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Excalidraw 在推荐系统架构图绘制中的实践探索

在技术团队频繁进行远程协作的今天，一张清晰、直观又富有表现力的架构图，往往比千言万语更能推动共识。尤其是在设计像推荐系统这样涉及数据流、模型迭代和多模块协同的复杂工程时，如何快速将抽象逻辑具象化，成为影响项目节奏的关键一环。

传统绘图工具虽然精确，但常常显得“太正式”——线条笔直、配色刻板，反而让人产生距离感；而手绘草图虽亲切，却难以共享与迭代。正是在这种矛盾中，Excalidraw走出了一条独特的中间路线：它用算法模拟人类笔触，让图表看起来像是“亲手画出来的”，却又具备数字工具的所有优势——可编辑、可协作、可版本化。

更值得关注的是，随着 AI 技术的融入，Excalidraw 正从一个“画布”演变为一种“智能设计助手”。我们最近在一个电商推荐系统的架构评审中尝试了这套工作流，结果令人惊喜：原本需要两轮会议才能对齐的设计框架，在一次 45 分钟的线上白板协作中就基本定型。这背后的技术机制值得深挖。

手绘风格背后的图形引擎：不只是视觉游戏

很多人第一次打开 Excalidraw，都会被它的“潦草感”吸引。但这种看似随意的效果，其实是精心设计的结果。它不是简单的滤镜处理，而是一套完整的渲染逻辑在支撑。

底层核心是 Rough.js —— 一个专注于生成手绘风格图形的轻量级库。当你画一条直线时，Excalidraw 并不会直接输出 SVG 的<line>元素，而是通过 Rough.js 将其转换为一条带有轻微抖动和弯曲的路径。这种扰动并非完全随机，而是基于噪声函数控制，确保每次重绘都能保持一致性，避免出现“同一张图刷新后变了样”的尴尬。

比如下面这段代码，展示了如何手动实现类似效果：

import * as rough from 'roughjs/bundled/rough.es5.umd'; const canvas = document.getElementById('canvas'); const rc = rough.canvas(canvas); rc.line(10, 10, 100, 100, { stroke: 'black', strokeWidth: 2, roughness: 2.5, bowing: 2 });

这里的roughness控制线条的“毛边程度”，值越大越像用铅笔随手划拉；bowing则决定线条是否会微微拱起，模仿人在快速书写时的手部惯性。我们在实际使用中发现，对于技术文档场景，建议将roughness控制在 1.5~2.5 之间——太低了失去手绘感，太高则可能影响图形识别，尤其是箭头方向或连接点位置容易误读。

更重要的是，这种渲染方式并不牺牲可维护性。所有元素仍然是结构化的对象，包含坐标、尺寸、文本内容等元信息，支持后续精准调整。你可以把整个画布导出为.excalidraw文件（本质是一个 JSON），也可以转成 SVG 嵌入文档系统。

我们曾担心这种“非标准”风格会影响专业度，但在多次跨部门评审中发现，恰恰是这种略带温度的视觉语言，降低了非技术人员的理解门槛。产品经理不再觉得架构图是“工程师的黑盒”，而更愿意参与讨论细节。

实时协作：让分布式团队真正“共视”

如果说手绘风格解决了“表达亲和力”的问题，那么实时协作能力则直击远程工作的最大痛点——不同步。

在过去，我们常遇到这样的情况：A 同事改完架构图发到群里，B 同事有异议，再自己画一版上传，C 同事看到两个版本后更加困惑……最终还得拉个会来“对齐”。而 Excalidraw 的多人同步机制，从根本上改变了这一流程。

其协作机制基于 WebSocket 构建，采用简化的操作传输（OT）思想。每个用户的编辑动作被封装为增量更新包，经由服务端广播给其他客户端。关键在于，所有图形元素都有唯一 ID，且大多数操作是非覆盖式的——新增节点、移动位置、添加连线等都不会引发强冲突。

例如，当用户移动一个模块时，发送的消息可能是这样的：

{ "type": "update", "elements": [ { "id": "feature-engine-01", "x": 320, "y": 180 } ], "clientID": "user_abc123" }

接收方收到后，只需根据id找到对应元素并更新状态即可。由于 React 的高效 diff 机制，重绘非常流畅，即使在低端笔记本上也能保持高帧率。

最实用的功能之一是彩色光标追踪。每位参与者都有专属颜色和标签，你能清楚看到同事正在修改哪个区域。有一次我们在评审召回链路时，算法工程师和后端开发几乎同时拖动同一个数据库图标，系统自动做了微小偏移以示区分，避免了覆盖。这种“协同感知”（awareness）极大提升了远程协作的质量。

当然，安全性也不能忽视。如果是私有部署，务必启用 WSS 加密，并结合 OAuth 或 JWT 做身份验证。我们曾短暂开放过一个公开链接用于外部专家咨询，结果被爬虫抓取导致画布污染，后来改为邀请制+有效期链接才解决。

AI 辅助绘图：从“画出来”到“说出来”

如果说手绘和协作是 Excalidraw 的基础能力，那 AI 生成功能才是真正让它脱颖而出的转折点。

自 v0.13 版本引入实验性 AI 功能以来，我们开始尝试用自然语言直接生成架构草图。比如输入这样一句话：

“请画一个推荐系统的架构图，包含用户行为采集、特征工程、模型训练和在线推理模块。”

