AI 技能AI 插件【免費(fèi)下載鏈接】baoyu-skills項(xiàng)目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/baoyu-skills點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載導(dǎo)讀信息圖的成敗往往在動(dòng)筆設(shè)計(jì)之前就已注定同樣的素材是先畫成時(shí)間軸還是對(duì)比矩陣是先定視覺風(fēng)格還是先定學(xué)習(xí)目標(biāo)決定了讀者能否在數(shù)秒內(nèi)抓住核心信息。baoyu-infographic 技能包提供了 21 種布局layout與 22 種風(fēng)格style的可組合體系而其內(nèi)容分析框架analysis-framework.md正是連接原始素材與最終版式之間的決策中樞。本文基于該框架文檔結(jié)合技能包的工作流與參考資源系統(tǒng)講解如何在生成信息圖之前完成內(nèi)容類型分類、學(xué)習(xí)目標(biāo)識(shí)別、受眾分析、復(fù)雜度評(píng)估、視覺機(jī)會(huì)映射與數(shù)據(jù)逐字提取并最終產(chǎn)出結(jié)構(gòu)化的analysis.md為后續(xù)的布局×風(fēng)格推薦與提示詞生成提供可靠依據(jù)。框架定位信息圖生產(chǎn)流程中的第一道工序在 baoyu-infographic 的整體工作流中內(nèi)容分析位于所有視覺工作的最前端。SKILL.md 將流程劃分為七個(gè)步驟其中Step 1.2「Analyze Content → analysis.md」明確要求保存源內(nèi)容文件路徑或粘貼文本 →source.md若已存在則先備份為source-backup-YYYYMMDD-HHMMSS.md分析主題topic、數(shù)據(jù)類型data type、復(fù)雜度complexity、語(yǔ)氣tone、受眾audience檢測(cè)源語(yǔ)言與用戶語(yǔ)言從用戶輸入中提取設(shè)計(jì)指令保存分析結(jié)果analysis.md已存在時(shí)同樣執(zhí)行時(shí)間戳備份。而分析環(huán)節(jié)的詳細(xì)方法論正是本文要展開的 analysis-framework 文檔。換句話說(shuō)該框架是 Step 1.2 的操作手冊(cè)它把如何理解一份素材拆解成可執(zhí)行的六個(gè)維度并定義了分析結(jié)果的統(tǒng)一輸出格式。分析完成后structured-content-template.md 負(fù)責(zé)把分析結(jié)論轉(zhuǎn)譯為設(shè)計(jì)師可直接使用的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容base-prompt.md 則負(fù)責(zé)將其組裝為最終的圖像生成提示詞。教學(xué)設(shè)計(jì)思維五種貫穿始終的立場(chǎng)框架要求分析者以**世界級(jí)教學(xué)設(shè)計(jì)者world-class instructional designer**的視角處理素材而非機(jī)械地摘抄文字。文檔給出了五條核心原則及其應(yīng)用方式原則應(yīng)用方式深度理解Deep Understanding先通讀整份文檔再分析其中的任何一部分避免斷章取義以學(xué)習(xí)者為中心Learner-Centered關(guān)注讀者需要理解什么而不是我們想展示什么視覺敘事Visual Storytelling用視覺真正傳達(dá)信息而非僅僅裝飾頁(yè)面認(rèn)知負(fù)荷Cognitive Load在不損失準(zhǔn)確性的前提下簡(jiǎn)化復(fù)雜概念控制單圖信息密度數(shù)據(jù)完整性Data Integrity絕不改寫、概括或轉(zhuǎn)述源數(shù)據(jù)中的事實(shí)這五條原則中前三條決定分析什么后兩條決定邊界在哪——認(rèn)知負(fù)荷要求適度精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)完整性又要求事實(shí)原樣保留。兩者看似矛盾實(shí)則互補(bǔ)可精簡(jiǎn)的是表達(dá)方式不可改動(dòng)的是事實(shí)本身。這一張力也貫穿后續(xù)全部六個(gè)分析維度。六個(gè)分析維度詳解維度一內(nèi)容類型分類Content Type Classification框架將常見信息圖素材歸納為 11 種內(nèi)容類型并直接給出每種類型對(duì)應(yīng)的最佳布局與最佳風(fēng)格推薦。