GitHub 於 2026 年 9 月 25 日介紹 Copilot app 的 canvases，提出一個由工作流開始設計介面的方式。Canvas extension 是使用者和代理共同操作的可自訂表面，可以是 kanban board、issue triage board、release checklist、dashboard、form 或 spreadsheet。
與一般只顯示答案的聊天不同，canvas 是雙向的。代理可以在工作進行時更新卡片和資料，使用者則可以透過按鈕、filter、card 或其他控制項修改同一個表面。GitHub 把它比喻為一塊即時共享白板，介面不再只是輸出，而是工作本身的一部分。
建立 canvas 不需要先寫 UI 或排版。使用者在 agent session 輸入 `/create-canvas`，用自然語言說明三件事：canvas 要支援的 workflow、使用者需要的控制項，以及代理可以執行的動作。代理會在右側 panel 建立第一版，之後可以用對話和實際操作逐步修改。
這種方式適合把零散工作變成一個可見狀態，例如追蹤 release notes、整理待處理 issue、管理發布清單或顯示一組資料。它的價值不只在於節省寫介面時間，也在於把代理的工作進度放進人可以直接操作、檢查和修正的表面。
不過，生成一個可互動介面不等於工作流已經可靠。團隊仍要檢查 canvas 使用的資料來源、更新權限、動作副作用、版本和誰可以看到或修改內容。如果 canvas 連接 issue、repository 或部署流程，仍應保留審批、測試及變更記錄，不應因為畫面看起來直觀就跳過工程治理。
GitHub 亦提到社群已分享多種 canvas extensions，包括 release notes、kanban 和 issue triage 工具。這可以縮短起步時間，但第三方 extension 的權限、指令和資料流仍要按專案審閱；適合一個 workflow 的 extension，不一定適合另一個團隊的 repository 或敏感資料。
Copilot canvas 的方向，是將 AI agent 從聊天框帶到可持續操作的工作空間。對採用者而言，較穩妥的做法是先由簡單的 checklist 或只讀 dashboard 開始，確認資料和操作邊界，再逐步加入代理更新和外部系統寫入。
