沒有太小的需求，只有太少的想象力。

作者｜金光浩

編輯｜靖宇

最近在社群里看到一張圖，我足足盯著看了半分鐘。

那是一張課程總結圖，第一眼看著就很喜歡，有種淡淡的真人手繪的「松弛感」：

線條微微顫抖，字體像隨手涂鴉，看著就是極其舒服，像老朋友在草稿紙上給我講邏輯。

我當時立馬私信問他用的什么工具，他說是 Excalidraw。

朋友用 excalidraw 畫的圖｜圖片來源：excalidraw

這個產(chǎn)品我聽說過，是一款開源白板工具，在 cursor 里就能用這個插件。

但問題來了：工具有了，我并不知道怎么畫出那種效果，甚至連這種圖叫什么都不知道。

一個念頭瞬間擊中我：既然 AI 能畫畫，能不能動動嘴，讓它把這種「草圖」也給畫了？

我立刻打開 Deepseek，給他搜索關鍵詞：「AI + Excalidraw」。

沒想到，還真被我挖到了一個 github 的開源項目：smart-draw。

它的核心邏輯簡單粗暴：你只管說話，它負責畫畫，而且畫出來的，是可編輯的 Excalidraw 源文件。

試用了一周，我發(fā)現(xiàn)自己上癮了：我?guī)缀趺刻於加盟孅c什么。

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01

它到底解決了什么問題？

在聊這個項目之前，我想先說說我之前用過的幾個「AI 生圖」方案，以及它們各自的痛點。

第一類是 AI 生圖大模型，比如最近爆火的 Nanobanana-pro。

不得不說，Nanobanana-pro 這類頂尖大模型生成的圖確實美，配色專業(yè)、排版講究。

但它們有一個致命的死穴：生成的圖是「尸體」。

簡單來說，他們生成的圖，就是一張壓平的 JPG/PNG。如果你想微調一個節(jié)點位置？想改錯一個字？抱歉，做不到。你只能像抽盲盒一樣重新生成，祈禱下一次 AI 能聽懂人話。把原圖給到他能增加成功率，但還是需要花很長的時間抽卡。

這就是 AI 生圖模型最大的問題：可控性和完成率比較差，用戶往往 90% 都挺滿意，就差 10% 想微調，結果改不了，只能重新生成，帶來用戶時間和使用成本的上升。

比如下面這張圖，結構挺好，但如果我想調整某個分支的位置，抱歉，做不到。

nanobanana-pro 生成的決策流程圖｜圖片來源：nanobanana-pro

第二類是大模型生成的 mermaid 流程圖。

以豆包、Deepseek 為代表的 AI 助手，它們現(xiàn)在都支持生成 mermaid 格式的流程圖。

它們生成的圖可以導出成 SVG 或者 Mermaid 代碼，是可以放到專業(yè)的工具里二次編輯的。

deepseek 生成的決策流程圖｜圖片來源：deepseek

但問題是，它們生成的圖，怎么說呢，「工業(yè)味」太重了。

豆包生成的決策流程圖｜圖片來源：豆包

字體線條橫平豎直，節(jié)點大小一模一樣，配色永遠是藍紫灰三件套。

這種圖拿來做內部文檔可以，但如果你想發(fā)到社交媒體上、或者放到演講 PPT 里，總覺得差點意思。

而這個項目，剛好補上了這兩類問題的缺口。

它生成的是 Excalidraw 格式的圖表，手繪風格、視覺友好；同時因為是 Excalidraw 原生格式，你可以直接在 Excalidraw 里打開，隨意拖動、修改、增刪任何元素。

