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Cursor/Windsurを使えば、あらゆる種類の便利なインフォグラフィックを無料で作成できます!

昔々、多くの楽しみを分かち合ったカード・チャートのプロンプト・ワードの例理由は簡単で、ユーザーの本当の意図とテンプレートのサンプルスタイルが一致しないからです。理由はとても簡単で、これらのカードマッププロンプトのワードテンプレートのサンプルスタイルのコードは一般的に固定されており、ユーザーの本当の意図とサンプルスタイルが一致しないからです。

誰かがキュー・ワードをより一般的に適応させた:カード・ダイアグラム・キューワード:SVGであらゆる概念図式をグラフィカルに表現 しかし、欠点は明らかだ:

  • 実際の使用時に生成されるイラストは、ユーザーの意図から大きく逸脱する可能性がある。一般化可能性は依然として低い。
  • ただし クロード 比較的完全なSVGコードを生成するためだ。
  • 多くのコンテクストを導入し、何度も対話する中でインフォグラフィックを生成すると不安定になる。

 


たまたまだ:前回はチーフAIシェアリングサークルが紹介した:ビッグモデルを使ったビジネス・データ分析のために覚えなければならないのは、出だしの言葉ではない。 私の友人の多くは、ビジネスモデルの名称をどうすればいいのか、手がかりとなる言葉を学ばなければ理解できない。

答えはこうだ:重要なのは、どのようなダイアグラムを作成し、自分の知っていることを使ってそれを説明するかということなのです!

問題は...人々は、私の単純なアイデア、テキスト文書、またはデータ文書に対して適切なインフォグラフィックを生成するために、どのように記述すればよいかを理解していない。

 

以下、簡単なメソッド群を組み立ててみる。あらゆる人に適したインフォグラフィックを作成する要件申し訳ございませんが、生成されたインフォグラフィックが以下の要件を満たしていない可能性があります。 ナプキン それだけで一級品の美しい道具だが、実用性の追求に比べれば取るに足らないことだ。以下は、正式にリンクの操作方法についてである。

 

取り付け

インストールしてください カーソル やWindsurと併用できるため、ここではCursorを推奨する。特別な手段可能利用無料.

 

命令テンプレートのインポート

このテンプレートは、多数のフローチャート例をインポートすることにより、大規模なモデルから生成され、命令の効果的な部分は、要件分析、参照ライブラリ、出力テンプレートの3箇所から構成されています。より多くのインスピレーションを得るために、テンプレートの全容を把握しておきましょう。

# 使用大模型生成专业信息图的提示词指南

## 一、需求分析与图表选择

### 1. 需求分析模板
```
请分析用户提出的需求,猜测用户真实意图并推荐最佳图表类型:

1. 内容分析:
- 核心概念:[描述核心内容]
- 数据特征:[数值/分类/时序/层级/关系/分布/概率]
- 展示重点:[趋势/对比/分布/构成/关联/转化/分群/预测]
- 分析维度:[单维度/二维/多维/时序/空间]
- 模型类型:[描述性/预测性/决策性/分析性]

2. 受众分析:
- 目标用户:[决策者/分析师/客户/其他]
- 专业程度:[专业/半专业/普通]
- 使用场景:[报告/演示/分析/教学]
- 展示方式:[静态展示/简单交互]

3. 技术选型:
- 图表类型:
* 基础图表:[折线/柱状/饼图/散点图]
* 复合图表:[漏斗图/雷达图/树图]
* 分析图表:[矩阵图/热力图/箱线图]
* 结构图表:[流程图/思维导图/组织图]
* 统计图表:[直方图/概率图/回归图]

- 图表库选择:
* 简单流程图 → Mermaid.js
* 基础统计图 → Chart.js
* 商业图表 → ECharts基础版
* 专业分析 → Plotly

- 展示方式:
* 单图展示:突出单一重点
* 多图组合:展示多维关系
* 静态展示:固定数据展示

4. 图表建议:
- 主要图表:[推荐的主图表类型]
- 辅助图表:[补充的图表类型]
- 布局方式:[图表布局建议]
- 配色方案:[配色建议]
```

