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Excalidraw 配合 Markdown 写作的工作流设计

在技术文档、产品设计和团队协作日益依赖远程沟通的今天，如何快速、清晰地表达复杂逻辑成为一大挑战。我们常常遇到这样的场景：会议中画了一张架构草图，会后却找不到；修改流程图时，原始文件已丢失；多人协作时，每个人用的绘图工具和风格都不一样——最终交付的文档看起来像拼凑而成。

这些问题背后，本质上是图文分离与版本失控。而解决方案，正藏于一种越来越流行的组合之中：将手绘风格白板工具Excalidraw深度融入以Markdown为核心的写作流程。

这不是简单的“插图+文本”，而是一种全新的工作范式——图形不再是静态图像，而是可读、可改、可追踪的“代码化内容”。它让可视化设计真正进入工程化轨道。

想象你在写一份系统设计文档。当你描述用户认证流程时，不再需要切换到 Figma 或 Visio 去画一张图再导出为 PNG，也不必担心同事无法编辑原稿。你直接在 Markdown 文件里嵌入一段结构化的 JSON 数据，这段数据本身就是一张可以在支持插件的编辑器（如 Obsidian）中实时渲染并交互操作的图表。更关键的是，下次 Git diff 的时候，你能清楚看到谁新增了一个验证节点，谁调整了箭头方向。

这正是 Excalidraw + Markdown 工作流的核心价值所在。

图文一体：从“附带插图”到“内生内容”

传统写作中，图片是“外来物”——它是二进制文件，独立存放，路径容易失效，修改后无法追溯变更细节。而 Excalidraw 改变了这一点。它的所有图形元素都以 JSON 结构存储，这意味着：

• 图形可以像代码一样被提交到 Git；
• 不同版本之间的差异可以精确比对（diff）；
• 团队成员可以直接在 PR 中审查图表改动；
• 自动化脚本可以批量更新样式或替换标签。

这种“图形即数据”的理念，使得图表不再是文档的附属品，而是内容本身的一部分。就像代码注释一样自然存在，且具备完全的可维护性。

更重要的是，Excalidraw 的手绘风格降低了创作的心理门槛。没有完美对齐的压力，也没有复杂的 UI 控件干扰，你可以专注于表达逻辑而非美化形式。这种“视觉松弛但语义清晰”的特性，特别适合技术讨论初期的快速建模。

如何实现？一个典型的协作闭环

整个工作流其实非常轻量，几乎不需要额外部署服务。

1. 绘制阶段：打开 excalidraw.com，拖拽几个矩形和箭头，画出你的系统模块关系。
2. 导出选择：
   - 如果用于发布文档，导出为 PNG 插入 Markdown；
   - 如果用于协作编辑，则复制其 JSON 数据，或使用“Copy link”获取包含 base64 编码数据的 URL。
3. 嵌入文档：将 JSON 封装在特定代码块中写入.md文件：

{ "type": "excalidraw", "version": 2, "source": "excalidraw.com", "elements": [ { "id": "A1", "type": "rectangle", "x": 100, "y": 100, "width": 120, "height": 60, "strokeStyle": "rough", "text": "用户登录" }, { "id": "A2", "type": "arrow", "points": [[160, 160], [160, 200], [200, 200]] }, { "id": "A3", "type": "rectangle", "x": 200, "y": 200, "width": 120, "height": 60, "text": "验证Token" } ] }

4. 预览与协作：使用支持该语法的编辑器（如 Obsidian 配合插件），即可在笔记中直接查看和编辑该图表。

这个过程之所以高效，在于它完全避开了传统绘图工具的“重型流程”：安装软件 → 创建项目 → 导出图片 → 插入文档 → 管理文件路径。一切都在浏览器和文本编辑器之间完成，零配置启动，极低学习成本。

技术底座：为什么是 JSON？

Excalidraw 的底层数据模型是一个扁平化的元素数组，每个元素都是一个带有类型、坐标、尺寸、文本和样式的对象。例如一个矩形按钮可能长这样：

{ "type": "rectangle", "x": 100, "y": 200, "width": 200, "height": 100, "strokeStyle": "rough", "backgroundColor": "#eef", "fillStyle": "hachure", "strokeColor": "#000", "text": "提交" }

这种结构天然适合程序处理。比如你可以写个脚本遍历所有图表，统一把strokeColor从黑色改成深灰，实现主题切换；也可以通过 CI 流水线自动检测未命名的关键组件，提醒作者补全说明。

此外，JSON 还带来了出色的版本控制表现。相比每次修改都生成全新二进制文件的传统方式，JSON 的 diff 只显示实际变化的部分。一次移动操作可能只改动两个数字字段，Git 提交记录干净清晰，合并冲突也更容易解决。

实时协作与 AI 辅助：不只是静态绘图

Excalidraw 并非只能单人使用。它支持基于 WebSocket 或 Firebase 的实时协同编辑，多个用户可以在同一画布上同时操作，看到彼此的光标位置和修改过程，体验接近 Google Docs。

对于远程团队来说，这意味着一场架构评审会议可以直接在 Excalidraw 中进行。主持人边讲边画，其他人即时补充建议，结束后一键导出 JSON 并提交至文档库，整个过程无缝衔接。