這是整個(gè)分析框架中與布局×風(fēng)格決策聯(lián)系最緊密的一環(huán)內(nèi)容類型特征最佳布局最佳風(fēng)格時(shí)間線/歷史Timeline/History順序事件、日期、演進(jìn)linear-progressioncraft-handmade、aged-academia流程/教程Process/Tutorial分步說(shuō)明、how-tolinear-progression、winding-roadmapikea-manual、technical-schematic對(duì)比ComparisonA vs B、優(yōu)缺點(diǎn)、前后對(duì)比binary-comparison、comparison-matrixcorporate-memphis、bold-graphic層級(jí)Hierarchy層級(jí)、優(yōu)先級(jí)、金字塔hierarchical-layers、tree-branchingcraft-handmade、corporate-memphis關(guān)系Relationships連接、重疊、相互影響venn-diagram、hub-spoke、jigsawcraft-handmade、subway-map數(shù)據(jù)/指標(biāo)Data/Metrics統(tǒng)計(jì)、KPI、度量dashboard、periodic-tablecorporate-memphis、technical-schematic循環(huán)Cycle/Loop反復(fù)發(fā)生的過(guò)程、反饋回路circular-flowcraft-handmade、technical-schematic系統(tǒng)/結(jié)構(gòu)System/Structure組件、架構(gòu)、解剖structural-breakdown、bento-gridtechnical-schematic、ikea-manual旅程/敘事Journey/Narrative故事、用戶流、里程碑winding-roadmap、story-mountainstorybook-watercolor、comic-strip概覽/摘要Overview/Summary多主題、功能亮點(diǎn)bento-grid、periodic-table、dense-moduleschalkboard、bold-graphic產(chǎn)品/購(gòu)買指南Product/Buying Guide多維對(duì)比、規(guī)格、陷阱dense-modulesmorandi-journal、pop-laboratory、retro-pop-grid、retro-popup-pop這份分類表的價(jià)值在于它把信息的內(nèi)在結(jié)構(gòu)信息與自身的關(guān)系作為選擇版式的第一依據(jù)。例如當(dāng)源材料是一串帶日期的歷史事件時(shí)linear-progression 布局帶節(jié)點(diǎn)的線性排布、連接路徑、起止標(biāo)記、方向指示天然契合而當(dāng)材料是多個(gè)互有重疊的概念時(shí)venn-diagram 才真正說(shuō)得清關(guān)系。值得注意的是類型與布局并非一對(duì)一部分類型擁有多個(gè)候選布局如概覽類可選用 bento-grid 或 periodic-table此時(shí)需結(jié)合其余維度復(fù)雜度、受眾、語(yǔ)氣進(jìn)一步收斂。維度二學(xué)習(xí)目標(biāo)識(shí)別Learning Objective Identification框架要求每張信息圖設(shè)定13 個(gè)清晰的學(xué)習(xí)目標(biāo)。好的學(xué)習(xí)目標(biāo)應(yīng)當(dāng)具體且可衡量specific and measurable聚焦讀者將理解什么而非讀者將看到什么站在讀者視角撰寫。標(biāo)準(zhǔn)句式是看完這張信息圖后讀者將理解……After viewing this infographic, the viewer will understand...。文檔按內(nèi)容側(cè)面給出了目標(biāo)模板內(nèi)容側(cè)面目標(biāo)模板核心概念...理解 [主題] 是什么以及為什么重要流程...理解如何 [完成某件事]對(duì)比...理解 [A] 與 [B] 之間的關(guān)鍵差異關(guān)系...理解 [各要素] 如何相互連接數(shù)據(jù)...理解 [關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)] 的意義學(xué)習(xí)目標(biāo)在流程中的作用是承上啟下它既是內(nèi)容分析的產(chǎn)出回答這份素材對(duì)讀者意味著什么又是后續(xù) structured-content-template.md 中每個(gè)章節(jié)對(duì)應(yīng)一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)的編排依據(jù)。維度三受眾分析Audience Analysis受眾決定了復(fù)雜度的上限、強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)與風(fēng)格的取向?？