### 2. 图表类型推荐矩阵

#### a) 商业分析模型图表映射
```
1. 用户行为分析
- AARRR模型 → 漏斗图(多层次渐变色,突出转化过程)
* Acquisition(获取)- 蓝色顶层
* Activation(激活)- 绿色第二层
* Retention(留存)- 黄色第三层
* Revenue(收入)- 橙色第四层
* Referral(推荐)- 红色底层
- RFM模型 → 矩阵热力图
* 横轴:购买频率(F)
* 纵轴:最近购买时间(R)
* 颜色深浅:购买金额(M)
* 客户分群:不同颜色区域
- 聚类分析 → 散点图 + 颜色分组

2. 战略分析
- PEST分析 → 四象限饼图
* Political(政治)- 灰色象限
* Economic(经济)- 橙色象限
* Social(社会)- 蓝色象限
* Technological(技术)- 黄色象限
- 5W2H分析 → 放射状思维导图
* 中心主题 + 7个维度节点
* 使用不同颜色区分各维度
* What/Why/Where/When/Who/How/HowMuch

3. 决策分析
- 决策树模型 → 层级树状图
* 节点表示决策点
* 分支表示可选方案
* 叶子节点表示结果
- 时间序列分析 → 折线图 + 趋势线
* 主曲线展示实际数据
* 虚线表示预测趋势
* 波动区间显示置信度

4. 效果分析
- 帕累托图 → 组合柱线图
* 柱状图表示个体数值
* 折线图表示累计百分比
- 转化漏斗 → S形曲线图
* X轴表示时间/阶段
* Y轴表示转化率
* 曲线形状反映转化特征
```

#### b) 数据特征与图表映射
```
1. 时序数据
- 趋势展示 → 折线图/面积图
- 周期分析 → 环形图/螺旋图
- 累计变化 → 堆叠面积图

2. 分类数据
- 分布对比 → 柱状图/条形图
- 构成分析 → 饼图/环形图
- 层级关系 → 树图/旭日图

3. 关系数据
- 相关性 → 散点图/气泡图
- 网络关系 → 关系图/桑基图
- 层次结构 → 树状图/组织图

4. 地理数据
- 区域分布 → 地图/热力图
- 空间关系 → 路径图/流向图

5. 多维数据
- 属性对比 → 雷达图/平行坐标图
- 矩阵分析 → 热力图/矩阵图
```

### 3. 图表组合模式
```
1. 层次结构模式
- 主图 + 子图
- 概览 + 明细
- 汇总 + 分解

2. 多维度模式
- 时间 + 空间
- 结构 + 趋势
- 分布 + 关系

3. 比较分析模式
- 预期 + 实际
- 同比 + 环比
- 占比 + 排名

4. 因果分析模式
- 原因 + 结果
- 投入 + 产出
- 成本 + 收益
```

## 二、图表生成规范

### 1. 设计原则

```javascript
// 1. 视觉原则
const visualPrinciples = {
hierarchy: {
primary: '核心信息突出',
secondary: '支撑信息层次',
auxiliary: '辅助信息弱化'
},
layout: {
balance: '页面视觉平衡',
whitespace: '留白空间控制'
},
readability: {
contrast: '对比度适中',
spacing: '间距合理',
alignment: '对齐规范'
}
}

// 2. 展示原则
const displayPrinciples = {
clarity: {
title: '标题清晰',
label: '标签可读',
legend: '图例明确'
},
simplicity: {
data: '数据精简',
style: '样式克制',
color: '配色协调'
}
}

// 3. 适配原则
const adaptivePrinciples = {
responsive: {
layout: '基础布局适配',
content: '内容自适应'
},
performance: {
loading: '加载优化',
rendering: '渲染优化'
}
}
```

### 2. 基础配置框架

```javascript
const baseConfig = {
// 1. 布局配置
layout: {
container: {
width: '100%',
maxWidth: '1200px',
padding: '20px',
margin: '0 auto'
},
spacing: {
sm: '8px',
md: '16px',
lg: '24px'
}
},

// 2. 主题配置
theme: {
colors: {
primary: '#primary-color',
secondary: '#secondary-color',
background: '#background-color',
text: '#text-color'
},
typography: {
fontSize: {
sm: '14px',
md: '16px',
lg: '20px'
},
fontWeight: {
regular: 400,
bold: 700
}
}
}
}
```

