Obsidian 官方开源了一套 Skills，相当于把路修好了。我把之前研究的可视化方案升级成三个开源 Skills：Canvas Creator、Mermaid Visualizer、Excalidraw Diagram。核心差异不是样式多少，而是「资产保真度」—— 你拿到的不是截图，是可以持续迭代的数据资产。
同一段内容，三种图：Obsidian 可视化三件套 Skills 完全开源
如果你经常在 Obsidian 里写东西，你一定有过这种瞬间：
你脑子里明明有结构，写成文字也不难，但一到要"画出来"——Canvas、流程图、结构图、分组关系……就开始拖拽、对齐、微调、再微调。最后你得到一张图，但你也失去了一点耐心。
最近 Obsidian 官方开源了一套 Skills。这件事很关键——它相当于把路修好了：有了规范、有了生态、有了可安装、可分发的机制。
那我今天做的事情就很简单：路既然修好了，我就把车开出来。
我把自己过去反复打磨的"文字可视化工作流"，升级成了三件套 Skills，完全开源。
资源入口（后续更新也统一收口在这页）：
1）先把时间线讲清楚：这不是临时蹭热度
我在 2025 年 4 月就公开演示过 AI 写 Obsidian Canvas（）。2025 年 7 月，我又把流程扩展到了 Claude Code 和 Gemini CLI，连 Excalidraw 也一起跑通了（）。
但当时没有 Skills 这种可安装、可分发的机制。所以我交付的是"蓝图 Prompt"——一套你拿去就能跑的生成策略，放在了我的免费课程里。
现在官方把路修好，我就把这套东西升级成真正可安装、可分享的 Skills 了。
为什么要强调时间线？ 因为我希望你理解：这不是看到官方发了 Skill 就临时拼凑的东西。这套可视化流程我已经跑了快一年，踩过的坑、调过的参数、试过的策略，都沉淀在这三个 Skills 里了。
2）官方 Skill vs 我的 Skill：差异到底在哪？
先说官方的 json-canvas。
它解决的核心问题是：生成一个合法、规范的 Canvas JSON。
这件事重要到不能再重要——JSON 一旦不合法，Obsidian 直接打不开，连"丑"都谈不上。所以官方 Skill 是一条底线：先保证你能打开。
再看我的 Canvas Skill。
我的 Skill 只暴露一个变量：layout（布局模式）。
你可以不指定，让它自动判断；也可以明确指定 mindmap 或 freeform。
不指定布局时，它会根据输入内容的结构自动选择。像 MAPS 这种天然分层的内容，它会自动选 Mindmap。你会看到它的目标不是"把节点塞进去"，而是让层级关系一眼读清楚——父子节点的位置、连接线的走向、整体的视觉重心，都有讲究。
指定 Freeform 时，同一份内容立刻变成白板沙盘的表达。这更像你在白板上组织结构、推演关系——节点可以自由散落，适合做头脑风暴或者非线性的思考整理。
所以真正的差异是什么？
| 维度 | 官方 Skill | 我的 Skill |
|---|---|---|
| 核心目标 | JSON 合法性 | 布局可读性 |
| 输出控制 | 基础 | 可切换布局模式 |
| 适用场景 | 保证能打开 | 保证好看、好用 |
我不下结论说谁永远更好，因为这跟输入规模、内容结构、模型状态都有关系。但至少这次实测说明了一件事：
当你把生成策略写清楚，输出就会更可控。
这也是我做这个 Skill 的核心原因——官方给你 baseline，我在 baseline 之上加了「表达层」的控制。
3）Excalidraw：为什么我说它适合"表达"？
同样的内容生成 Excalidraw，风格立刻不一样了——手绘感、演示感很强。
但重点不是风格。重点是：这不是图片，是可以编辑的源文件。
你之后要改结构、改措辞、改排版，都可以继续改。你可以拖动节点、修改文字、调整连接线。
这就是我一直讲的「资产保真度」——你拿到的不是截图，是可以持续迭代的数据资产。
很多人用 AI 生成图，最后拿到的是一张 PNG。好看是好看，但改不了。下次内容变了，只能重新生成。
而 Excalidraw 的 .excalidraw （在 Obsidian 中的扩展名是 .md）文件是纯 JSON，结构清晰，AI 可以直接生成，你也可以直接编辑。这就是"资产"和"截图"的区别。
什么场景用 Excalidraw？
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做分享、做讲解时，需要一张"能讲清楚"的图
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做视频时，需要视觉锚点
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做文档时，需要手绘风格降低"正式感"
4）Mermaid：为什么我说它更"工程化"？
Mermaid 的定位完全不同。
它生成的是代码块——subgraph 分组、节点连接、注释线、甚至表格。渲染出来是标准的流程图、时序图、类图。
Mermaid 的优势是什么？
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版本化最强：它是纯文本，改两行代码图就更新了，不需要重新拖拽
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嵌入性最好：几乎所有 Markdown 渲染器都支持 Mermaid，GitHub、Notion、Obsidian 都能直接渲染
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专业感最强：适合进文档、进 README、进课程讲义
什么场景用 Mermaid？
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写 README，需要一张架构图或流程图
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写 SOP，需要一张步骤图
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写课程讲义，需要一张概念关系图
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任何需要"专业、正式、可版本化"的场景
5）三件套：同一份内容，按场景切换
你可以把这三个 Skills 理解成一个"场景选择器"：
| Skill | 定位 | 适用场景 | 输出格式 |
|---|---|---|---|
| Canvas Creator | 思考沙盘 | 结构推演、层级梳理、个人整理 | .canvas |
| Excalidraw Diagram | 表达演示 | 分享、讲解、视频锚点、手绘风格 | .md （Obsidian Excalidraw） |
