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公司备案的网站被别的公司盗用,凡科网做的网站在百度上能找到吗,建设网站江西,wordpress漏洞 2014如何用 Excalidraw AI 快速绘制技术流程图#xff1f; 在一次深夜的架构评审前#xff0c;团队群里突然弹出一条消息#xff1a;“谁能半小时内画个微服务调用链图#xff1f;明天一早要用。”没人接话——不是不会画#xff0c;而是太耗时。手动拖拽组件、对齐连线、调…如何用 Excalidraw AI 快速绘制技术流程图在一次深夜的架构评审前团队群里突然弹出一条消息“谁能半小时内画个微服务调用链图明天一早要用。”没人接话——不是不会画而是太耗时。手动拖拽组件、对齐连线、调整风格……光是准备图表就快耗尽了创造力。这其实是很多工程师都经历过的场景想法已经清晰却卡在“如何把它画出来”这一步。直到我开始用Excalidraw AI的组合整个过程从 40 分钟缩短到不到 5 分钟。更关键的是我不再需要“会画画”只要“会说话”。从一句话到一张图AI 是怎么做到的你有没有试过对工具说“画一个前后端分离的系统前端 React后端 Node.js数据库 MongoDB”——然后它真的就给你生成了一张结构清晰的架构草图这不是未来而是现在就能实现的工作流。Excalidraw 本身是个极简的手绘风白板工具但它真正的爆发点在于和大语言模型LLM的结合。你可以把它理解为你的大脑负责思考AI 负责把思考“翻译”成图形而 Excalidraw 提供画布和笔墨。比如输入这样一段提示“请画一个电商系统的部署架构包含用户 App、API 网关、订单服务、库存服务、MySQL 主从库、Redis 缓存以及 Kafka 消息队列。”AI 会在后台完成这些事- 解析实体识别出 App、网关、服务、数据库等 7 个核心组件- 判断类型决定哪些是矩形服务、哪些是数据库图标、哪些是消息中间件- 推断关系自动建立“App → 网关 → 订单服务 → 数据库”的调用链- 估算布局为每个元素分配大致坐标避免重叠- 输出标准 JSON交给前端批量渲染。最终结果可能不完美但已经是一个可编辑的初稿。你只需要花一分钟拖动几个框、改改颜色就能拿去开会了。为什么是 Excalidraw它到底特别在哪市面上绘图工具不少但 Excalidraw 的设计理念很不一样。它不追求“精确”或“美观”而是强调“草图感”和“低门槛”。这种“不完美”的风格反而让它在创意协作中脱颖而出。它的底层技术其实挺巧妙。前端基于 React TypeScript 构建状态管理用 Zustand轻量又高效。绘图引擎依赖 Rough.js —— 这个库的精髓在于给每条线加一点随机扰动让直线看起来像是手画的。比如设置roughness: 2线条就会有轻微抖动用fillStyle: hachure就能模拟手绘阴影。更重要的是所有图形元素都是以 JSON 存储的。这意味着你可以像写代码一样操作图形。一个矩形节点本质上就是一个对象{ type: rectangle, x: 100, y: 200, width: 160, height: 60, label: Order Service, strokeColor: #000, backgroundColor: #fff }这种数据结构化的特性正是 AI 集成的基础。AI 不需要学会“画画”它只需要输出符合格式的 JSON剩下的交给 API 批量渲染即可。实时协作 插件生态不只是个人效率工具很多人第一次用 Excalidraw 是冲着“手绘风”去的但留下来是因为它的协作能力。你可以生成一个共享链接拉上产品、后端、前端一起在线编辑。每个人的操作实时同步还能看到对方的光标位置——有点像 Figma 和 Google Docs 的结合体。而且它是完全开源的MIT 协议你可以自己部署不用担心数据外泄。这对于涉及敏感架构的团队尤其重要。我们有个客户做金融系统他们直接把 Excalidraw 部署在内网外部 AI 功能关闭只保留本地绘图和内部协作。插件系统也让它极具扩展性。比如你可以写个简单的插件一键添加“Kubernetes Pod”模板或者集成公司内部的组件库。下面这个例子展示了一个自定义插件点击按钮就能插入一个带标签的服务框export default (excalidrawAPI: any) { return { icon: , label: Add Service Box, execute: () { const newElement { type: rectangle, x: 100, y: 100, width: 160, height: 60, fillStyle: hachure, strokeWidth: 2, roughness: 2, strokeColor: #000, backgroundColor: #fff, id: service-${Date.now()}, groupIds: [], }; excalidrawAPI.addElements([newElement]); excalidrawAPI.zoomToFit(); }, }; };这段代码虽然简单但它打开了自动化的大门。如果把这个execute函数里的逻辑换成调用 AI 接口你就有了一个“AI 架构助手”输入文字自动生成多个关联组件。AI 绘图背后的关键提示词工程与参数调优当然AI 并非开箱即用就能精准输出。如果你只是说“画个系统架构”它可能会给你一个过于笼统甚至错误的结果。这时候提示词设计prompt engineering就成了关键。