Excalidraw用户故事征集：你的使用场景是什么？

Excalidraw用户故事征集：你的使用场景是什么？

在一场远程产品评审会上，团队成员各自盯着屏幕，产品经理拖出一个歪歪扭扭的方框，笑着说：“别介意画得丑，重点是想法。” 这一幕如今已不罕见——当协作从会议室搬到浏览器标签页，我们对“专业图表”的定义正在被悄然重塑。不再是整齐划一的矩形与标准箭头，而是带着轻微抖动线条、仿佛手写笔记般的草图，反而成了激发讨论的最佳起点。

这背后，正是Excalidraw的独特魅力所在。它不像传统绘图工具那样追求精准和规整，反而刻意保留“不完美”的笔触，让每一次表达都更像一次自然对话。而随着AI能力的融入，这种轻盈的创作方式正变得更智能：你说出一段话，下一秒，一张结构清晰的流程图就跃然屏上。

但真正让它在开发者、设计师和产品经理中走红的，不只是技术实现，而是它重新定义了“可视化协作”的体验边界。

手绘风格：不是视觉特效，而是一种心理设计

很多人第一次看到 Excalidraw 的图形时会以为这是某种滤镜效果——毕竟线条的抖动太有辨识度了。但其实，这种“手绘感”并非后期处理，而是从绘制之初就由算法决定的路径扰动。

它的核心逻辑并不复杂：当你画一条直线，系统并不会直接连接起点和终点，而是将这条线拆成多个小段，并在每一段上施加微小的垂直偏移。这个偏移量来自一个带种子的随机函数（比如seedrandom），确保同一图形每次加载时看起来完全一致——既保留了手绘的随意性，又避免了因“太随机”导致的协作混乱。

// 模拟手绘线条偏移的核心逻辑（简化版） function generateHandDrawnPath(points: Array<{x: number, y: number}>, roughness = 1.5) { const result: Array<{x: number, y: number}> = []; const seed = 12345; Math.seedrandom(seed); for (let i = 0; i < points.length - 1; i++) { const start = points[i]; const end = points[i + 1]; const dx = end.x - start.x; const dy = end.y - start.y; const length = Math.sqrt(dx * dx + dy * dy); const segments = Math.max(2, Math.floor(length / 10)); for (let j = 0; j <= segments; j++) { const t = j / segments; let x = start.x + dx * t; let y = start.y + dy * t; const perpendicular = dy === 0 ? 1 : -dx / Math.abs(dy); const noise = (Math.random() - 0.5) * roughness * 10; x += perpendicular * noise; y += (dx === 0 ? 1 : dy / Math.abs(dx)) * noise; result.push({ x, y }); } } return result; }

这段代码看似简单，但它解决了一个关键问题：如何在数字世界里还原人类作图的真实感？研究表明，过于规整的图表容易让人产生“必须完美回应”的压力，而在白板上随手勾勒的草图，则更容易引发自由讨论。Excalidraw 正是利用这一点，把“画得不好”变成一种优势——你不需要成为设计师，也能快速传达架构思路。

更妙的是，这种渲染非常轻量。即便在低端设备上，也不会因为路径计算影响交互流畅性。这也是为什么它能作为底层库被 Rough.js 广泛采用，并支撑起整个视觉风格体系。

实时协作：不只是同步数据，更是共享思维状态

如果说手绘风格降低了表达门槛，那么实时协作机制则真正打开了集体思考的大门。

想象这样一个场景：三位工程师分布在三个时区，却同时在一个画布上调整微服务之间的调用关系。一个人拖动模块位置，另两人立刻看到变化；有人开始画连接线，其他人能看到光标悬停的位置，甚至知道他接下来想连哪个节点。

这一切的背后，是一套基于操作传播 + 状态合并的精巧设计：

1. 每个客户端本地维护完整的画布状态（JSON 树）；
2. 用户操作被抽象为标准化指令（如add,update,delete）；
3. 指令通过 WebSocket 发送到服务端；
4. 服务端广播给房间内所有成员；
5. 各客户端接收后应用变更，并触发视图更新。

为了应对多人同时编辑可能引发的冲突，Excalidraw 借鉴了 OT（Operational Transformation）或 CRDTs 类似的机制，确保最终一致性。虽然目前官方实现更偏向 OT 模型，但在高并发场景下，CRDTs 的无冲突特性也逐渐成为社区讨论的方向。

interface CollaborationMessage { type: 'update' | 'add' | 'delete' | 'cursor'; clientId: string; elements?: ExcalidrawElement[]; cursor?: { x: number; y: number }; timestamp: number; } socket.on('message', (msg: CollaborationMessage) => { switch (msg.type) { case 'add': case 'update': scene.replaceAllElements(msg.elements!); break; case 'delete': msg.elements?.forEach(el => scene.removeElement(el.id)); break; case 'cursor': updateRemoteCursor(msg.clientId, msg.cursor!); break; } });

这套消息结构的设计很有讲究。它没有直接传输整个画布，而是只推送“差分更新”，大幅减少带宽消耗。同时，每个元素都有唯一 ID，避免命名冲突；配合自适应同步频率（通常 10–30fps），即使在网络波动时也能保持可用性。

最值得称道的一点是：离线可编辑。如果你突然断网，依然可以在本地继续修改，等连接恢复后自动合并变更。这对于经常移动办公或网络环境复杂的团队来说，简直是刚需。

AI辅助绘图：从“手动建模”到“语义生成”