| Mermaid Visualizer | 工程文档 | README、SOP、讲义、技术文档 | .md（Mermaid 代码块） |
同一份内容，你只需要切换输出格式。
比如我写完一篇 MAPS 的内容：
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想自己梳理结构 → 跑一遍 Canvas，生成思维导图
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想做成视频讲解 → 跑一遍 Excalidraw，生成手绘风格图
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想写进文档 → 跑一遍 Mermaid，生成专业流程图
三种图，三种用途，一套内容。
6）安装方式（很简单）
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进入仓库：
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下载对应 Skill 的文件夹
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放到你的用户目录：
~/.claude/skills/（注意不要丢了 Reference 文件夹） -
Claude Code 就能调用了
不只是 Claude Code —— 这套 Skills 遵循 Agent Skills 规范，其他支持该规范的工具（比如 OpenAI 的 Codex）也可以使用。
三个 Skills 的直达链接：
7）常见问题诊断
我把最常见的问题整理出来了，包括今天刚有人在 GitHub 提的 issue：
问题 1：画不出来 / 没反应
大概率是输入类型或路径不对。检查：
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文件后缀是否正确（
.canvas/.md） -
路径是否可读
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Skill 的输入约束是否匹配
问题 2：结构混乱 / 布局乱
目标不清 + 约束不足。模型不知道"什么算合格"。
修复方法：试试写成可验证的要求——节点数、层级、格式。比如"生成一个 3 层的思维导图，每层不超过 5 个节点"。
问题 3：Excalidraw 中文不是手写体（真实案例）
今天刚有人在 GitHub 提 issue：「做出来的 Excalidraw 图只有英文是手写体，中文不是。」
这不是 Skill 的问题，是 Excalidraw 客户端字体加载导致的。
我的 Skill 已经明确指定了 fontFamily: 5（excalifont 手写字体），设置没有问题。但 excalifont 本身不包含 CJK 字符——它只覆盖拉丁字符。
关键点来了：Excalidraw 的 CJK 手写字体（小赖字体）默认不内置在插件里，而是从网络实时加载的。
所以：
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我这边中文能显示手写体，是因为联网状态下字体从 Excalidraw.com 加载成功了
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对方如果离线、或者网络无法访问 Excalidraw.com（比如国内网络不稳定），中文就会 fallback 到系统字体
解决方案：
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方案 A（联网场景）：确保网络能正常访问 Excalidraw.com
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方案 B（离线场景）：
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从 GitHub 下载 CJK 字体文件
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解压后放到 Vault 里的
Excalidraw/CJK Fonts文件夹 -
在 Excalidraw 插件设置里启用 "Load Chinese fonts from file at startup"
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重启 Obsidian（设置需要重启才生效）
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为什么要讲这个案例？
因为这类问题会反复出现。而且它是一个典型的"看起来像 bug，实际上是环境/网络问题"的例子。你用任何工具都会遇到这种情况——先排查环境，再怀疑工具本身。
如果按上面两套方案做完还不行，请补充：OS / Obsidian 版本 / Excalidraw 插件版本 + 是否能联网加载字体（或是否启用了离线字体加载）。
更完整的诊断清单在索引页：
8）重要声明：这还是实验性的
我提前说清楚：这套东西目前还是实验性的，我并没有做过非常完善的测试，我的主要目的在于演示工具与系统的协作关系。
所以你更应该把它当成一个可读、可改、可复现的实验。
有问题可以提 issue，或者你自己 fork 一份去改都可以。我也会持续更新。
这背后的思维方式
官方修路，给我们规范和生态。我做的，是把可视化这辆车开出来。
你要的是：更少的拖拽、更少的对齐、更少的手工整理。
这一套打法，其实是我 MAPS 体系里「架构层」的一个落地演示：先定义系统，再选择工具。
我在 2024 年用 Make / Zapier + Notion 做 Mermaid 图；2025 年用 Claude Code、Gemini CLI 做 Canvas 和 Excalidraw；今天用 Skills 再实现同样的目标。工具换了三轮，但核心逻辑没变。
这就是「工具自由」—— 你输出的是规则，AI 负责执行。
今天开源的是可安装的 Skills。背后的设计思路、蓝图 Prompt 怎么写、怎么迭代，在我的免费课程里都有。如果你想系统化掌握这套思维方式，MAPS 训练营可以帮你建立完整的框架。
资源汇总
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索引页（含诊断清单）：
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开源仓库：
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视频演示：
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