換句話說，AI 幫你完成了 95% 的工作，剩下 5% 的微調你可以自己動手。

這個項目的本質是什么呢？說白了，它就是封裝了一套專門針對「繪圖」的提示詞工程。

你只需要會用自然語言表達你的想法，它會把這些想法翻譯成 Excalidraw 能理解的結構化指令，然后渲染成圖。

smart-draw 生成的決策流程圖｜圖片來源：smart-draw

02

玩法一：問一句話，讓 AI 給你畫出來

我第一次真正感受到這工具的好用，是在琢磨一個概念的時候。

當時我在想：都說 AI 時代「審美」最重要，但到底什么是審美？

這個問題說起來很虛，你讓我寫一段文字解釋，我可能能寫個幾百字，但總覺得不夠直觀。

于是我試著把這個問題丟給這個項目：「什么是審美」

大概等了十幾秒，一張圖就生成出來了。

smart-draw 生成的圖｜圖片來源：smart-draw

可以看到，它生成的是一張手繪風格的思維導圖，頂部是「審美」兩個字，下面延伸出四五個分支，每個分支下面還有下一級節(jié)點。配色是偏暖的奶油色調，看著很舒服。

最關鍵的是，這張圖我可以直接在 smart-draw 里打開編輯，如果我覺得「審美客體」這個節(jié)點的位置不太對，直接拖一下就調好了。

這不就是「思考可視化」最低門檻的方式嗎？

以前我們說「畫圖幫助思考」，但前提是你得會畫圖。

現(xiàn)在有了 AI，你只需要把腦子里模糊的想法說出來，AI 幫你畫出來，然后你再根據(jù)這張圖繼續(xù)思考、繼續(xù)迭代。

思考和表達之間的門檻，一下子低了很多。

03

玩法二：輸入技術描述，生成架構圖

第二個讓我驚艷的場景是畫技術架構圖。

正好有個朋友問我：「你說的 smart-draw 那個項目，它自己是怎么實現(xiàn)的？能幫我畫一張架構圖嗎？」

我把 Cursor 分析出的項目架構直接喂給它，它生成的圖，比我自己畫的圖強太多了。

smart-draw 生成的圖｜圖片來源：smart-draw

四個主模塊用不同顏色的矩形框出來，模塊之間用帶箭頭的連線標注了數(shù)據(jù)流向，每個箭頭旁邊還貼心地寫了「用戶指令」「發(fā)起 fetch」「SSE 響應」這樣的標簽。

