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Excalidraw AI学术研究引用规范建议

在当今学术研究与技术设计日益依赖可视化表达的背景下，如何高效、透明且合规地生成技术图示，已成为一个不可忽视的问题。尤其是在系统架构、软件工程或跨学科协作的研究中，图表不仅是成果展示的载体，更是思维过程的外化。然而，传统绘图工具往往要求用户具备较高的操作技能，流程繁琐，难以匹配快速迭代的科研节奏。

正是在这一痛点下，Excalidraw异军突起——这款开源的手绘风格虚拟白板工具，以其极简交互和实时协作能力，迅速成为开发者、教育者乃至研究人员的新宠。更值得关注的是，社区衍生出的AI 集成镜像版本，已经实现了“一句话生成架构图”的能力。这种从自然语言到图形的跃迁，不仅极大提升了创作效率，也对学术引用规范提出了新的挑战：当一张图部分由AI生成时，我们该如何准确归因？又该如何确保其可复现性与方法论透明？

要回答这些问题，我们必须深入理解 Excalidraw 的底层机制及其AI扩展的技术实现路径。

Excalidraw 本质上是一个基于 Web 的前端应用，无需安装即可在浏览器中运行。它采用 React 和 TypeScript 构建，图形通过 Canvas 或 SVG 渲染，并利用 Zustand 管理状态。所有绘图元素都以 JSON 格式存储，包含位置、类型、样式等完整信息，这种开放的数据结构为自动化处理提供了天然便利。

它的“手绘风”并非简单的滤镜效果，而是通过算法对线条路径施加轻微扰动来模拟人手绘制的随机性。比如画一条直线时，系统并不会输出数学意义上的 straight line，而是生成带有微小抖动的折线段，从而营造出轻松自然的视觉感受。这种设计巧妙降低了用户的完美主义焦虑——毕竟没人会苛求草图像 CAD 图纸一样精确。

更重要的是，Excalidraw 支持多人实时协作。多个用户可以通过共享链接同时编辑同一画布，变更通过 WebSocket 同步。这一特性使其非常适合远程团队进行架构讨论或教学演示。配合本地存储或云同步功能，还能实现版本恢复与内容迁移。

但真正让 Excalidraw 走向智能化的，是其与大语言模型（LLM）的结合。所谓“Excalidraw AI 镜像”，通常指在原生功能基础上，额外集成了自然语言转图表的能力。这类镜像多由第三方维护，核心流程如下：

首先，用户输入一段描述性文本，例如：“画一个三层Web架构，包括前端、后端和数据库”。该请求被发送至后端 AI 服务，调用如 Llama3 或 GPT 类模型进行语义解析。模型需识别关键实体（“前端”、“数据库”）、关系（“连接”、“访问”）以及潜在拓扑结构（层级、星型等），并输出结构化的 JSON 描述。

{ "nodes": [ {"id": "A", "label": "前端", "type": "rectangle"}, {"id": "B", "label": "后端", "type": "rectangle"}, {"id": "C", "label": "数据库", "type": "database"} ], "edges": [ {"from": "A", "to": "B", "label": "HTTP请求"}, {"from": "B", "to": "C", "label": "查询"} ] }

随后，前端接收到该结构化数据，通过映射函数将其转换为 Excalidraw 兼容的元素对象数组。这一步看似简单，实则涉及坐标初始化、布局优化等问题。若直接按顺序排列节点，极易造成重叠或空间浪费。因此，实际系统常引入图布局引擎（如 dagre 或 force-directed 算法）自动计算最优排布。

以下是一个典型的 Python 接口封装示例，用于调用本地部署的大模型生成结构化输出：

import requests import json def generate_diagram_from_text(prompt: str) -> dict: """ 调用本地或云端 LLM 接口，将自然语言转为结构化图表描述 """ api_url = "http://localhost:8080/v1/completions" headers = {"Content-Type": "application/json"} payload = { "model": "llama3", "prompt": f""" 请根据以下描述生成一个 JSON 格式的图表结构，包含 nodes 和 edges。 每个 node 包含 id、label、type；edge 包含 from、to、label。 描述：{prompt} 输出仅返回 JSON，不要附加解释。 """, "max_tokens": 512, "temperature": 0.3 } response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload) if response.status_code == 200: result = response.json() raw_output = result['choices'][0]['text'].strip() try: return json.loads(raw_output) except json.JSONDecodeError: raise ValueError("AI 返回内容非合法 JSON") else: raise Exception(f"API Error: {response.status_code}, {response.text}")

