案例分析
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阅后即焚类型的可视化
解决长尾可视化需求、一次性需求。目前AIGC暂时不能解决复杂可视化问题，就先解决简单可视化问题。展平式的SVG + Claude 适用场景12不同的方向，产品规划和技术路线是不一样的。韩博：可视化的level，有那种一次性的生成式，现在的深度解读的，不然我们做了A，领导说B也要，都揉在一块了。 叙事可视化技术方案LLM + LovableClaude结合lovable：https://data-n
MCP学习笔记
MCP: AI时代的HTTP，一个统一的“AI插座”。把MCP理解为NPM包：能力标准化 -> 能力即服务 -> 能力市场 -> 新的商业模式。MCP本质上是一个集成协议/技术. [[learning/PPT/AI 编程：从模糊需求到精准实现/DeepResearch]] Function Calling VS. MCP VS. A2A
技术拆解-Lovable
技术选型基础框架React + TailwindCSS + RadixUI(Radix Primitives，支持可视化组件编排)https://github.com/radix-ui/primitives 可视化recharts 如何解决输出结果过长的问题？生成的内容放单个文件，Claude的长度不够，很容易触发limit。 案例https://data-narrative-visualizer
2025年D2参会感想
关注外面世界的变化，培养大局观我们常常容易局限于自己所接触的狭小范围，被琐事所束缚。然而，只有突破这种局限，才能真正拓宽眼界、丰富知识。当我们的视野不再局限于眼前，知识储备逐渐增长时，我们就能更清晰地认识和理解各种事件，并洞察其后续的趋势变化。这将帮助我们做出更具前瞻性和关键性的选择。如果只盯着前端，就自己把路给走窄了。 该如何看待AI我发现我们和这些公司有个很本质的区别：我们是自上而下搞AI，他