Canvas Vision

嘿 Product Hunt — 我是 Canvas Vision 的开发者金。👋

你的画布是无限的——你的 AI 也理应拥有同等的视野。

如果你曾尝试将 AI 集成到白板、节点编辑器或无限画布中，你大概率也遇到了和我们一样的困境：截图会丢失结构，大画布布局的图片导出存在限制，原始 JSON 会丢失空间信息。最终模型只能根据裁切片段猜测内容，而无法理解内容在面板上的分组、连接和布局关系，

一张图片胜过千言万语。

所以我开发了 Canvas Vision — 这是一个空间上下文 API，能帮助 AI 推理整个工作区的布局、分组、邻近关系和流程，而不只是处理孤立的导出内容。

你可以用它实现这些功能

白板副驾驶 — 从研讨会和规划看板中生成摘要、后续步骤和聚类洞察

可视化工作流构建器 — 能够理解节点图和流程图，无需展平其结构

设计与研究看板 — 将空间排列的笔记和框架转化为有依据的提示词

智能工具交接 — 从你的技术栈中调用它，将完整面板上下文传递给下一轮模型处理

团队选择它的原因

兼容任意画布 — 支持 Excalidraw、tldraw、React Flow、Fabric、Konva 或你自研的编辑器

完整面板上下文 — 为空间理解打造，而非裁切截图

边缘友好 — 贴近用户进行视觉处理，降低延迟

i生产就绪 — 自带 API 密钥、用量追踪和计费功能，可直接集成发布

我很想听听你们的真实看法：

你正在开发什么画布产品？

你最希望哪一项 AI 功能能够更好地理解你的看板？

谢谢关注——今天我很乐意回复帖子里的所有问题。