weekly-summary-20250316
技术
“阅后即焚”类型的叙事可视化
Claude结合lovable：
https://data-narrative-visualizer.lovable.app/
把可视化图表整合进去，就可以生成“阅后即焚”类型的叙事可视化
胡博：截了3张tradingview的图输入，几个tab页面就搭好了
https://shareverse-dashboard.lovable.app/
叙事可视化论文
Leveraging Foundation Models for Crafting Narrative Visualization-A Survey
探讨如何利用基础模型（Foundation Models）（如大语言模型、多模态模型）提升叙事可视化（Narrative Visualization）的创作流程。核心问题是：如何系统化整合基础模型的能力（如自然语言处理、内容生成）以自动化生成数据驱动的故事，并解决传统方法在数据分析、叙事逻辑、可视化生成和交互中的技术壁垒。
作者的核心论点是：基础模型通过四阶段参考模型（分析、叙述、可视化、交互）显著优化叙事可视化的创作流程，其能力覆盖数据洞察提取、故事逻辑构建、图表生成与交互设计，但仍需解决多模态对齐、逻辑关系建模等挑战，未来需结合人机协作与领域知识深化应用。
Question-guided Insights Generation for Automated Exploratory Data Analysis
探讨如何通过自动化系统（QUIS）解决传统探索性数据分析（EDA）的局限性，即用户领域知识不足和方法效率低下的问题。核心目标是开发一种无需预训练、基于问题引导的EDA框架，自动生成数据相关的问题并高效探索数据子空间以提取统计显著的洞察。
代码逆向工程：Claude Code
https://ghuntley.com/tradecraft/
Gemini 2.0 文生图
https://mp.weixin.qq.com/s/M1esz8IpRglYHvUr0bn9Sw
Claude3.7 SVG提示词
https://mp.weixin.qq.com/s/RQ1p8jeCsymXo4ftCxpvQg
https://mp.weixin.qq.com/s/DYzXjCK1rM6EU_RRkC5mmg
PDF2可视化
https://mp.weixin.qq.com/s/JVxbbkR587_Mxpu02k29Kw
前端的AOP库
https://github.com/NicolasThierion/aspectjs
大屏自适应：v-scale-screen
https://github.com/Alfred-Skyblue/v-scale-screen
翻译质量最好的AI大模型
https://mp.weixin.qq.com/s/eUD13NOP4unAZCCzV2ax9A
Mermaid画架构图
https://mermaid.nodejs.cn/syntax/architecture.html
https://mermaid.nodejs.cn/syntax/block.html
What’s new in the world of LLMs, for NICAR 2025
https://simonwillison.net/2025/Mar/8/nicar-llms/
想法
未来是属于设计师的
产品设计师、UX设计师、软件系统设计师……
纯干活是没发展前途的，唯有掌握设计的话语权，能真正影响最终的产品，才是正途。
这次的D2的讲师，没有一个是纯干活的，全部都是“设计师”。
人情练达即文章
这句话出自《红楼梦》第五十八回，是贾宝玉对龄官的评价。这句话的意思是：真正通晓人情世故、善于处理人际关系的人，其行为举止本身就是一篇精彩的文章。
对这个世界和社会的认识越深刻，就越是能理解这句话的正确性。无论是在职场中，还是在日常生活中，懂得人情世故、善于与人相处，都是一种重要的能力。
带你去看更大的世界的交通工具
汽车能带我去看祖国的山水美景，那么什么可以带我去看这个世界？
英语是不是我的翅膀？
Lovable有感：留给前端的领域不多了
感觉就剩专业深度垂类和富交互等少量场景机会了。
学习三要素：目标、方法、习惯
前两者好弄，第三个难坚持，最是关键。
好文摘抄
出来混，最重要的是先出来
踏出第一步，才有希望。
志存高远
https://www.zhihu.com/question/500135527/answer/2656145759?utm_psn=1882331517923091856
信静同学身上有一种可贵的品质，”志存高远”，值得我们钦佩。用互联网时髦的话来说，就是“延迟满足”。
一个专注的人运气不会太差。
人生的容错率大到无法想象，千万别凑合
https://www.zhihu.com/question/14400937476/answer/120296487930
当前的制度就是逼着人去做超出自己当前能力范围的事情
From 知乎用户。
Visual programming is stuck on the form：低代码编程，恐怕不会成功
https://interjectedfuture.com/visual-programming-is-stuck-on-the-form/
https://www.ruanyifeng.com/blog/2025/03/weekly-issue-341.html
对于优秀的程序员，只要弄清楚了底层，UI（用户界面）就会显而易见。
低代码编程的问题在于，它是先有 UI（形式），再有代码（功能）。
用户先拖拉生成 UI，系统再根据 UI 生成代码。这是本末倒置，让底层代码适配 UI，注定了两者都有问题：UI 是空想出来的，代码为了适配 UI，注定冗余和低效。
所以，优秀的软件不可能用这种方式生成，低代码编程不会成功。
我认为，他说的很有道理。低代码编程解决不了这个根本缺陷，适用场景有限，大概只适合一些简单任务，或者生成原型，不会成为主流工具。程序员应该谨慎开发这类工具，付出的劳动很可能打水漂。
写到这里，问题就来了：AI 算不算低代码编程（或者无代码编程）？如果低代码编程不会成功，那么 AI 编程会成功吗？
我认为，AI 不同于低代码编程。低代码编程是使用者给出 UI，系统来生成代码，而 AI 是系统同时生成 UI 和代码，用户只需要说出需求即可。
这种情况下，形式与功能的结合，完全取决于 AI 的能力。如果有一天，AI 视频能够成功，画面美，情节好，那么 AI 编程大概也会成功，生成形式与功能统一的应用程序。
端正态度，持续缓慢的学习
https://zhuanlan.zhihu.com/p/651179506?utm_psn=1884026041556784026
爱因斯坦说过，“智慧不是学校教育的产物，而是终身学习的产物”；
AI领域大牛吴恩达也说过，“持续而缓慢的学习，而不是临时抱佛脚，才能带来长久的成长”。
不要把任何练习打成一种消耗战
你把一个程序跑1个小时，还是4个小时，它都不会变成另外一套程序。但是你在4小时后发现了程序的一个错误，那你下次就快一点点。
也就是说，你练多久和你将会达到的水准没有直接的联系，你完全不必幻想你以现在的水平重复多少小时以后，可以达到下一个水平的成就。但是，你可以选择为你不停修复自己的模型，预留出相对充裕的时间。或许你改掉一个旧技术，只用了0.1秒，但是你为了分析，思考，实验，包括等待所付出的时间，可能就是3小时59分59秒了。