更进一步，最新版本还引入了实验性的 AI 功能。输入一句自然语言：“画一个前后端分离的 Web 应用架构图”，AI 会自动生成包含前端、API 网关、微服务、数据库等基础模块的草图框架。虽然目前仍需人工精修，但对于快速启动设计讨论已有显著提效作用。

当然，是否启用 AI 要视场景而定。关键决策图建议由人工主导，避免因模型理解偏差导致信息失真；但在头脑风暴初期，AI 快速生成的骨架能有效打破空白画布的焦虑感。

在 Obsidian 中的真实落地

许多工程师和技术写作者已经将这套工作流深度整合进自己的知识管理系统，尤其是 Obsidian 用户群体中尤为普遍。

Obsidian 本身是一款基于本地 Markdown 文件的知识库工具，支持强大的插件生态。通过安装Excalidraw插件，用户可以直接在笔记中创建.excalidraw类型的画布，并以内联方式渲染图表。

其核心机制在于一个后处理函数，监听特定语法块并动态加载渲染引擎：

// obsidian-excalidraw-plugin 示例片段 import { MarkdownPostProcessorContext } from "obsidian"; export default class ExcalidrawView { async postProcess( el: HTMLElement, ctx: MarkdownPostProcessorContext ) { const match = ctx.getSectionInfo()?.text.match(/^```excalidraw\n([\s\S]+)\n```/); if (match) { const jsonData = JSON.parse(match[1]); const container = document.createElement("div"); container.style.height = "400px"; el.appendChild(container); // 加载 Excalidraw 库并渲染 await loadExcalidrawLibrary(); renderTo(container, { elements: jsonData.elements }); } } }

这段代码的作用是在 Markdown 渲染完成后，查找所有```excalidraw代码块，提取其中的 JSON 数据，并将其还原为可视化的交互式画布。这样一来，笔记不仅是阅读材料，更是可操作的设计空间。

自动化集成：让流程走得更远

为了进一步提升效率，一些团队还将该工作流接入 CI/CD 流程。

例如，编写一个 Python 脚本，自动扫描指定目录下的.excal文件（即保存的 Excalidraw JSON），并将其追加到对应的 Markdown 文档中：

import json import subprocess import sys def export_excalidraw_to_markdown(excal_file: str, md_file: str, title: str): """将本地保存的 Excalidraw JSON 导出为 Markdown 嵌入格式""" with open(excal_file, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) with open(md_file, 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(f"\n## {title}\n\n") f.write("```excalidraw\n") json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) f.write("\n```\n") if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 4: print("Usage: python export.py <input.excal> <output.md> <title>") sys.exit(1) export_excalidraw_to_markdown(sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3])

这个脚本可用于自动化同步设计稿至 Wiki 或文档中心，确保图文始终一致。结合 Git Hook 或 GitHub Actions，甚至可以实现“每次提交图表即自动更新文档”。

架构视角下的整体流程

在一个典型的技术文档系统中，各组件协同工作的拓扑如下：

graph TD A[Excalidraw] -->|导出 JSON 或 PNG| B(Markdown Editor) B --> C{Version Control<br>(Git Repository)} C --> D[Static Site Generator] D --> E[Publish Documentation] subgraph Editing Layer A B end subgraph Delivery Layer C D E end style A fill:#f9f,stroke:#333 style B fill:#bbf,stroke:#333 style C fill:#ffcc80,stroke:#333 style D fill:#80cbc4,stroke:#333 style E fill:#a5d6a7,stroke:#333

• Excalidraw是创作入口；
• Markdown 编辑器提供图文混合环境；
• Git实现版本管理与协作审查；
• 静态站点生成器（如 Hugo、MkDocs）负责最终输出；
• 发布后的文档可根据配置选择展示交互式图表或静态图片。

这一架构兼顾了灵活性与稳定性：开发阶段保持高度可编辑性，发布阶段保证广泛兼容性。

实践中的设计权衡

尽管这套工作流优势明显，但在落地时仍需考虑一些现实问题。

是否使用公共实例？

Excalidraw 官方提供免费在线服务，但若涉及敏感架构图（如内部系统拓扑），建议私有部署或至少在分享前清除元数据。开源社区已有 Docker 镜像可供快速搭建本地实例。

大型图表如何管理？

单张图表不宜过大。推荐按层次拆分，例如：
-network-layer.excal：网络通信结构
-business-logic.excal：核心业务流转
-data-flow.excal：数据存储与流动

再通过主文档引用组合，提升可维护性。

兼容性与可访问性

并非所有平台都能解析自定义代码块。对外发布的文档应优先使用 PNG 格式，确保跨设备可读。同时为每张图添加alt描述，符合无障碍设计规范：

![认证流程图](auth-flow.png) > 图注：展示用户从登录到权限验证的完整流程，包括 JWT 签发与校验环节。

这种将可视化设计纳入文本工程体系的做法，正在重新定义技术写作的标准。它不仅解决了“图难管、改不动、查不了”的老问题，更推动了知识沉淀方式的进化——从零散的截图堆砌，走向结构化、可持续演进的“活文档”。

当图形变成可编程的数据单元，当我们能在 Git 历史中回溯一张架构图的每一次演变，技术沟通才真正达到了精准、透明与协作的理想状态。