该函数的关键在于提示词的设计与错误处理机制。实践中发现，明确限定输出格式能显著提升解析成功率；而设置较低的 temperature 值（如 0.3）有助于减少创造性偏差，保证结果稳定性。

前端接收结构化数据后，需进一步转化为可视元素。JavaScript 实现如下：

function mapToExcalidrawElements(structuredData) { const elements = []; const idMap = new Map(); // 创建节点 structuredData.nodes.forEach((node, index) => { const id = nanoid(); idMap.set(node.id, id); const element = { type: "text", x: index * 200 + 100, y: 100, width: 100, height: 40, strokeColor: "#1e1e1e", backgroundColor: "#ffffff", roughness: 2, text: node.label, fontSize: 16, fontFamily: 1, textAlign: "center", }; elements.push(element); }); // 创建连线（简化版） structuredData.edges.forEach((edge) => { const fromId = idMap.get(edge.from); const toId = idMap.get(edge.to); const line = { type: "line", points: [[0, 0], [100, 50]], strokeColor: "#1e1e1e", roughness: 2, startBinding: { elementId: fromId }, endBinding: { elementId: toId }, }; elements.push(line); }); return elements; }

尽管上述代码完成了基本映射，但在真实场景中仍需考虑更多细节：比如动态避障、标签自动换行、图标资源加载等。此外，是否绑定物理连接点（binding）也直接影响后续手动调整的便捷性。

整个系统的典型架构可概括为三层：

+------------------+ +--------------------+ | 用户浏览器 |<----->| Excalidraw 前端 | +------------------+ +--------------------+ | v +---------------------+ | AI 后端服务 | | (LLM + 解析引擎) | +---------------------+ | v +------------------------+ | 图结构 → Excalidraw 元素 | +------------------------+

前端负责交互与渲染，AI 服务承担语义理解与结构生成，转换引擎完成最终落地。协作服务可独立部署，支持多客户端状态同步。

这一流程带来的实际价值十分显著。例如，在撰写论文时频繁需要绘制相似的系统架构图，若每次都手动完成，既耗时又容易出错。而借助 AI 镜像，只需复用相同的提示词即可一键生成标准草图，大幅提升一致性与效率。对于初学者而言，零基础操作 + AI 辅助的组合，几乎消除了学习专业绘图工具的心理门槛。

但随之而来的是新的问题：当我们把这样一张图放入学术论文中时，应该如何引用？如果只写“作者自绘”，显然掩盖了 AI 在其中的关键作用；而完全归功于工具，又可能弱化研究者的创造性贡献。

因此，提出一种兼顾透明性与规范性的引用方式至关重要。建议在图注中明确标注生成路径：

图 X：由 Excalidraw（https://excalidraw.com）及 AI 扩展功能辅助生成。输入提示词为：“[原始描述]”。本图采用手绘风格以增强可读性，布局经人工调整。

这样的表述既承认了工具链的技术支撑，也为他人复现提供了足够信息——只要拥有相同提示词和工具环境，理论上就能获得相近的初始图稿。这也符合开放科学倡导的 FAIR 原则：可发现（Findable）、可访问（Accessible）、可互操作（Interoperable）、可重用（Reusable）。

当然，使用过程中还需注意若干实践细节。例如，涉及敏感架构设计时，应优先选择本地部署的 LLM，避免数据上传至公共 API 导致泄露风险。提示工程也值得投入精力优化，固定模板能有效提升输出质量。另外，随着 Excalidraw 自身版本更新，元素属性可能发生变动，需定期验证生成逻辑的兼容性。

最终我们看到，Excalidraw 及其 AI 镜像不仅仅是一款绘图工具，它正在演变为一种可视化知识生产的基础设施。它让研究人员得以将注意力集中在“表达什么”而非“怎么画出来”上，从而加速从构思到呈现的全过程。而在学术语境下，唯有建立清晰的引用规范，才能真正实现技术赋能与学术诚信的平衡。

这种高度集成且开放的设计思路，或许正预示着未来智能创作工具的发展方向：不是取代人类，而是以透明、可控的方式，成为思想延伸的一部分。