蚣芙o出四個(gè)考察因素因素需要回答的問(wèn)題影響知識(shí)水平Knowledge Level讀者已經(jīng)知道什么決定內(nèi)容復(fù)雜度深淺觀看語(yǔ)境Context讀者為什么看這張圖決定強(qiáng)調(diào)點(diǎn)期望Expectations讀者希望學(xué)到什么決定成功標(biāo)準(zhǔn)視覺偏好Visual Preferences專業(yè)、俏皮還是偏技術(shù)影響風(fēng)格選擇例如面向?qū)＜业募夹g(shù)架構(gòu)圖可放心使用 technical-schematic 風(fēng)格與高密度術(shù)語(yǔ)而面向新手的科普?qǐng)D則更適合 chalkboard 或 craft-handmade 風(fēng)格、簡(jiǎn)化術(shù)語(yǔ)。維度四復(fù)雜度評(píng)估Complexity Assessment復(fù)雜度按主要信息點(diǎn)的數(shù)量分為三檔直接指導(dǎo)布局密度的選擇級(jí)別判定標(biāo)準(zhǔn)布局建議簡(jiǎn)單Simple35 個(gè)要點(diǎn)稀疏布局、單一焦點(diǎn)中等Moderate68 個(gè)要點(diǎn)均衡布局、清晰分區(qū)復(fù)雜Complex9 個(gè)以上要點(diǎn)高密度布局、多分區(qū)在 SKILL.md 的布局庫(kù)中dense-modules正是為高密度信息大圖設(shè)計(jì)的布局類型與框架中的復(fù)雜檔位形成呼應(yīng)而關(guān)鍵詞快捷方式Keyword Shortcuts也印證了這一點(diǎn)當(dāng)用戶輸入高密度信息大圖 / high-density-info時(shí)技能會(huì)將dense-modules作為首選布局并推薦 portrait 豎版比例。維度五視覺機(jī)會(huì)映射Visual Opportunity Mapping該維度回答一個(gè)核心問(wèn)題哪些內(nèi)容適合畫出來(lái)而不是寫出來(lái)?？蚣芙o出了常見的映射關(guān)系內(nèi)容元素視覺處理方式數(shù)字/統(tǒng)計(jì)大號(hào)高亮數(shù)字對(duì)比并排、分屏流程箭頭、編號(hào)步驟、流向?qū)蛹?jí)金字塔、分層、大小差異關(guān)系連線、連接、重疊形狀類別顏色編碼、分組、分區(qū)時(shí)間線水平/垂直演進(jìn)引語(yǔ)引用框、引號(hào)這一映射在后續(xù)結(jié)構(gòu)化內(nèi)容生成中會(huì)被進(jìn)一步細(xì)化為視覺元素Visual Element字段——包括視覺類型icon/chart/illustration/diagram/photo、主題Subject與表現(xiàn)手法Treatment并在最終提示詞中以{{LAYOUT_GUIDELINES}}和{{STYLE_GUIDELINES}}占位符的形式注入 base-prompt.md 模板。維度六數(shù)據(jù)逐字提取Data Verbatim Extraction框架用 Critical 強(qiáng)調(diào)這一維度所有事實(shí)性信息必須與源文檔完全一致地保留。具體處理規(guī)則如下數(shù)據(jù)類型處理規(guī)則統(tǒng)計(jì)數(shù)字原樣復(fù)制73% 不能寫成 約 70%引語(yǔ)逐字復(fù)制并注明出處人名保留準(zhǔn)確拼寫日期保持原始格式技術(shù)術(shù)語(yǔ)不得簡(jiǎn)化或替換列表保留順序與措辭同時(shí)框架明確列出五個(gè)絕對(duì)禁止的操作不得四舍五入數(shù)字、不得轉(zhuǎn)述引語(yǔ)、不得替換為更簡(jiǎn)單的詞匯、不得添加隱含信息、不得刪除影響語(yǔ)義的上下文。這條規(guī)則同樣體現(xiàn)在 SKILL.md 的 Core Principles 中——忠實(shí)地保留源數(shù)據(jù)不概括、不轉(zhuǎn)述且輸出前必須剔除其中的憑證、API 密鑰、令牌等敏感信息。輸出格式標(biāo)準(zhǔn)化的 analysis.md框架為分析結(jié)果定義了統(tǒng)一的 Markdown/YAML 輸出格式文件保存為analysis.md。