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尝试AI 编程几个月后，我注意到，自己用AI 编程做得最多的，不是chrome插件，不是做网页、app，而是可视化。 在技术不熟的情况下，一个chrome 插件要做到基本满意的程度，大概要一小时左右。 过程中的反复调试，也挺消耗心力的。因此，除非我急需这个功能，否则不会轻易做插件。 但可视化不一样，提示词写好之后，万物皆可可视化。 只需要把素材丢进去，无论是文字、数字、代码，还是图片、文档，都可以分分钟做出好看的视觉或动图。 一、四大可视化场景 下面，我就按照使用频次的高低，把我常用的可视化场景和对应的图，挨个列出来：…
用上这套提示词的逻辑，加上前面提到的图表库对照表，也可以在有类似 Claude artifacts 功能的AI 工具（比如poe）里，做出自己想要的图表。
尝试AI 编程几个月后，我注意到，自己用AI 编程做得最多的，不是chrome插件，不是做网页、app，而是可视化。

在技术不熟的情况下，一个chrome 插件要做到基本满意的程度，大概要一小时左右。

过程中的反复调试，也挺消耗心力的。因此，除非我急需这个功能，否则不会轻易做插件。

但可视化不一样，提示词写好之后，万物皆可可视化。

只需要把素材丢进去，无论是文字、数字、代码，还是图片、文档，都可以分分钟做出好看的视觉或动图。

一、四大可视化场景

下面，我就按照使用频次的高低，把我常用的可视化场景和对应的图，挨个列出来：

1、阅读材料可视化

从第一天给ChatGPT充值开始，我个人用AI干得最多的事，就是把半懂半不懂的阅读材料逐段发过去，让它帮我解释。

最早是让它用 8 岁孩子能懂的话解释，后来还让它拆解逻辑、讲解生僻词；今年还让它用外星人类学家的局外人视角分析，以及从该观点的反面去分析。

这些方法在一定程度上颇有帮助，不过自从用AI 编程做阅读材料可视化过后，我就很少用那些提示词了。

因为AI 把材料做成合适的图表之后，确实更清晰了，一图可胜千言（图一）；而从文字形式变为图表形式，本身就是一种“陌生化”处理，也能让我更好理解材料内容（图二）。

2、输出内容可视化

对象说我写东西有个毛病：又臭又长。不过我总担心读者不好理解，忍不住想解释，一直想改却改不了。

最近试着写完后让AI可视化一下，再把图表给对象看，她说这样清爽多了。

比如把前一段的“阅读材料可视化”丢过去，马上就获得了这张更好懂的图文卡片（图三）。

3、数据可视化

实不相瞒，最开始尝试可视化，是想解决数字可视化问题。

当时我只知道用mermaid，但随着尝试图表类型增多，发现这一个库能支持的图表有限。

于是，我用 perplexity 找到更多库，形成了这个图表库对照表（图四），并放进了提示词里。

具体数据的可视化效果我就不展示了，直接把图表库对照表的内容，做成一个词云吧。

4、代码学习可视化

前一段时间学吴恩达老师的AI python 课时，为方便更好理解课程内容，我就自己写了个 Python 概念解释的提示词。

具体的动图效果和提示词，我在那条帖子里也有写过，感兴趣可以查看：

https://m.okjike.com/originalPosts/66e505b12cacf9416aeefd9b
机器人遥控，从入门到精通
Booster T1 和 Ta 的朋友们
或许需要遛狗机器人，在主人忙碌的时候替主人遛狗。让狗狗在保持每日运动量的同时，还能外出进行社会化。机器人需要能够通过蓝牙钥匙方式进出家门，自主上下楼梯，或者按电梯。能控制狗绳长短、有力量防爆冲。可以识别狗拉屎、尿尿，进行等待，还要能够包屎、捡屎、倒屎🤣
语言无处不歧义，在某种程度上，我们也可以说自然语言处理基础任务的核心就在于解决歧义问题。
爱拍照拍视频的朋友们，我宣布个事，我憋不住了，我们的新产品做的太好了，实在忍不住分享一下：

AIVlog，一个特别擅长剪Vlog的AI剪辑师，帮你全自动剪Vlog。想做这个是因为，在我的心里，人类就应该好好享受生活、认真记录生活，不应该花那么多时间学习怎么用软件剪视频（谁懂挑素材挑到老眼昏花的感觉）。

还没做完，预计11月初上架🍎
今天朋友告诉我：有个女生发现我是妹子，还看过我的自拍
好吧，摊牌了，不装了，其实我长这样🫢：
【Lora 推荐】 可以生成文字海报的 FLUX Lora。

