TLDR
本文系统梳理了如何高效、正确地使用 Cursor 这类 AI 编码助手。核心观点包括：多轮对话会显著降低 LLM 的准确率，应优先采用一次性完整描述需求的方式；通过“AI 友好架构”优化项目结构和代码语义（如自文档化、契约式设计、结构化 README、DSL 术语映射等），能极大提升 AI 理解和协作效率；合理利用 Cursor 的多种问询模式（Agent、Ask、Manual、Custom、Background）和上下文管理功能，结合项目实际灵活切换；并建议根据任务类型和模型特性选择合适的 AI 模型。整体强调：以工程化视角优化代码和文档结构，主动为 AI 提供高质量上下文，是发挥 AI 编码助手最大价值的关键。
TLDR 本文探讨了如何使用 ControlNet-Canny 增强数据可视化，灵感来源于历史上的拟动物地图。通过利用 ComfyUI 和 ControlNet 等 AI 工具，我们可以在保持数据完整性的同时，为图表注入主题元素，创建更具吸引力和上下文相关性的可视化。实验展示了一种现代方法，借鉴了古老的制图技术，通过创意视觉表达使数据更具表现力和意义。
TLDR 本文记录了我使用 AI 工具创建像素艺术动画的实验尝试。通过探索 ComfyUI 等不同方法，我尝试为简单的奔跑动画生成角色精灵表。虽然结果仍处于初步阶段并面临几个挑战，但这个实验提供了一些将 AI 与像素艺术创作结合的见解。文章分享了我的学习过程和开发的技术工作流程，希望对对类似实验感兴趣的人有所帮助。
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本研究调查了自动化在叙事可视化工具中的应用，总结了六种类型：注释图表、信息图表、时间线和故事线、数据漫画、滚动讲述和幻灯片，以及数据视频。研究根据智能和自动化水平将工具分为四类：设计空间、创作工具、机器学习/人工智能支持工具，以及机器学习/人工智能生成工具。通过调查 105 篇论文和相关工具，研究探讨了自动化如何逐步参与可视化设计和叙事过程，以帮助用户创建叙事可视化。该研究旨在提供当前研究和发展的概述，确定每个类别中的关键研究问题，并为该领域的进一步研究提供机会。
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本文提供了人工智能(AI)的全面概述，涵盖了其基本概念、历史发展和关键里程碑。从将智能基本定义为一个将输入映射到特定输出的系统开始，它探讨了重要事件，如 1956 年确立 AI 作为学术领域的达特茅斯会议，以及 1958 年引入神经网络方法的联结主义的出现。文章包含详细的解释、图表和数学概念，以帮助理解 AI 的理论基础和实际应用。
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LIDA 是一种新型工具，用于生成与语法无关的可视化和信息图表。它解决了自动化可视化创建中的几个关键挑战：
该系统使用由大型语言模型（LLMs）和图像生成模型（IGMs）驱动的多阶段流程。它由 4 个主要模块组成：
LIDA 提供了 Python API 和交互式用户界面，支持直接操作和多语言自然语言，用于生成图表、信息图表和数据故事。
