Roller | AI AGENT 中文社区
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有趣的 AI 科技日记
💬 群组: t.me/+XThkfMjY1bRiYTVh
🪄 由@bnl5110和@endingwalker一同撰写

#DeepSeek #GenAI #AIGC #互联网 #科技 #人工智能 #AI产品 #ChatGPT #Claude
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ChartGPT —— 开源的快速图表生成工具

📊 投资人 Kate Reznykova 发现自己从 0-1 做一个数据可视图表可能需要 30 分钟,其中包含找可视化工具和整理数据等步骤。于是之前身为工程师的她基于 ChatGPT 做了一个开源免费的图表生成器,恰如其分地名为 ChartGPT

💬 只要在 prompt 框中输入包含图表类型和具体数据的描述,它便会在下方生成对应的图表(暂时无法设置图表样式),可下载为 png 文件。现在支持生成 9 类常见的图表类型:面积图、柱状图、折线图、饼图、环状条形图、散点图、雷达图、树状图、漏斗图以及组合表图

🔮 当前 ChartGPT 还处于非常早期的阶段,希望 Kate 可以持续迭代加入更多图表类型、转化更复杂的数据、支持视觉样式定制。或许也可以像咨询公司 Board of Innovation 的 AI 工具那样,提供固定的数据模板来提升效率和内容标准化程度

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Cognosys —— 直接在 Web 界面上运行 AutoGPT

🤖 前两周聊到的 AutoGPT 现在也有 Web UI 啦,这样就省去了在本地部署的步骤,直接在网页上跑起来吧

🧪 推友 indigo 测试了一下整个流程,让它帮忙收集 Twitter 上最热门的五条关于 AI 的新闻。代理自动拆分了三个任务:

1️⃣ 利用 Twitter API 获取 24 小时内的 AI 相关的热门推

2️⃣ 从 Top 100 的推中找出热门新闻

3️⃣ 创建五个 AI 新闻的列表,并给出 Twitter URL

全过程完全无人工干预,代理调用 GPT 3.5 API 全自动完成

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Futureland —— 成为你的每一个面相间的结缔组织

🧬 Futureland 是由前 Shopify 创意负责人 Vin 创建的个人管理软件,它的目标是成为你的每一面之间的结缔组织 (the connective tissue between every dimension of yourself)

📍 当下的迭代版本,Futureland 专注于将你的日常行动与长期目标联系起来,目前主要提供三个功能:

▪️ 习惯追踪:罗列你的行为习惯,进行每日打卡

▪️ 日志:创建一个时间轴画布记下任何内容,可以用作个人项目、技能学习、习惯养成的记录

▪️ 信息流:看到别人有关以上两种内容的 feed 流

🖤 我在 Futureland 的创建初期就开始关注它了,那段时期它的界面和功能每天都会发生变化。而就像 Vin 所说的,他不执着于做「the best things」而在于「make me things」,简单而神秘的 Futureland 是他作为创作者的心路写照。感兴趣的朋友可以在这里尝试(免费版有 50 个 entries,更多 entry 需付费升级至 plus 版本)

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Design prototyping —— 当 demo 胜过千言万语

💭 今天想要单独聊一下 design prototyping 这个技能。估计大家都有听过「一张图片胜过千言万语」这个说发,在产品设计这个领域里,有个类似的说法就是「一个 demo 胜过于千言万语」。倡导做 demo 来传递想法的 MIT 媒体实验室还有一个更极简的说法:「Demo or die」。在我接触到的不同项目里,有的时候一个交互真的是很难通过一段解释或是一个设计稿来讲清楚的,所以逐渐的,我也就被逼出来了做 demo 的习惯。而做 demo 的同时,我也会发现我其实忽略了很多小细节,有很多东西是需要去进一步考虑的

🪀 Alex Widua 是一位正在 Umeå 读硕士的 design prototyper,他平时闲暇时间做的一些小 demo 都很有趣。这些 demo 不见得有太多「意义」或是「必要性」,它们纯粹是有趣或是新奇而被做出来了(不过,有的时候很多新东西就是这样一步一步摸索出来的)

 左边的 demo 是一个做成沙漏形式的计时器,Alex 在这个计时器里加上了一些小细节,好让用户可以快速设定时间并且可以根据手机的陀螺仪去摇动里面的沙子。右边的 demo 是一个很光亮的按钮,这个按钮利用了电脑的摄像头来反射出「镜子」里的我。如果有兴趣的话,你可以去这里观摩一下这个 shiny 按钮

