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Canvas 白板驱动开发工作流指南

核心理念

传统开发：代码 → 口头沟通 → 脑补架构 → 代码失控
Canvas方式：代码 ⇄ 白板 ⇄ AI ⇄ 人类（白板为单一真相源）

图形是第一公民，代码是白板的序列化形式。

工具准备

  1. Obsidian - 免费开源白板工具

  2. AI 助手 - Claude/GPT-4

    • 需支持读取 Canvas JSON 格式
    • 推荐使用 Claude Code 或 Codex CLI

完整工作流

Phase 1: 生成架构白板

场景: 接手新项目，快速理解架构

1. 提供项目代码路径给 AI
2. 使用架构分析提示词
3. AI 生成 .canvas 文件
4. 用 Obsidian 打开查看

提示词模板:

分析 {PROJECT_PATH} 项目，生成 Obsidian Canvas 架构白板。
粒度: {file/class/service}
重点关注: API路由、数据库模型、外部服务调用

Phase 2: 人工优化白板

场景: 调整自动生成的白板

1. 拖动节点调整布局
2. 补充遗漏的依赖连线
3. 添加注释节点标注设计决策
4. 删除错误的连接

布局原则:

  • 按功能分层（前端 → API → 服务 → 数据）
  • 同层节点垂直对齐
  • 保持连线不交叉

Phase 3: 白板驱动编码

场景: 新功能开发

1. 在白板上画出新模块框
2. 添加预期的调用连线
3. 导出白板 JSON 发给 AI
4. AI 根据白板生成代码

提示词模板:

根据以下 Canvas 白板生成代码:
{CANVAS_JSON}

技术栈: {TECH_STACK}
目标目录: {TARGET_DIR}

Phase 4: 白板驱动重构

场景: 架构调整

1. 在白板上删除/重连依赖线
2. 标注需要拆分的大模块
3. 发送修改后的白板给 AI
4. AI 生成重构代码

提示词模板:

白板已更新，请对比新旧版本重构代码:
旧白板: {OLD_CANVAS}
新白板: {NEW_CANVAS}
只输出需要修改的文件

Phase 5: 一致性检查

场景: PR/MR 合并前

1. 运行一致性检查脚本
2. 对比白板节点与实际文件
3. 修复不一致之处
4. 优先修正白板（白板是事实来源）

场景速查

场景 操作 提示词关键词
接手新项目 生成白板 "分析项目，生成架构白板"
新功能开发 画白板 → 生成代码 "按这个白板实现代码"
架构重构 改白板 → 重构代码 "按新白板重构"
Code Review 看白板全局 "检查这条调用链"
团队协作 共享白板 "指着白板讲"

最佳实践

DO ✅

  • 每次代码变更后更新白板
  • 用颜色区分不同类型的模块
  • 为复杂依赖添加 label 说明
  • 定期运行一致性检查

DON'T ❌

  • 不要让白板与代码长期不同步
  • 不要在白板中包含敏感信息
  • 不要创建过于复杂的白板（拆分为多个）
  • 不要忽略循环依赖警告

与其他工具集成

CI/CD 集成

# .github/workflows/canvas-check.yml
name: Canvas Sync Check
on:
  pull_request:
    paths: ['**.py', '**.canvas']
jobs:
  check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: python scripts/canvas_sync_check.py

VS Code 集成

  1. 安装 Obsidian 插件
  2. 配置 .canvas 文件关联
  3. 使用 Claude Code 读取白板

相关资源