。它不適合流程圖或資料圖表。當你需要可編輯的節點、連結與結構化版面時，請使用 canvas skill。
這個 skill 的評分為 83/100，因為它提供一套清楚且值得安裝的工作流程，可用特定語法、節點類型與版面規則來建立 JSON Canvas 圖表。對目錄使用者來說，這代表它可操作性高，也比一般提示詞更容易正確觸發；但它的適用範圍較窄，最適合空間型圖表繪製，而非更廣泛的視覺化任務。
- 觸發條件與適用範圍清楚：明確指出要使用帶有 x/y 座標的 JSON，且不適用於順序型流程或資料圖表。
- 有完整的操作語法支援：SKILL.md 和參考檔案清楚列出節點需求、邊線連接、色彩預設與範例。
- 對狹窄任務的 agent 輔助效果佳：聚焦於心智圖、知識圖譜、概念圖與規劃板，並支援 Obsidian Canvas 相容性。
- 使用情境很窄：它只適合自由佈局的 canvas 圖表，因此需要流程圖或圖表的使用者應安裝其他 skills。
- 沒有安裝指令或腳本：採用時主要依賴閱讀文件，而不是自動化設定或執行期輔助工具。
canvas skill 概覽
canvas 能做什麼
canvas skill 會建立可自由配置位置的 JSON Canvas 圖表，很適合心智圖、知識圖譜、概念圖與規劃板。它適用於「版面比順序更重要」的情境，並透過明確的 x/y 座標來放置圖表，讓模型不是靠猜，而是有意識地安排版面。
最適合的使用情境
當你需要的是像地圖一樣可視化瀏覽的空間圖表時，就該用這個 canvas skill：例如分群的想法、連結的筆記、研究架構或視覺化規劃。它特別適合 Diagramming 工作流程，因為節點、標籤與關係都能編輯，並且能相容於 Obsidian Canvas 風格的輸出。
什麼情況不適合用
如果你的目標是一步一步的流程，請改用流程圖或 UML 類型的 skill。若你需要的是資料視覺化、圖表或數值比較，canvas 也不是合適工具。最大的導入障礙，通常是期待一種為空間排列而設計的格式，還能自動產生敘事性的流程。
如何使用 canvas skill
安裝並找到來源檔
執行 npx skills add markdown-viewer/skills --skill canvas 來安裝 canvas skill。安裝完成後，先閱讀 SKILL.md，再打開 references/syntax.md 查看屬性規則與範例。這個 repo 只有一個輔助參考檔，不需要在龐大的檔案樹裡到處翻找。
提示詞裡要提供什麼
好的 canvas 需求應該包含：主題、主要群組、節點數量、必要連結、偏好的閱讀方向，以及圖表要偏緊湊還是寬鬆。舉例來說，不要只說「做一個關於產品策略的 canvas」，而是要說「做一個用於 Diagramming 產品策略工作坊的 canvas，包含 1 個中心節點、4 個工作流群組、12 個子節點，以及風險與依賴之間的連結」。
實務工作流程
先從內容下手，不要先從版面開始。先把原始素材給模型，再要求它把節點放到網格上並建立連結。強而有力的 canvas 指引提示詞，通常會清楚說明哪些內容應該放在文字節點裡、哪些內容需要分組、哪些內容要連結起來。如果你已經知道結構，就直接明確命名各群組，讓 skill 能一致地分配座標。
先檢查的檔案與規則
先閱讀 references/syntax.md，確認必填的節點欄位、支援的節點類型與顏色選項。在 SKILL.md 裡，最重要的規則是 JSON 結構、節點需求與邊線連接格式。這些細節最常在 canvas 安裝或使用時出錯，一旦漏掉就會卡住。
canvas skill 常見問答
canvas 只適用於 Obsidian Canvas 嗎？
不是。這個格式與 Obsidian Canvas 相容，但 canvas skill 的核心其實是產生可供相容檢視器與工作流程使用的 JSON Canvas 圖表。如果你本來就使用以 canvas 為基礎的筆記系統，這會是很自然的選擇。
canvas 跟一般提示詞有什麼不同？
一般提示詞可能只是用文字描述一張圖表；canvas 則會產生包含節點、位置與邊線的結構化圖表資料。這讓它更適合可重複的 Diagramming 任務、更容易編輯，也更適合後續串接使用。實務上，最關鍵的差異就是它能減少版面配置上的猜測。
canvas 適合初學者嗎？
適合，只要你能把內容描述清楚。你不需要事先懂 JSON 語法，但仍然要提供合理的結構。初學者最容易得到好結果的方式，是先指定少數幾個群組，再逐步擴充子節點。
什麼時候應該避開 canvas？
當輸出必須是流程圖、序列圖或分析圖表時，就不要用 canvas。若你無法定義想法之間的關係，它的實用性也會下降，因為這個 skill 依賴有意義的節點擺放與邊線連結。
如何改善 canvas skill
先給模型一份版面簡報
提升 canvas 輸出的最快方法，不只是指定主題，而是要指定拓撲結構。要說清楚中心是否應該向外分支、群組之間是否要分開、哪些節點需要視覺上的強調。對於 canvas 指引需求來說，像「三個群組、由左到右閱讀、每個群組一個摘要節點」這類細節，遠比「做得好看一點」有幫助得多。
提供完整的節點內容
要把 canvas 用好，關鍵在於先準備好實際標籤。如果你只給一個主題，模型就得自己補結構，結果往往只會產生很制式的節點。更好的輸入會像這樣：「中央節點：Customer onboarding。群組 A：獲客步驟。群組 B：啟用風險。群組 C：支援素材。加入 2 條從風險連到支援素材的連結。」
注意常見失敗模式
最常見的問題包括：缺少必填欄位、節點重疊、單一群組塞進太多節點、以及邊線沒有反映預期關係。另一個常見問題，是要求不屬於 canvas 的圖表類型。如果發生這種情況，就要在提示詞中更精確地說明哪些應該是文字節點、哪些應該是檔案或連結節點，以及各群組之間應該間隔多遠。
用更精準的第二輪提示迭代
如果第一次輸出的結構正確，但視覺表現不理想，可以要求重新調整間距、縮短標籤，或讓群組層級更清楚。若第一次輸出在概念上就不夠好，就把模糊的標籤改成更具體的名詞與動詞。最穩定的改善方式，不是只要求版面更漂亮，而是提供更好的 canvas skill 原始內容。