完整模板如下--- title: [Main topic title] topic: [educational/technical/business/creative/etc.] data_type: [timeline/hierarchy/comparison/process/etc.] complexity: [simple/moderate/complex] point_count: [number of main points] source_language: [detected language] user_language: [users language] --- ## Main Topic [1-2 sentence summary of what this content is about] ## Learning Objectives After viewing this infographic, the viewer should understand: 1. [Primary objective] 2. [Secondary objective] 3. [Tertiary objective if applicable] ## Target Audience - **Knowledge Level**: [Beginner/Intermediate/Expert] - **Context**: [Why theyre viewing this] - **Expectations**: [What they hope to learn] ## Content Type Analysis - **Data Structure**: [How information relates to itself] - **Key Relationships**: [What connects to what] - **Visual Opportunities**: [What can be shown rather than told] ## Key Data Points (Verbatim) [All statistics, quotes, and critical facts exactly as they appear in source] - [Exact data point 1] - [Exact data point 2] - [Exact quote with attribution] ## Layout × Style Signals - Content type: [type] → suggests [layout] - Tone: [tone] → suggests [style] - Audience: [audience] → suggests [style] - Complexity: [level] → suggests [layout density] ## Design Instructions (from user input) [Any style, color, layout, or visual preferences extracted from users steering prompt] ## Recommended Combinations 1. **[Layout] [Style]** (Recommended): [Brief rationale] 2. **[Layout] [Style]**: [Brief rationale] 3. **[Layout] [Style]**: [Brief rationale]該模板的每個(gè)區(qū)塊都對(duì)應(yīng)前面某個(gè)分析維度f(wàn)rontmatter 匯總了主題、數(shù)據(jù)類型、復(fù)雜度、信息點(diǎn)數(shù)量與語(yǔ)言信息Learning Objectives承接維度二Target Audience承接維度三Layout × Style Signals將維度一、四與語(yǔ)氣、受眾的結(jié)論顯式映射為布局與風(fēng)格線索Recommended Combinations則輸出最終的三組布局×風(fēng)格候選及推薦理由直接喂給工作流的Step 3Recommend Combinations。從源碼結(jié)構(gòu)可以推斷這份模板的設(shè)計(jì)意圖是一圖看懂即可決策Step 3 在無(wú)關(guān)鍵詞命中時(shí)正是基于數(shù)據(jù)類型→布局、內(nèi)容語(yǔ)氣→風(fēng)格、受眾期望、用戶設(shè)計(jì)指令四個(gè)信號(hào)來(lái)推薦 35 組布局×風(fēng)格組合與模板中Layout × Style Signals區(qū)塊的字段一一對(duì)應(yīng)。分析檢查清單動(dòng)筆前的最后一道閘門框架以一份檢查清單收尾要求在任何視覺工作開始前逐項(xiàng)確認(rèn)是否已通讀整份源文檔能否用 12 句話概括主題是否識(shí)別出 13 個(gè)清晰的學(xué)習(xí)目標(biāo)是否理解目標(biāo)受眾是否正確分類了內(nèi)容類型是否逐字提取了所有數(shù)據(jù)點(diǎn)是否識(shí)別出視覺機(jī)會(huì)是否從用戶輸入中提取了設(shè)計(jì)指令是否推薦了 3 組布局×風(fēng)格組合這份清單與輸出模板形成閉環(huán)每一項(xiàng)都是 analysis.md 中某個(gè)必需字段。若任一項(xiàng)無(wú)法回答說(shuō)明分析尚未完成不應(yīng)進(jìn)入結(jié)構(gòu)化內(nèi)容生成Step 2階段。