系统会调用大语言模型（LLM）解析语义，提取关键实体和关系，转化为节点-边结构：

{ "nodes": [ {"id": "1", "label": "用户行为采集"}, {"id": "2", "label": "特征工程"}, {"id": "3", "label": "模型训练"}, "id": "4", "label": "在线推理"} ], "edges": [ {"from": "1", "to": "2"}, {"from": "2", "to": "3"}, {"from": "3", "to": "4"} ] }

接着，内置布局算法（如 DAG 有向无环图布局）自动排列这些节点，并生成符合手绘风格的图形插入画布。整个过程不到十秒，就能产出一份逻辑连贯的初稿。

我们写过一段伪代码来模拟这个流程：

def generate_diagram_from_text(prompt): response = llm.query( prompt=f""" 将以下描述转化为节点和边的JSON格式： '{prompt}' 输出格式： {{"nodes": [...], "edges": [...]}} """ ) parsed = json.loads(response) elements = [] x, y = 50, 50 step = 150 for i, node in enumerate(parsed["nodes"]): element = { "type": "rectangle", "x": x + i * step, "y": y, "width": 120, "height": 60, "strokeColor": "#000", "backgroundColor": "#fff", "roughness": 2.0, "text": node["label"] } elements.append(element) for edge in parsed["edges"]: from_idx = int(edge["from"]) - 1 to_idx = int(edge["to"]) - 1 line = { "type": "arrow", "points": [ [elements[from_idx]["x"] + 60, elements[from_idx]["y"] + 60], [elements[to_idx]["x"] + 60, elements[to_idx]["y"]] ], "strokeColor": "#000" } elements.append(line) return elements

这套机制的价值不仅在于“快”，更在于“准”。LLM 能根据上下文补全常见模式。比如你提到“模型训练”，它可能会自动建议加入“离线存储”或“A/B 测试网关”；描述“实时推荐”时，还能提示考虑“缓存穿透保护”。

但必须强调：AI 输出永远只是起点。我们曾有一次，AI 把“用户画像”错误地放在了“在线推理”之后，形成了“先推荐再打标签”的荒谬逻辑。幸好团队及时发现并修正。因此，任何用于正式文档的图表都必须经过人工审核，尤其要警惕因果倒置、循环依赖等问题。

另外，敏感信息也需谨慎处理。如果使用公共 LLM 接口，应避免上传涉及业务细节的数据流描述。我们的做法是，在内网部署私有化 AI 插件，仅允许调用脱敏后的提示模板。

推荐系统架构设计实战：从零到交付

让我们回到最初的问题：如何用 Excalidraw 高效完成一个推荐系统的架构图？

我们的典型工作流如下：

1. 启动空白画布
   访问内部部署的 Excalidraw 实例，创建新项目。

2. AI 初稿生成
   输入提示词：“绘制电商推荐系统架构，包括日志收集、实时特征计算、召回排序模型、AB测试平台和用户反馈闭环。”
   几秒钟后，四个主模块自动生成，箭头指示流向。

3. 人工审查与补充
   发现缺少“离线特征存储”环节，手动添加一个圆柱形数据库图标，并用虚线标注“每日批量更新”。

4. 团队协作细化
   邀请算法、后端、数据平台三方加入。过程中：
   - 后端同事将“日志收集”明确为 Kafka；
   - 数据科学家建议拆分“双塔模型”与“精排模型”；
   - 运维提出增加监控埋点模块。

5. 规范优化与定稿
   统一命名规则（如“Redis缓存层（Session Feature Cache）”），用蓝色表示数据流、灰色表示控制流、红色虚线表示异常路径。最终锁定画布。

6. 归档与复用
   导出 SVG 嵌入 Confluence 文档，同时将.excalidraw源文件提交至 Git 仓库，纳入版本管理。

整个过程耗时约 90 分钟，相比以往平均节省了 60% 的沟通成本。更重要的是，这张图不再是某个人的“作品”，而是集体智慧的结晶。

我们也总结了一些最佳实践：

• 命名清晰：避免使用“模块A”“组件X”这类代号，尽量体现职责。
• 颜色编码：建立团队共识的颜色规范，提升阅读效率。
• 层级分明：复杂系统可分层绘制，先画主干再展开分支。
• 定期备份：尽管支持云端同步，仍建议将源文件纳入代码管理。

结语：工具之外的协作哲学

Excalidraw 看似只是一个绘图工具，实则承载着一种新的技术协作理念——轻量、开放、包容。

它不追求极致的精度，而是强调表达的敏捷性；不试图替代专业建模工具，而是填补了“想法萌芽”到“正式设计”之间的空白。特别是 AI 的加入，使得哪怕是对架构不熟悉的新人，也能通过文字描述快速理解系统轮廓，加速融入项目。

对于推荐系统这类高度协同的工程而言，这种“人人皆可参与”的设计入口尤为珍贵。它让架构讨论不再局限于会议室里的几个人，而是变成一场持续演进的集体创作。

未来，我们期待看到更多智能化扩展：比如自动检测循环依赖、建议合理的模块划分边界，甚至根据历史项目数据推荐最佳实践模板。但无论如何演进，核心不会变——好的工具，应该让人更专注于解决问题本身，而不是陷在工具的使用里。