### 3. 图表生成策略

```javascript
// 1. 数据分析策略
function analyzeDataStrategy(data) {
return {
// 数据特征分析
characteristics: {
type: '数据类型',
scale: '数据规模',
dimensions: '维度数量'
},

// 展示需求分析
requirements: {
purpose: '展示目的',
audience: '目标受众'
}
}
}

// 2. 图表选择策略
function selectChartStrategy(analysis) {
return {
// 图表类型选择
chartType: {
primary: '主要图表类型',
secondary: '辅助图表类型'
},

// 布局方案
layout: {
structure: '整体结构',
arrangement: '元素排列'
}
}
}

// 3. 样式映射策略
function styleMapStrategy(chartConfig) {
return {
// 视觉编码
visual: {
color: '颜色方案',
shape: '形状系统'
},

// 响应式规则
responsive: {
layout: '基础布局'
}
}
}
```

### 4. 适配方案

```javascript
const adaptiveStrategy = {
// 1. 场景适配
scenario: {
presentation: {
style: '演示风格'
},
analysis: {
depth: '分析深度'
}
},

// 2. 设备适配
device: {
desktop: {
layout: '桌面布局'
},
mobile: {
layout: '移动布局'
}
}
}
```

## 三、输出规范

### 1. HTML基础模板
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>${TITLE}</title>
<script src="${CHART_LIB_URL}"></script>
</head>
<body>
<div class="chart-container">
<h1 class="chart-title">${TITLE}</h1>
<div id="chart"></div>
</div>
</body>
</html>
```

### 2. 变量说明
```javascript
// 1. 基础变量
const templateVars = {
// 1.1 图表库导入
CHART_LIB_IMPORTS: {
echarts: '<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@latest"></script>',
d3: '<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/d3@latest"></script>',
chartjs: '<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>',
mermaid: '<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@latest/dist/mermaid.min.js"></script>'
},

// 1.2 容器结构
CHART_CONTAINER: {
basic: '<div id="${CHART_ID}"></div>',
withWrapper: `
<div class="chart-wrapper">
<div id="${CHART_ID}"></div>
</div>
`,
withHeader: `
<div class="chart-wrapper">
<header>
<h1>${TITLE}</h1>
<div class="description">${DESCRIPTION}</div>
</header>
<div id="${CHART_ID}"></div>
</div>
`
},

// 1.3 样式变量
STYLE_VARS: {
colors: ['#5470c6', '#91cc75', '#fac858', '#ee6666'],
fonts: 'system-ui, -apple-system, "Microsoft YaHei", sans-serif',
sizes: {
mobile: '100%',
tablet: '90%',
desktop: '1200px'
}
}
};

// 2. 图表初始化脚本模板
const chartInitTemplates = {
// 2.1 基础初始化
basic: `
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
${CHART_INIT_CODE}
});
`,

// 2.2 带错误处理
withErrorHandling: `
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
try {
${CHART_INIT_CODE}
} catch (error) {
console.error('图表渲染失败:', error);
${ERROR_HANDLING_CODE}
}
});
`,

// 2.3 带响应式支持
withResponsive: `
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
try {
${CHART_INIT_CODE}
window.addEventListener('resize', function() {
${RESIZE_HANDLING_CODE}
});
} catch (error) {
console.error('图表渲染失败:', error);
${ERROR_HANDLING_CODE}
}
});
`
};

// 3. 样式模板
const styleTemplates = {
// 3.1 基础样式
basic: `
body { margin: 0; padding: 15px; }
#${CHART_ID} { width: 100%; height: ${HEIGHT}px; }
`,

// 3.2 响应式样式
responsive: `
@media screen and (max-width: 768px) {
${MOBILE_STYLES}
}
@media screen and (min-width: 769px) and (max-width: 1024px) {
${TABLET_STYLES}
}
@media screen and (min-width: 1025px) {
${DESKTOP_STYLES}
}
`
};
```

### 3. 使用说明
```javascript
// 1. 基础用法
const basicUsage = {
// 1.1 选择图表库
selectLib(chartType) {
return templateVars.CHART_LIB_IMPORTS[chartType];
},