一个好的 prompt 应该明确以下几点-角色定义告诉 AI 它要扮演什么角色-输出格式强制要求返回 JSON-字段规范说明节点和边的具体结构-风格约束是否使用特定图标或布局方式。例如我们在后端服务中使用的 system prompt 是这样的你是一个技术架构图生成器。请根据用户描述输出一个 JSON 对象包含 nodes 和 edges 字段。nodes: 列表每个元素有 id, label, type, x, y坐标可估算edges: 列表每个元素有 from, to, labeltype 可选rectangle, circle, database, cloud请不要添加额外说明只返回 JSON。配合合理的参数设置效果会稳定得多参数推荐值说明temperature0.6太高容易胡说太低缺乏灵活性max_tokens1024确保能输出完整结构top_p0.9核采样保持多样性modelgpt-3.5-turbo 或 qwen-plus成本与性能平衡实际项目中我们还发现上下文长度也很重要。如果描述复杂系统建议使用至少 8K 上下文的模型否则容易截断输出。下面是 Python 后端调用的一个典型实现import openai import json def generate_diagram(prompt: str) - dict: system_msg 你是一个技术架构图生成器。请根据用户描述输出一个JSON对象包含nodes和edges字段。 nodes: 列表每个元素有id, label, type, x, y坐标可估算 edges: 列表每个元素有from, to, label type可选rectangle, circle, database, cloud 请不要添加额外说明只返回JSON。 response openai.ChatCompletion.create( modelgpt-3.5-turbo, messages[ {role: system, content: system_msg}, {role: user, content: prompt} ], temperature0.6, max_tokens1024, top_p0.9 ) try: content response.choices[0].message.content.strip() return json.loads(content) except Exception as e: print(Parse error:, e) return {nodes: [], edges: []} # 使用示例 diagram_data generate_diagram(画一个电商系统用户通过App访问后端是Spring Boot连接MySQL和Redis) print(json.dumps(diagram_data, indent2))这个函数返回的 JSON 可以直接被前端消费调用addElements()批量渲染。我们通常还会加上加载动画和失败重试机制提升用户体验。实际应用场景谁在用用来做什么我们观察到Excalidraw AI 的组合在以下几种场景中特别有价值1. 技术方案快速原型以前开架构会前工程师得提前一两天准备 PPT 和图表。现在会议开始前 10 分钟主讲人输入一句描述AI 生成初稿大家边讨论边修改。思维不再被工具打断。2. 远程头脑风暴分布式团队最怕“你说我听”。有了共享画布产品经理可以一边讲需求一边让 AI 生成 UI 草图开发则即时补充技术限制。所有人“共视共绘”沟通效率翻倍。3. 新人培训材料制作新人入职常抱怨“文档看不懂”。一位 SRE 工程师用 AI 生成了整个监控系统的调用拓扑图并嵌入 Wiki 页面。他说“以前要解释半小时的链路追踪现在一张图就明白了。”4. 故障复盘与根因分析线上出问题后团队可以用 AI 快速还原事发时的系统状态图标注异常节点和影响路径。比起纯文字报告视觉化呈现更容易达成共识。部署建议与最佳实践虽然官方版本开箱即用但在企业级使用中有几个坑值得注意隐私优先涉及核心架构时务必使用私有化部署版本禁用外部 AI 接口。也可以对接内部 LLM如通义千问、ChatGLM 等国产模型。模板复用建立常用组件库比如“标准三层架构”、“K8s 部署模板”减少重复劳动。权限控制协作房间应区分“编辑”和“只读”角色避免误删重要内容。版本管理.excalidraw文件本质是 JSON可纳入 Git 管理。每次修改都有记录支持回滚。网络容灾AI 请求可能超时前端需做好降级处理比如保留上次成功结果或提示手动绘制。最后让 AI 成为你笔下的墨水Excalidraw 本身并不惊艳AI 绘图也不是新概念。但当两者结合时产生了一种奇妙的化学反应它降低了表达的门槛让思想可以直接流向画布。你不再需要纠结“这个框放左边还是右边”也不必记住“数据库图标长什么样”。你只需要专注于“我想表达什么”。至于“怎么画”交给 AI 就好。目前Excalidraw 完全免费且开源GitHub 上已有超过 3 万个 star。如果你使用的是集成了国产 LLM 的定制版本比如某些国内团队 fork 的分支部分平台还提供每日免费 AI 调用额度注册即可获得 Token。立即尝试https://excalidraw.comGitHub 项目地址https://github.com/excalidraw/excalidraw下次当你又有“谁能帮我画个图”的念头时不妨试试对自己说一句“画一个 XX 系统的架构图”——然后看着它慢慢成形。你会发现真正重要的从来不是工具而是那个想要被表达的想法。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考