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Excalidraw 与 Figma 对比：谁更适合技术绘图？

在一次深夜的技术评审会上，团队围坐在屏幕前，试图用一张模糊的架构草图解释一个复杂的微服务调用链。有人翻出精心制作的 Figma 图表，线条规整、配色专业——但没人记得它最初是如何演变成现在这个样子的；另一个人则打开了 Excalidraw，随手画出几个歪歪扭扭的方框和连线，三分钟内就把核心逻辑讲清楚了。

这一幕并不少见。随着远程协作成为常态，可视化工具早已不再是“锦上添花”，而是技术沟通的基础设施。而在众多选择中，Excalidraw 和 Figma成为了两种截然不同的存在：一个是极简主义的“思维白板”，另一个是工业级的“视觉工厂”。它们都能画图，但服务于完全不同的目的。

那么问题来了：当我们要画的不是 UI 界面，而是系统架构、数据流或流程逻辑时，哪一个才是真正契合工程师工作流的工具？

从设计哲学说起：手写笔记 vs. 设计稿

Figma 的诞生是为了让设计师做出更美的产品界面。它的 DNA 里写着“精确”二字——像素对齐、栅格系统、组件复用、自动布局……这些特性让它在构建高保真原型时如鱼得水。但正因如此，它也继承了一个潜在副作用：容易让人陷入“过度设计”的陷阱。

而 Excalidraw 走的是反向路径。它不追求完美，反而刻意引入“粗糙感”——线条抖动、形状不规则、没有阴影渐变。这种“手绘风格”并非技术局限，而是一种认知策略：降低心理负担，鼓励快速表达。

这就像你在开会时拿笔在纸上随手画个示意图，没人会纠结字体是否统一、边框是否等距。你关注的是“能不能说清问题”，而不是“好不好看”。Excalidraw 把这种直觉搬到了数字世界。

工程师真正需要的，往往不是一张可以放进 PPT 的图，而是一个能即时承载想法的容器。

核心机制差异：轻量同步 vs. 强一致性

两者都支持多人实时协作，但底层实现思路大相径庭。

Excalidraw 基于Canvas + JSON 操作广播构建。每个图形元素被序列化为轻量 JSON 对象，通过 WebSocket 实时同步。由于结构简单，即使在网络条件较差的情况下也能保持流畅响应。更重要的是，它默认使用本地存储，断网不影响编辑，数据可完全掌控。

// Excalidraw 中创建一个带手绘质感的矩形 const rectangle = newElement({ type: "rectangle", x: 100, y: 100, width: 200, height: 150, roughness: 2, // 关键参数：控制线条抖动程度 strokeColor: "#000" });

这里的roughness是灵魂所在。值为 0 时是标准几何图形，设为 2 后则呈现出类似马克笔勾勒的效果。这种“可控的不精确”正是其激发创造力的关键。

相比之下，Figma 使用自研的操作转换（OT）协议处理并发冲突，确保多用户同时修改同一文件时不会错乱。这套机制极为复杂，支撑着大型设计项目的稳定协作。但它也意味着更高的延迟和资源消耗。

// Figma 插件中创建一个服务节点 const rect = figma.createRectangle(); rect.resize(160, 80); rect.fills = [{ type: 'SOLID', color: { r: 0.1, g: 0.3, b: 0.6 } }]; figma.currentPage.appendChild(rect);

Figma 的 API 更强大，适合自动化生成标准化图表（比如从 YAML 自动生成微服务拓扑），但也要求使用者具备一定的开发能力。而对于临时讨论场景，打开插件、加载组件库的过程本身就可能打断思维节奏。

AI 驱动绘图：下一代生产力入口

近年来，一些 Excalidraw 的增强版本开始集成 LLM 接口。你可以输入：

“画一个包含 API 网关、认证服务、订单服务和数据库的微服务架构，用箭头表示调用关系。”

