传统开发流程:
写代码 → 口头沟通 → 脑补架构 → 代码失控 → 重构崩溃
新方法:
代码 ⇄ Canvas白板 ⇄ AI ⇄ 人类
↓
单一事实来源
痛点1:AI看不懂你的项目结构
痛点2:人类记不住复杂依赖
痛点3:团队协作靠嘴说
# 你写了新文件 payment_service.py
class PaymentService:
def process(self):
db.save() # ← AI检测到数据库写入
stripe.charge() # ← AI检测到外部API调用
白板自动生成:
[PaymentService] ──写入──> [数据库]
│
└──调用──> [Stripe API]
你在白板上拖拽:
UserService 连线到 PaymentServiceAI读懂意图后生成代码:
# user_service.py
from payment_service import PaymentService
def create_order(user):
payment = PaymentService()
payment.process(user.card) # ← AI自动加这行
| 操作 | 传统方式 | Canvas方式 |
|---|---|---|
| 要求AI重构 | "把支付逻辑拆出来" | 在白板拖出新节点,AI自动拆分代码 |
| Code Review | 逐行读代码 | 看白板连线:"这条调用链合理吗?" |
| 需求变更 | 到处改代码 | 白板删条线,AI同步删除所有相关调用 |
传统思维:代码 → 文档(过期) → 架构图(更过期)
新思维:Canvas白板 = 唯一真相源,代码只是它的序列化形式
代码变化 ──自动扫描──> 更新白板
白板编辑 ──AI解析──> 生成/修改代码
传统:
"帮我写个用户注册功能,要连数据库,发邮件,记日志"
Canvas方式:
RegisterAPI → Database / EmailService / Logger传统:一行行看代码,看晕了
Canvas方式:
传统:看3天代码还没懂
Canvas方式:
# 1. 在你的项目运行自动分析
[用提示词让AI生成架构白板]
# 2. 用Obsidian打开生成的 .canvas 文件
# 3. 尝试拖动模块或添加连线
# 4. 把修改后的白板发给AI:"按照这个新架构重构代码"
我认为是的,原因:
图形语言是人类大脑的母语
AI已经足够聪明去"看懂"图
代码生成已经商品化,架构设计才是稀缺能力
"当代码变成白板上的方块,编程就从打字变成了搭积木。"
"最好的文档不是Markdown,是能直接驱动AI工作的架构图。"
"AI看懂你的图,比看懂你的话,容易一万倍。"