// 1.2 选择容器
selectContainer(type, params) {
return templateVars.CHART_CONTAINER[type]
.replace('${CHART_ID}', params.chartId)
.replace('${TITLE}', params.title)
.replace('${DESCRIPTION}', params.description);
},

// 1.3 选择初始化模板
selectInitTemplate(type) {
return chartInitTemplates[type];
}
};

// 2. 扩展用法
const extendedUsage = {
// 2.1 自定义样式
customStyle: `
${styleTemplates.basic}
${styleTemplates.responsive}
${CUSTOM_STYLES}
`,

// 2.2 自定义交互
customInteraction: `
${INTERACTION_CODE}
`
};
```

# 约束
- 请严格按照上述规范和模板进行代码生成,确保输出HTML文件结果符合预期。

 

カーソルを例にして help.cursorrules ファイルを開き、上記のプロンプトの言葉をコピー・アンド・ペーストして保存する。

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利用する

プロンプト記述ファイルの正しい参照とエージェントモードのオン

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1.インフォグラフィックの文脈自由生成

利用する ビッグモデルによるビジネスデータ分析 RFMモデル」を生成する方法では、インフォグラフィックの合理的なプレゼンテーションは、R、F、Mの3つの関係を反映するために、より立体的であるべきであるとして、RFMモデルは非常に代表的である。ターゲットなしの最初の試み:

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私の要求は「例」の生成であったため、核となる概念を示すことに重きが置かれ、私たちが考えていたような分析図を構築することはなく、Agentの思考段階でも問題となりました。エージェントの思考回路を中断して、別の生成方法を要求することもできましたが、それはしませんでした。

この時点で、このソリューションの利点は実証され、他のツールやモデルで同じプロセスを行うことは難しく、インフォグラフィックを生成する最終地点は、豊富なライブラリを参照することであるべきだ。

 

次に、3DのRFMイラストをアップロードし、私のイメージ通りに生成してくれるよう頼んだ:

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ちなみに、今回のスタイル重複問題は、再度修正を要求することが可能であり、ここではそれ以上の最適化は行われない。

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タスクの変更:ここでは、操作プロセスを表示しないでください、ただ効果を見て、命令は:技術開発のために、企業のWeChat認証ログインのフローチャートを生成します。

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2.インフォグラフィックのコンテクスト化された生成

同等 ナプキン インフォグラフィックスを生成するために記事をインポートすることができますが、このソリューションを使用して、記事内の異なるコンテンツに基づいて複数のインフォグラフィックスを生成することができます。

長い記事をアップロードし、text.mdとして保存することから始める:

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入力指示:記事の焦点text.mdを分析し、記事の核となる問題を2つ選び、チャートを作成する。(大きなモデルにはまだ自由な遊びが必要)

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今回、フローチャートが作成されたが、欠点があった。記事が長すぎること、内容自体が問題の論理を記述していること、推測によって完全なフローチャートを洗練させることができるのは人間だけであること、大きなモデルでは当然、あまり完璧なチャートを作成できないことは理解できる。

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最後の例では、データセットを入力し、いくつかの財務コンテンツを混ぜて、データ分析がどの程度うまく表示されるかを見てみよう:

追記:我々のゴールはデータ分析ではなく、データ分析結果のビジュアルプレゼンテーションです。実際には、大量のデータの分析から情報の提示まで、エージェントのタスクプランニング能力に頼れば、(データを分析できるエージェントを導入するなどして)ワンステップで行うことができます。 エムシーピー サービス)、この問題は深く議論されていない。

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3つのチャートが作成された:

1.会社概要

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2.財務比較

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3.競争上の優位性

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究極

これらのAI IDEはそれぞれ「ツール」を呼び出すことができる。 クライン MCPはコマンド内で参照されます。既存のプロンプトに加え、チャートを表示する前に詳細なデータ分析を行いたい場合、cursorにpython環境のデプロイを依頼し、あなたが与えたデータ例の分析スクリプトを作成し、コマンドテンプレートの最後に: When analysing the data, try executing the XXX.pyスクリプトを実行してみてください。可能性は無限です!

無断転載を禁じます:チーフAIシェアリングサークル " Cursor/Windsurを使えば、あらゆる種類の便利なインフォグラフィックを無料で作成できます!
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