几秒钟后，画布上就会出现对应的四个模块，并自动连接。虽然布局未必完美，但已经足够作为讨论起点。

这不是简单的模板填充，而是将自然语言理解与图形语义映射结合的结果。这类功能目前尚未进入 Figma 官方主线，尽管已有第三方插件尝试类似方向，但受限于封闭生态，扩展难度更大。

这意味着，在“从无到有”的构思阶段，Excalidraw 正借助 AI 实现质的飞跃——把“怎么画”变成“说什么”。这对非视觉导向的技术人员来说，是一次真正的平权。

典型工作流对比：共创 vs. 输出

场景一：敏捷会议中的架构脑暴

• Excalidraw 流程：
  1. 主持人分享链接，所有人一键加入；
  2. A 画出三个粗略的服务框；
  3. B 输入指令：“添加 Redis 缓存层，在订单服务上方”；
  4. C 拖动连线调整依赖关系；
  5. 5 分钟内达成共识，截图归档至 Confluence。

整个过程无需培训，连产品经理都能参与修改。焦点始终在“逻辑是否合理”，而非“图标是否对齐”。

• Figma 可能的情况：
  1. 打开文件需等待加载；
  2. 某人找不到预设组件，临时新建一个矩形；
  3. 开始争论颜色要不要用品牌蓝；
  4. 有人想改字体大小，结果破坏了 Auto Layout；
  5. 最终图很精美，但会议超时 20 分钟。

这不是工具的问题，而是目标错位。Figma 的优势在于“终稿输出”，但在“动态共创”场景下，其复杂性反而成了阻碍。

场景二：对外汇报材料制作

这时候角色反转。当你需要向客户、高管或投资人展示系统能力时，一张手绘风的草图显然不够庄重。

Figma 在这里展现出无可替代的价值：
- 使用企业 Design System 统一视觉语言；
- 多画板呈现不同层级（概览 / 子系统 / 数据流向）；
- 添加动画过渡模拟请求流程；
- 导出高清 PDF 或嵌入演示文稿。

此时，“美观”本身就是信息的一部分。

安全性与集成能力：不只是功能问题

对于金融、政务或高合规要求的企业而言，数据去向至关重要。

Excalidraw 支持私有化部署，所有数据可停留在内网环境中。许多团队将其嵌入内部知识库（如 Obsidian、Logseq），形成“文档即画布”的闭环体验。例如，在一篇 Markdown 笔记中直接插入交互式图表，点击即可编辑。

Figma 默认托管在云端，虽然提供 SSO 和权限管理，但仍存在数据出境风险。尽管支持 SAML 单点登录和企业策略管控，但对于某些组织来说，“必须上云”本身就是红线。

此外，Excalidraw 的开源属性允许深度定制。你可以为其增加专属符号库、对接内部 CMDB 自动生成拓扑图，甚至集成 CI/CD 流水线实现架构图版本追踪。

如何选型？关键看三个维度

现实中，越来越多高效团队采用“双轨制”：

1. 前期用 Excalidraw 快速试错：头脑风暴、方案比选、技术评审；
2. 确认后迁移到 Figma 精修美化：用于文档定稿、项目提案；
3. 借助转换工具衔接两端：如通过 Mermaid 解析文本描述，导入 Figma 生成初始结构。

这种方式既保留了灵活性，又不失专业性，实现了“敏捷共创 + 精致输出”的平衡。

写在最后：工具应服务于思维，而非束缚它

我们常常误以为更好的工具就是功能更多的工具。但事实上，最有效的工具往往是那个让你忘记它的存在的工具。

Excalidraw 的价值不在炫技，而在于它让工程师重新掌握了“自由表达”的权力。它不去强迫你遵循规范，也不要求你精通图层样式。它只是静静地在那里，等着你说：“我有个想法。”

而 Figma 则代表了另一种极致：当想法成熟之后，如何把它变成一件值得展示的作品。

所以答案其实很简单：

如果你想快速把脑子里的东西倒出来，选Excalidraw；
如果你想把已有的东西包装得更好看，选Figma。

理想的技术协作流程，应该是前者推动后者，而不是反过来。毕竟，再漂亮的图，也救不回一个没想清楚的设计。