如果说手绘和协作解决了“怎么画”和“谁来画”的问题，那 AI 功能正在回答一个更根本的问题：能不能不用画？

现在，你只需要输入一句自然语言：“画一个三层架构图，前端是React，中间是Node.js，后端是PostgreSQL”，几秒钟后，一张布局合理的架构图就会出现在画布上。

这背后的流程可以分为四步：

1. 自然语言理解：请求发送至后端 AI 服务；
2. 结构化解析：LLM 将描述转化为 JSON 形式的节点与边；
3. 图形布局计算：根据拓扑关系调用 DAG 或力导向算法排布元素；
4. 实例化渲染：生成标准 Excalidraw 元素并注入画布。

例如，输入：

“登录流程包括用户名输入、密码输入、点击登录按钮、验证成功跳转首页”

会被解析为：

{ "nodes": [ {"id": "n1", "label": "用户名输入", "type": "input"}, {"id": "n2", "label": "密码输入", "type": "input"}, {"id": "n3", "label": "点击登录", "type": "action"}, {"id": "n4", "label": "验证成功", "type": "decision"}, {"id": "n5", "label": "跳转首页", "type": "page"} ], "edges": [ {"from": "n1", "to": "n2"}, {"from": "n2", "to": "n3"}, {"from": "n3", "to": "n4"}, {"from": "n4", "to": "n5", "condition": "yes"} ] }

然后由布局引擎安排水平排列，箭头依次连接，形成清晰的流程路径。

def generate_diagram_from_text(prompt: str, canvas_context=None): system_prompt = """ You are a diagram parser. Convert user description into structured JSON with nodes and edges. Output format: { "nodes": [{"id": str, "label": str, "type": str}], "edges": [{"from": str, "to": str, "label?": str}] } """ response = llm_chat(system_prompt, prompt) try: data = json.loads(response) except: raise ValueError("Invalid JSON output from LLM") positions = calculate_horizontal_layout(data['nodes'], data['edges']) excalidraw_elements = [] id_map = {} for node in data['nodes']: x, y = positions[node['id']] element = create_excalidraw_rectangle(x, y, node['label']) id_map[node['id']] = element.id excalidraw_elements.append(element) for edge in data['edges']: from_id = id_map[edge['from']] to_id = id_map[edge['to']] arrow = create_excalidraw_arrow(from_id, to_id, label=edge.get('label')) excalidraw_elements.append(arrow) return excalidraw_elements

当然，这条路也不全是坦途。LLM 可能出现“幻觉”——误解模糊描述，生成错误依赖关系。因此，在实际使用中建议加入校验层，比如对常见模式进行缓存，或限制输出格式以提高稳定性。

更重要的是隐私考量。企业级用户若涉及敏感系统架构，应避免将数据传至公共模型。好在 Excalidraw 架构开放，完全可以部署私有 LLM（如 Llama 3）作为本地 AI 引擎，兼顾效率与安全。

它不只是工具，而是现代知识工作的操作系统雏形

Excalidraw 的典型架构非常灵活：

[Client Browser] ↔ [WebSocket Server] ↔ [AI Service / Storage] ↓ ↓ [Local Storage] [Database (e.g., Redis)]

前端基于 React + TypeScript，渲染使用 Canvas 或 SVG；协作服务常用 Node.js + Socket.IO；AI 模块可独立部署为微服务；存储支持 localStorage、Firebase 或自托管数据库。整个系统松耦合，便于扩展和集成。

在一个真实的工作流中，它的价值体现得淋漓尽致：

1. 团队成员A创建白板并分享链接；
2. B、C加入，看到彼此光标，开始讨论；
3. A说：“我们需要API网关后面接用户和订单服务”；
4. 输入AI指令，瞬间生成初步架构；
5. B补充：“用户服务连MySQL，订单服务连MongoDB”；
6. 再次调用AI，在对应位置添加数据库并连线；
7. 最终导出PNG或嵌入Confluence归档。

整个过程不到十分钟，却完成了传统方式半小时以上的建模任务。

尤其在敏捷开发、Sprint 规划、系统重构等高压场景下，Excalidraw 成了真正的“数字便利贴”——轻便、即时、可丢弃，却又足够承载关键决策。

如何用得更好？一些来自实战的建议

• 控制单页复杂度：虽然技术上能容纳上千元素，但超过500个后帧率明显下降。建议拆分为多个子图，用超链接跳转。
• 启用权限管理：生产环境中务必集成 OAuth/SAML，区分查看者与编辑者角色。
• 善用嵌入能力：通过 IFrame 或 REST API 将 Excalidraw 嵌入 Notion、Obsidian、Jira 等主流工具链，实现无缝协作。
• 优先本地AI：处理敏感信息时关闭第三方AI接口，改用本地模型保障数据不出内网。
• 结合模板库：建立常用架构模板（如CQRS、Event Sourcing），提升复用效率。

结语：我们邀请你讲述自己的故事

Excalidraw 的力量不仅来自代码，更来自每一个使用者的真实实践。它可能是你在午夜调试分布式事务时随手画出的状态机，也可能是你在新员工培训中用来解释事件溯源的那张草图。

它不追求成为 Visio 的替代品，而是试图成为另一种思维方式的载体——在那里，想法比形式更重要，协作比控制更优先，而表达，可以始于一句话，成于一次点击。

所以，我们想听听你：
你是如何用 Excalidraw 解决实际问题的？
它在哪一刻让你觉得“原来还能这样”？
有没有某个瞬间，这张手绘风格的图改变了团队的沟通方式？

这不是一次功能宣传，而是一场关于“如何更好思考与协作”的集体探索。你的故事，或许就是下一个启发他人的起点。