画布JSON处理专业版

付费版专享能力

核心能力

批量处理引擎

• 单次操作支持1000+节点，内置检查点机制
• 断点续传：批处理中断后可从最近检查点恢复
• 幂等保障：同一批处理重复执行结果一致
• 进度可观测：实时输出处理进度与失败明细

输入: 用户提供批量处理引擎所需的指令和必要参数.

模板库（8类）

输入: 用户提供模板库（8类）所需的指令和必要参数. 输出: 返回模板库（8类）的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。### 自动布局算法

• 力导向布局：适合知识图谱等网状结构，自动优化边交叉
• 树形布局：适合思维导图与组织架构，按层级展开
• 层次布局：适合流程图，按流向分层排布
• 网格布局：适合看板与卡片，规则对齐

输入: 用户提供自动布局算法所需的指令和必要参数. 处理: 解析自动布局算法的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. 输出: 返回自动布局算法的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。### 跨画布合并

• 节点ID冲突自动重映射
• 边引用跨画布迁移
• 分组节点的边界自适应调整
• 合并前差异预览与冲突标记

输入: 用户提供跨画布合并所需的指令和必要参数. 处理: 解析跨画布合并的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. 输出: 返回跨画布合并的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志。### 智能修复引擎

• 悬空引用：自动定位被引用但缺失的节点，提示重建或删除边
• ID冲突：自动为冲突项生成新ID并更新所有引用
• 必填字段缺失：按节点类型推断并补全默认值
• 坐标重叠：按布局算法重新分配位置

输入: 用户提供智能修复引擎所需的指令和必要参数. 处理: 解析智能修复引擎的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态。### 版本管理

• 快照机制：每次重要变更前自动创建快照
• 增量对比：对比两个版本的节点/边差异
• 一键回滚：恢复到任意历史快照
• 审计日志：记录所有变更的操作者与时间

输入: 用户提供版本管理所需的指令和必要参数. 处理: 解析版本管理的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态.

思维导图

针对思维导图,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供思维导图相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回思维导图的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考思维导图的配置文档进行参数调优

适用场景

使用流程

场景1：从模板生成思维导图画布

向Agent发送指令：

使用思维导图模板生成画布，主题为"机器学习知识体系"，包含5个一级分支，每个分支3-5个二级节点，应用树形布局，颜色按分支区分.

Agent将：

1. 从模板库加载思维导图骨架
2. 按主题填充节点文本
3. 应用树形布局算法分配坐标
4. 按分支分配颜色预设
5. 校验引用完整性后输出.canvas文件

场景2：批量追加节点并自动布局

// 输入：待追加节点列表
{
  "target_canvas": "knowledge.canvas",
  "nodes_to_add": [
    {"type": "text", "text": "深度学习"},
    {"type": "text", "text": "强化学习"},
    {"type": "text", "text": "迁移学习"}
  ],
  "layout": "force-directed",
  "checkpoint_interval": 50
}

Agent将按检查点机制分批追加，每50个节点创建一次检查点，全部完成后应用力导向布局重排.

场景3：跨画布合并

将team-a.canvas与team-b.canvas合并为unified.canvas，自动解决ID冲突，合并后应用层次布局.

输入格式

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    result: "handler 相关配置参数",
    result: "handler 相关配置参数",
    result: "handler 相关配置参数",
    "metadata": {
      "template_used": "reviewer",
      "word_count": 0,
      "style": "专业"
    }
  },
  "error": null
}

输出模板参考: assets/output.json

异常处理

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• Node.js: 16+（用于批处理与布局算法的命令行工具）
• Python: 3.8+（用于版本管理与审计脚本）

依赖说明(补充)

API Key 配置

• 本Skill基于指令驱动，无需额外API Key
• 批处理与布局算法为本地执行，不依赖外部API
• 若需对接企业版渲染服务，按对应服务文档配置

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（纯Markdown指令，批处理与布局功能需要exec命令行执行能力）
• 说明: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent执行企业级画布治理任务，高级功能通过命令行工具实现

案例展示

批处理检查点配置

自动布局参数

缓存策略配置

常见问题

Q1：批处理中途失败如何恢复？

A：专业版内置检查点机制，从最近检查点恢复即可。检查点文件位于.canvas-checkpoints/目录，包含已完成节点的ID清单与状态。恢复命令会跳过已完成节点，仅处理未完成部分.

Q2：力导向布局对1000节点太慢？

A：力导向算法复杂度为O(n²)，1000节点确实较慢。建议：(1) 启用并行工作线程（parallel_workers=8）；(2) 降低迭代次数（iterations=300）；(3) 改用层次或网格布局作为初始位置，再用力导向微调.

Q3：跨画布合并后边引用混乱？

A：合并时必须先建立ID重映射表，将两个画布的冲突ID统一重映射后再合并边数组。专业版的合并流程会自动完成这一步，但若手动合并遗漏该步骤，会出现悬空引用。运行智能修复引擎可自动修复.

Q4：快照占用空间过大？

A：快照采用增量存储，仅记录与上一版本的差异。若仍觉过大，可配置快照压缩（gzip）并调整保留策略。日快照7天后自动转为周快照，周快照4周后转为月快照.

Q5：智能修复误删了有效边？

A：智能修复默认采用保守策略，对悬空引用优先标记而非删除。若启用了激进模式（repair_mode=aggressive），会自动删除悬空边。建议生产环境使用保守模式，删除操作由人工确认.

Q6：模板库如何扩展？

A：专业版支持自定义模板，将符合规范的.canvas文件放入templates/目录并编写template.json元数据即可。元数据包含模板名、节点规模、适用场景、推荐布局算法等信息.

Q7：如何集成到CI/CD流水线？

A：专业版提供命令行接口，支持--template、--layout、--merge、--validate等参数。在CI/CD中调用命令行接口，结合版本快照能力，可实现画布的自动化生成与审计.

Q8：多级缓存的失效策略？

A：L1-ID索引在节点/边增删时增量失效；L2-坐标索引在坐标变更时按区域失效；L3-引用图在边变更时按节点失效。所有缓存均支持手动清除（cache.invalidate()）与全量重建.

Q9：并发编辑如何避免冲突？

A：专业版采用乐观锁机制，每次保存前校验版本号。若版本号不匹配，触发合并流程，由跨画布合并引擎自动解决冲突。冲突无法自动解决时，提示人工介入.

Q10：版本快照能跨画布共享吗？

A：可以。快照存储在独立的版本库中，通过画布ID关联。多个画布的快照可统一管理与审计，便于跨项目对比与迁移.

错误处理