@nicechao
LeaferJS 把场景树做成了结构化 API，让 AI 能像操作 DOM 一样操控图形——这个思路在 ai-docs 知识库里体现得很清楚。README 里写的「语义化编辑」不只是 feature list，而是在说引擎的数据结构本身就是 AI 可读写的接口。
基于这个结构做了一个在线入口，访客可以直接描述想要的画布场景，拿到 LeaferJS 驱动的交互图形输出。不用 npm install，不用本地跑 demo：
比如输入「一个可拖拽的圆角矩形网格，hover 变色」，就能看到 LeaferJS 的交互响应和百万图层级的渲染性能是怎么落地的。这跟读文档里的 benchmark 数据是两种体验——一个是数字，一个是手感。
你在抖音视频和 README 里都在强调「跑得动 100 万个图形」和「Figma 级编辑器内核」，这两个点对做图形编辑器的开发者来说是强信号。在线入口让他们在 star 之前先摸到引擎的交互质感，在线试一下。
每次有人通过这个入口跑一个场景，你能看到他们实际描述了什么、在哪一步卡住、什么类型的图形交互被问得最多。这些记录比 star 数有用——可以直接拿来调 ai-docs 的示例和 SKILL.md 的引导路径。
有问题随时聊：shesonglin@tinkerland.ai
如果觉得不相关，直接关掉就好。
@nicechao
LeaferJS 把场景树做成了结构化 API，让 AI 能像操作 DOM 一样操控图形——这个思路在
ai-docs知识库里体现得很清楚。README 里写的「语义化编辑」不只是 feature list，而是在说引擎的数据结构本身就是 AI 可读写的接口。基于这个结构做了一个在线入口，访客可以直接描述想要的画布场景，拿到 LeaferJS 驱动的交互图形输出。不用 npm install，不用本地跑 demo：
比如输入「一个可拖拽的圆角矩形网格，hover 变色」，就能看到 LeaferJS 的交互响应和百万图层级的渲染性能是怎么落地的。这跟读文档里的 benchmark 数据是两种体验——一个是数字，一个是手感。
你在抖音视频和 README 里都在强调「跑得动 100 万个图形」和「Figma 级编辑器内核」，这两个点对做图形编辑器的开发者来说是强信号。在线入口让他们在 star 之前先摸到引擎的交互质感，在线试一下。
每次有人通过这个入口跑一个场景，你能看到他们实际描述了什么、在哪一步卡住、什么类型的图形交互被问得最多。这些记录比 star 数有用——可以直接拿来调 ai-docs 的示例和 SKILL.md 的引导路径。
有问题随时聊：shesonglin@tinkerland.ai
如果觉得不相关，直接关掉就好。