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Excalidraw使用率统计看板搭建教程

在远程协作日益成为常态的今天，团队沟通效率越来越依赖于可视化工具。但问题也随之而来：我们投入了大量时间推广一款协作白板工具，可到底有多少人真正在用？哪些功能被频繁调用，哪些又被束之高阁？这些问题如果没有数据支撑，决策就只能靠猜测。

Excalidraw 作为近年来备受开发者青睐的手绘风格白板工具，以其轻量、开源和高度可定制的特性脱颖而出。它不仅适合画架构图、做原型草稿，还能嵌入到内部系统中实现深度集成。而正是这种开放性，让我们有机会基于它构建一个“使用率统计看板”——不是为了监控谁在摸鱼，而是为了让协作更透明、资源配置更合理。

这并不是要你从零造轮子。Excalidraw 提供了清晰的数据接口和组件化设计，结合现代前端与后端技术栈，完全可以快速搭建一套低成本、高可用的数据分析系统。接下来的内容，我会带你一步步拆解如何将一个看似简单的绘图工具，变成驱动产品优化和团队协作的数据引擎。

核心能力解析：为什么选 Excalidraw？

Excalidraw 的本质是一个运行在浏览器中的虚拟白板，但它背后的设计哲学值得深挖。它不追求像素级精准，反而通过rough.js模拟手绘抖动效果，让线条看起来像是真的用笔画出来的。这种“不完美”的视觉风格降低了用户的表达门槛——没人会因为画得不够规整而犹豫下笔。

更重要的是，它的数据结构极其友好。所有图形元素（矩形、文本、箭头等）都以 JSON 形式存储，包含位置、尺寸、样式和唯一 ID。这意味着你可以轻松地序列化整个画布状态，也能在代码层面精确追踪每一次变更。

比如，在 React 项目中引入 Excalidraw 几乎没有学习成本：

import { Excalidraw } from '@excalidraw/excalidraw'; function App() { const [data, setData] = React.useState(null); return ( <div style={{ height: '100vh' }}> <Excalidraw initialData={data} onChange={(elements, state) => { console.log('当前有', elements.length, '个元素'); setData({ elements, appState: state }); }} /> </div> ); }

关键就在onChange这个回调函数。每次用户添加、移动或删除元素时都会触发，是行为采集的黄金入口。你可以从中提取出元素类型分布、操作频率、协作状态等原始信号，为后续分析打下基础。

而且它是完全开源的（MIT 许可），支持私有化部署，不像 Miro 或 Figma 那样把数据锁在云端。对于重视隐私合规的企业来说，这点至关重要。

如何捕获真实使用行为？

要建看板，先得有数据。但 Excalidraw 本身并不自带埋点功能，这就需要我们在其基础上做一层轻量扩展。

设想这样一个场景：一位产品经理正在使用嵌入在内部系统的 Excalidraw 制作需求原型。她创建了一个新画布，添加了 5 个矩形框表示页面模块，3 条箭头描述流程走向，并邀请两位同事加入协作。这些动作本身就有信息价值——我们可以知道她用了哪些元素、是否开启了协作、持续了多久。

于是，我们需要一个事件监听层来封装这些行为。以下是一个 TypeScript 实现示例：

interface UsageEvent { userId: string; timestamp: number; elementTypeCount: Record<string, number>; totalElements: number; sessionId: string; isCollaborative: boolean; } let lastReportTime = 0; const REPORT_INTERVAL = 30_000; // 每30秒上报一次 const PENDING_EVENTS: UsageEvent[] = []; function captureUsage(excalidrawInstance: any, userId: string, sessionId: string) { const now = Date.now(); if (now - lastReportTime < REPORT_INTERVAL) return; const scene = excalidrawInstance.getSceneElements(); const counts: Record<string, number> = {}; scene.forEach((el: any) => { counts[el.type] = (counts[el.type] || 0) + 1; }); const event: UsageEvent = { userId, timestamp: now, elementTypeCount: counts, totalElements: scene.length, sessionId, isCollaborative: !!excalidrawInstance.isInCollaboration(), }; PENDING_EVENTS.push(event); lastReportTime = now; // 使用 sendBeacon 确保页面关闭前仍能发送数据 navigator.sendBeacon?.('/api/log-usage', new Blob([JSON.stringify(event)], { type: 'application/json' })); }

这里有几个工程上的细节值得注意：

• 节流控制：如果每帧都上报，网络请求会爆炸。所以设置了 30 秒的上报间隔，避免影响用户体验。
• 非阻塞上传：采用navigator.sendBeacon而非传统的fetch，因为它能在页面卸载时异步发送数据，确保日志不丢失。
• 匿名化处理：生产环境中建议对userId做哈希脱敏，满足 GDPR 或其他隐私规范。