與配套資源的銜接從分析到成圖的完整鏈路分析框架并非孤立文檔它與 baoyu-infographic 技能包的其余參考資源共同構(gòu)成一條可追溯的流水線內(nèi)容分析本文檔→ 產(chǎn)出analysis.md完成主題判斷、類型分類與布局×風(fēng)格信號(hào)提取結(jié)構(gòu)化內(nèi)容structured-content-template.md→ 將學(xué)習(xí)目標(biāo)拆解為分區(qū)章節(jié)每節(jié)包含 Key Concept、逐字 Content、Visual Element 與 Text Labels并按流程/對(duì)比/層級(jí)/數(shù)據(jù)四類場(chǎng)景給出分節(jié)模板布局定義references/layouts/ 下 21 個(gè)文件與風(fēng)格定義references/styles/ 下 22 個(gè)文件→ 為提示詞提供{{LAYOUT_GUIDELINES}}與{{STYLE_GUIDELINES}}的具體內(nèi)容提示詞組裝base-prompt.md→ 將布局、風(fēng)格、比例、語(yǔ)言與結(jié)構(gòu)化內(nèi)容合并為最終生成提示詞寫入prompts/infographic.md圖像生成Step 6→ 調(diào)用后端渲染輸出infographic.png。SKILL.md 中的推薦組合表Recommended Combinations可作為分析結(jié)果的交叉驗(yàn)證參考——例如時(shí)間線/歷史 →linear-progressioncraft-handmade、產(chǎn)品指南 →dense-modulesmorandi-journal等 18 組默認(rèn)配對(duì)與本文檔內(nèi)容類型分類表中的推薦高度一致說(shuō)明分析框架的結(jié)論與技能包內(nèi)置的領(lǐng)域知識(shí)是同源的。默認(rèn)組合為bento-gridcraft-handmade但僅作為兜底推薦任何默認(rèn)值都不得繞過(guò) Step 4 的用戶確認(rèn)環(huán)節(jié)除非顯式--no-confirm。結(jié)語(yǔ)baoyu-infographic 的內(nèi)容分析框架將教學(xué)設(shè)計(jì)者的直覺顯式化為可復(fù)用的六個(gè)維度與一份標(biāo)準(zhǔn)化的analysis.md模板內(nèi)容類型決定信息骨架學(xué)習(xí)目標(biāo)決定敘事重心受眾決定深度與風(fēng)格復(fù)雜度決定布局密度視覺機(jī)會(huì)決定表達(dá)方式逐字提取守住事實(shí)底線。對(duì)使用該技能包的開發(fā)者與 Agent 而言這套框架不僅是信息圖生產(chǎn)的第一步更是保證信息準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)清晰、一圖勝千言的可執(zhí)行方法論。贊分享AI 技能AI 插件【免費(fèi)下載鏈接】baoyu-skills項(xiàng)目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/baoyu-skills點(diǎn)擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦終極技術(shù)突破OpenCore Legacy Patcher讓老款Mac免費(fèi)升級(jí)最新macOS系統(tǒng)終極技術(shù)突破OpenCore Legacy Patcher讓老款Mac免費(fèi)升級(jí)最新macOS系統(tǒng) 你是否還在為心愛的老款Mac無(wú)法安裝最新系統(tǒng)而煩惱想象一下AI 技能AI 插件實(shí)測(cè)GenEval 0.90分HiDream-O1-Image-BF16擊敗GPT Image 2的關(guān)鍵技術(shù)解析實(shí)測(cè)GenEval 0.90分HiDream O1 Image BF16擊敗GPT Image 2的關(guān)鍵技術(shù)解析 HiDream O1 Image BF16是AI 技能AI 插件baoyu-infographic 的 hand-drawn-edu 風(fēng)格實(shí)戰(zhàn)馬卡龍色系手繪教育信息圖的設(shè)計(jì)規(guī)范與提示詞工程baoyu infographic 的 hand drawn edu 風(fēng)格實(shí)戰(zhàn)馬卡龍色系手繪教育信息圖的設(shè)計(jì)規(guī)范與提示詞工程 本文聚焦 baoyu infogAI 技能AI 插件上一篇ALM 開源項(xiàng)目安裝與使用指南下一篇EKAlgorithmsObjective-C算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)終極指南創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考