最妙的是，整張圖的布局非常均衡，不會出現(xiàn)那種「左邊擠成一坨、右邊空蕩蕩」的尷尬情況。

我特意問了一個做技術的朋友，他看了之后說：「這圖拿來做技術分享完全夠用了，而且這種手繪風格反而不會讓非技術人員感到有距離感?！?/p>

后來我又試了幾次，發(fā)現(xiàn)只要你把技術描述寫清楚，它生成的架構圖基本都能達到「可以直接用」的水平。

當然，如果有些細節(jié)不滿意，直接在 Excalidraw 里改就是了。

04

玩法三：輸入一篇文章，秒變知識卡片

第三個玩法是我現(xiàn)在用得最多的：把文章/博客轉成知識卡片。

做自媒體的朋友都知道：圖不美，文白寫。

但很多時候我們寫完文章，還得花大量時間去做一張配圖。

這個項目給我提供了一個新思路：

直接把文章內容粘貼進去，讓 AI 幫我提煉核心觀點，然后生成一張知識卡片。

我試過把一篇 3000 字的小宇宙播客內容丟進去，然后它很快幫我生成了一張核心思想圖。

這張圖直接發(fā)到即刻或小紅書，閱讀量不會差。

更關鍵的是，因為是可編輯的格式，如果我覺得某個觀點提煉得不夠準確，直接改就行，不用重新生成。

smart-draw 生成的圖｜圖片來源：smart-draw

05

玩法四：和 Nanobanana 工具組合

如果你覺得這已經(jīng)夠用了，下面這個進階玩法可能會讓你更興奮：

1、先用這個項目生成一張 Excalidraw 草圖，把核心結構定下來。

2、然后把這張圖導出成 SVG。

3、再丟到 Nanobanana-pro 里，讓它做一次「美顏」。

這樣出來的圖，既有整體元素立體的結構感，又有專業(yè)設計工具的精致感，簡直是兩全其美。

smart-draw 生成的圖｜圖片來源：smart-draw

nanobanana-pro 優(yōu)化后的圖｜圖片來源：nanobanana-pro

說白了，這個項目用 AI 解決的是「想法到圖形」這一步的效率問題。

至于圖形之后你想怎么用，完全可以自由發(fā)揮。

以上四種玩法，基本覆蓋了我日常最常見的畫圖場景。

06

這個項目給我的啟示

玩了幾天之后，我開始琢磨：這個項目為什么能打動我？

說實話，從技術實現(xiàn)來看，這個項目并不復雜。它沒有訓練什么驚天動地的模型，也沒有發(fā)明什么新的算法。

它本質上是一個 Wrapper（套殼）。

在很多人眼里，「套殼」是個貶義詞，意味著沒有核心技術壁壘。

但在這個項目上，我看到了「套殼」的真正價值：它解決的不是「能力」問題，而是「接口」問題。

畫圖的能力，Excalidraw 早就有了；理解語言的能力，GPT-4 早就有了。但普通人想把這兩者連起來，中間還差一個翻譯層。

普通人要想跨越這道鴻溝，要么得去學復雜的 Prompt 讓 GPT 生成代碼，要么得去學 Excalidraw 的快捷鍵一點點畫。

而這個項目的開發(fā)者，他把這些粘合在了一起。

當粘合之后，一些神奇的玩法，隨產(chǎn)品的創(chuàng)造「涌現(xiàn)」了出來。

比如，這個項目通過對架構提示詞的封裝，讓許多不懂技術的普通人，一下子都擁有了創(chuàng)造架構圖的能力。

07

回到用戶，找到痛點

不得不說，這個項目的作者確實解決了一個真實的痛點。

而這個痛點，正好是很多人每天都在面對的。

這給我一個很大的啟發(fā)：

我們總是盯著「造大模型」或者「做超級 Agent」這種宏大的敘事。

但實際上，用戶最真實的痛點，往往隱藏在那些「斷裂」的工作流之間。

寫完文章想配圖，這就是一個斷裂點。

看完長文想總結，這就是一個斷裂點。

腦子里有想法想變成 PPT，這也是一個斷裂點。

誰能用最順滑的方式把這些斷裂點接上，誰就能贏得用戶。

哪怕你只是一個「套殼」，只要你套得足夠優(yōu)雅，足夠懂用戶，你就是不可替代的。

AI 時代的創(chuàng)業(yè)，不是比誰的技術更厲害，而是比誰能更快地找到一個痛點、然后用現(xiàn)有的工具把它解決掉。

smart-draw 生成的本段的總結圖｜圖片來源：smart-draw

08

AI 帶來的小確幸

在這個 AI 項目層出不窮的時代，我們很容易產(chǎn)生審美疲勞。

我們每天都在看新模型刷榜，但真正能讓我們愿意留在電腦前，玩上一整天，并且真的想把它加入工作流的東西，其實并不多。

這個小項目之所以打動我，是因為它很懂用戶在用 AI 畫圖這個場景，真正需要什么：

它知道我懶得學畫圖，但又想對結果有掌控感，還對審美有點小要求。

如果你也苦于畫圖，不妨去試試。

有時候，這種解決具體小問題的工具，比那些改變世界的大模型，更能提升我們的幸福感。

而這種幸福感，往往不是等來的，是自己「主動」找來的。

我找到這個項目的過程，不就是始于一份想要用上好工具的好奇心嗎？

smart-draw 生成的圖｜圖片來源：smart-draw

沿著好奇心走下去，你會發(fā)現(xiàn)很多類似的小項目。

它們可能只是某個創(chuàng)業(yè)者周末隨手 vibe coding 的產(chǎn)物，卻切實地解決了一個真實的問題。用戶是愿意為解決真實需求的產(chǎn)品買單的，可能是付費，也可能是自發(fā)推廣（像我一樣）。

如果沒有找到你想要的那座橋？

那就借助 AI，自己動手造一座吧。

畢竟，在 AI 時代，想象力是唯一的門檻。

*頭圖來源：excalidraw

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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