非常适合用来做一些资讯和主题的封面图。触发词：text poster。

模型下载：huggingface.co/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-Text-Poster
Notebook LM 产品负责人和 Karpathy 都聊了一下这个产品目前需要优化的部分和欠缺的功能。

我整理了一下，一个比 Notebook LM 更好的 AI 播客 PMF 这不就出来了？

1. 移动应用开发：需要专门的移动应用；更便捷的音频控制，特别是在屏幕锁定时。

2. 交互功能：播放过程中能够中断并提问的能力；提出或请求后续剧集的选项。

3. 简化内容生成：简化基于兴趣点生成额外剧集的流程；减少收集资料和定制内容所需的时间和精力。

4. 分享和群组功能：与家人或朋友分享剧集的能力；群组收听体验的潜在功能。

5. 内容质量和呈现：对信息上下文化的积极反馈；避免枯燥的事实陈述。

6. 资料来源管理：目前主要依赖维基百科；建议提供快速资料来源选择器，并提供推荐。

7. 自定义指令：保存自定义指令模版的能力。

8. 离线功能：在网络连接不佳的地方可以本地保存内容的选项。

9. 与其他AI工具的集成：目前使用NotebookLM pod和ChatGPT Advanced Voice的组合进行问答。

10. 基于图像的播客生成：建议从单张图片生成简短播客；利用图像识别技术识别地标自动提取高质量资料，并提供简短的审核选项。
卧槽，来了朋友们，Comfy org 发布 ComfyUI V1 版本。

新手使用 ComfyUI 最大的问题终于被官方解决了。

发布跨平台的 ComfyUI 安装包，你现在可以一键安装 ComfyUI 了。

同时更新全新的 UI 界面解决很多体验问题，并且增加模型库和工作流管理。

发布完整桌面包特性：

代码签名和安全：ComfyUI 现在可以打开而不会触发安全警告。

跨平台：适用于 Windows / macOS / Linux

自动更新：通过自动更新保持在 ComfyUI 的稳定发布轨道上。

推荐的 Python 环境：不再手动设置的烦恼。

ComfyUI Manager默认安装：直接从 ComfyUI 注册表安装节点，访问最新的版本节点。

Tab 页面：您现在可以使用标签页打开多个工作流程并在它们之间切换。

自定义键位绑定：您现在可以定义真正的自定义键位绑定，而不会受到浏览器级命令的干扰。

自动模型资源导入：可以通过在安装过程中选择该目录来重用现有的 ComfyUI。

全新的用户界面：

顶部菜单栏：已将许多操作合并到顶部菜单栏，扩展开发者现在可以轻松地在那里附加自定义菜单项。

更容易访问模型和日志：通过右键单击托盘图标快速访问模型、自定义节点、输出文件和日志。

模型库：轻松浏览所有模型，并将它们作为检查点加载器直接从库中拖放。

工作流浏览器：现在可以在工作流浏览器中保存工作流以便快速访问，或者将它们导出到不同的目录。

自动模型下载：ComfyUI 现在允许用户在工作流中嵌入模型的 URL/id 并自动下载。

加入等待列表：https://www.comfy.org/waitlist
昨天我的治理AI在DAO中独立投出了第一票。这是一个75,000 USDC的拨款提案,AI经过考虑后投了反对票。它认为提案缺乏具体财务指标和预算细节,也未能阐明资金如何提升DAO的价值。附图是Agent同步提交到链上的说明，前面的数字2在合约中代表反对。

这个治理AI通过读取链上数据获得提案内容，做出决策,我此前已将投票权delegate给它控制的钱包。它能自主形成判断并直接在链上投票,不需要我的参与，也不需要我的批准。今后这个AI将长期运行,持续参与治理。

有朋友开玩笑说8年后的美国总统可能是个AI。8年可能过于乐观，但AI参与国家治理大概率将成为现实。要治理国家，先从参与治理一个DAO开始学起把。
非常屌的概念应用演示。

实时将你所处的环境变成各种虚拟游戏地图。

感觉 MJ 想做的那种 3D 生成就是这样的类型。

目前这个演示是用 Runway 的 V2V 做的，不知道可以实现实时转换还需要多久。

原作者是 Reddit 的 u/jesser722

Invalid media: video
如果不是专业的创作者的话，别用 AI 搞那种又长效果又不好的 AI 长视频了。

整个很有特点的 IP 形象然后运营就可以。

这个巫师猫咪的 IP 的视频在Ins Reels已经有 1200 万播放，很多人进行混合二创，起飞了。

原作者的推是：Cheeseball_sol
prompt：slogan

https://mp.weixin.qq.com/s/HjXxHyDJwitg3jzrglqpdw
Before
After
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