这套机制是非侵入式的——不需要修改 Excalidraw 源码，只需在其外层包裹一层采集逻辑即可。就像给一辆车加装行车记录仪，不影响驾驶体验，却能留下关键轨迹。

后端如何承接并处理海量日志？

前端采集只是第一步。真正让数据产生价值的是后端的聚合与建模能力。

典型的系统架构如下：

+------------------+ +---------------------+ | Excalidraw 前端 |<--->| 数据采集 SDK | +------------------+ +---------------------+ ↓ (HTTPS) +------------------------+ | 后端 API 服务 | | - 接收 usage 日志 | | - 验证 JWT 权限 | | - 写入 PostgreSQL | +------------------------+ ↓ +------------------------+ | 数据仓库与聚合层 | | - 定时任务汇总日报表 | | - 生成维度视图（用户/部门）| +------------------------+ ↓ +------------------------+ | 可视化前端（React + ECharts）| | - 展示趋势图、热力图等 | +------------------------+

API 服务可以用 Node.js + Express 或 Python + FastAPI 快速搭建，核心职责是验证身份、解析 JSON 并写入数据库。考虑到日志量可能很大（几百人每天产生数万条记录），数据库设计要有前瞻性：

CREATE TABLE usage_logs ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, user_id TEXT NOT NULL, session_id TEXT, timestamp TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(), element_counts JSONB, total_elements INT, is_collaborative BOOLEAN, user_agent TEXT ); -- 添加索引提升查询效率 CREATE INDEX idx_usage_user ON usage_logs(user_id); CREATE INDEX idx_usage_time ON usage_logs(timestamp DESC);

使用JSONB字段存储元素统计，便于后续按类型筛选（例如查找所有使用过“箭头”的记录）。同时保留user_agent字段，可用于分析设备分布。

每天凌晨可通过 cron job 执行聚合任务，生成如下的宽表用于前端展示：

-- 每日汇总：各用户使用情况 INSERT INTO daily_usage_summary SELECT DATE(timestamp) as date, user_id, COUNT(*) as active_sessions, AVG(total_elements) as avg_elements_per_session, SUM(CASE WHEN is_collaborative THEN 1 ELSE 0 END) > 0 as used_collab FROM usage_logs WHERE DATE(timestamp) = CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY DATE(timestamp), user_id;

这样就把原始日志转化成了可直接用于可视化的指标。

看板长什么样？它能回答什么问题？

最终的可视化界面可以用 React + ECharts 构建，支持多维度切换查看。典型的图表包括：

• 活跃趋势图：折线图展示每日使用人数、会话总数，识别高峰期与低谷期。
• 元素热力图：柱状图显示最常使用的图形类型（如“文本”占比最高说明大家喜欢标注说明）。
• 协作渗透率：饼图反映开启协作功能的比例，帮助评估团队协同程度。
• 模板偏好分析：若集成了预设模板功能，可统计各模板的加载次数，指导优化设计。

这些图表不只是好看，它们能直接回应业务关切：

• 如果发现某团队几乎从未启用协作模式，是不是缺乏培训？还是现有流程根本不鼓励多人参与？
• 如果“自由文本”使用频率远高于“矩形”，是否意味着用户更倾向于即兴表达而非结构化建模？
• 新员工入职一周内是否使用过 Excalidraw？可以通过首次使用时间判断落地效果。

权限方面也需精细控制：管理员能看到全局数据，普通用户只能查看所在部门的统计，避免信息越权。

此外，系统还应具备一定的容错能力。比如网络中断时，前端可以将待上报事件暂存到localStorage，待连接恢复后自动补传；后端则应设置重试队列和告警机制，防止数据积压。

不止于 Excalidraw：一种可复用的方法论

这套方案的价值，其实已经超出了监控某个具体工具的范畴。它体现了一种“以数据驱动协作优化”的思维方式。

你可以把它迁移到任何类似的场景中：
- 监控 Notion 页面编辑频率，识别知识沉淀盲区；
- 分析 Mermaid 图表使用情况，判断团队对文档可视化的接受度；
- 甚至追踪 VS Code 插件调用日志，优化开发环境配置。

关键是抓住三个环节：可观测性入口 → 可靠传输通道 → 有意义的聚合模型。

而 Excalidraw 的优势在于，它提供了一个近乎理想的起点——足够简单，让你能快速跑通链路；又足够开放，允许你深入定制。整个系统可以在几天内完成原型开发，且几乎零许可成本。

更重要的是，这类看板的存在本身就会形成正向反馈。当团队成员看到自己的使用行为被尊重并转化为改进依据时，他们会更愿意参与进来，而不是把工具当成额外负担。

某种意义上，这不仅是技术实现，更是一种组织文化的塑造。一个真正高效的技术团队，不该靠拍脑袋决定该用什么工具，而应该让数据说话。

这种高度集成的设计思路，正引领着智能协作工具向更可靠、更高效的方向演进。