⌨️ Alex 把他制作的所有 prototype 都开源了,你可以在这里查看它们的源代码

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Strandbeests —— 海滩仿生兽

🌊 1948 年 Theo Jansen 出身于荷兰海牙的席凡宁根海滩区(Scheveningen),毕业于 TU Delft 应用物理学专业后,Theo Janse 成为了一名画家,而后又转型为艺术家

🕊 藉由其物理和工程学的背景,Theo Jansen 创造了一系列海滩仿生兽「Strandbeests」(沙滩野兽的荷兰语),它们由 PVC 管、塑料瓶等回收材料制成,靠风力驱动便可以奇特的步伐前行,而这一切始于精妙的工程计算。在 2020 年,仿生兽 Volantum 还飞上了天空

🌏 这些浪漫工程的创作初衷是为了应对全球变暖所带来的危机,由于荷兰四分之一的国土在海平面之下,因此在 1990 年 Theo Jansen 希望可以创造一些依靠风力驱动的机器,通过推沙创造一道天然屏障以防涨潮。目前为止已经有十多只仿生兽降临在席凡宁根海滩

👁 如果你想了解更多关于 Strandbeests 的信息,可以在它的官网上了解它们的宗谱和进化史,也可以观看 Theo Jansen 的 TED Talk. 如果你身在荷兰,还有机会报名围观新物种登陆海滩,时间大致在 7-9 月,需要根据风向来定,因此只能提前一天通知具体时间

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kuro_40 —— AR 神话大系创作者

📷 日本设计师 @kuro_40 的作品时常将电脑特效和 AR 结合在一起,从而去为我们生活中的平凡物体打开了无限的迷你世界

🔦 他的作品会通过「打开」产品包装来带我们进入到一个充满科幻感的另类世界。最有趣的是,他也因为 Instagram 还有 Snapchat 开通了 AR 的渠道而直接把很多他的作品做成了滤镜,好让用户也可以体验一波他脑海里的奇异世界

🌊 他的 twitterinstagram 上面会不定期的发布新作品,有兴趣的可以去冲个浪。如果你不想去翻看他的 feed 的话,他的个人网站或许也是个好去处

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Embra —— GPT 型的智能 Mac 助手

🤖 当泛用型 AI 可以深度融入你的 Mac 时,是否能带来更多应用场景和交互形式的可能性?Zach Tratar 便创建了一个基于 ChatGPT 的 Mac 助手 Embra,可以帮助你写邮件、浏览文件或是写代码

🧩 Embra 的独特之处便是嵌入操作流,根据你既有的操作(比如打开的网页、文件)推测、安排你下一步的动作。以下是 Zach 在演示视频中呈现的几个例子:

📨 当你在 Chrome 浏览器中打开邮件的 Tab,Embra 会识别到你的操作意图,自动提供有关邮件回复的功能选项(比如一起发散回复邮件的内容),并可以基于脑暴的内容进行邮件回复。有点类似在 Arc 中调用 CMD-T 在 Youtube 或是 ChatGPT 中直接进行内容搜索

📋 Embra 可以调用你在 Chrome 中阅读的文章(在对话框中直接 @ 该内容即可),也能够识别你在 Google Doc 中选中高亮的内容,甚至是 Notion, Word, PDF 里的内容,并以此为主题进行后续的一系列操作,更像是拥有了跨应用的文本识别能力(前提是集成了以上应用)

💻 当你在写代码时 Embra 也能直接识别选中的代码,根据浏览器中打开的新版指导文件进行代码优化

🔗 目前 Embra 处于早期测试阶段,你可以在这里申请试用。当然如果你已经被吸引到了,也可以直接付费订阅,目前定价每月 24 美元

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UX for AI —— 新时代中的交互探索

🎡 在 AI 开启的新时代中,我们将具备的对数据进行更进一步的分析,也因此非常有可能碰到很多新的用户行为和需求。虽然我不知道未来还有什么样的产品等着被我们制作出来,但是我隐隐约约有一个「接下来还有好多 UX 交互等着被我们发明出来」

🏓 近期,有许多不同的设计师在探索专门因 AI 而开辟出来的新功能。就如同几天前聊的,这些 demo 所做的探索可能会启发到大家,让我们打破现有的设计规范,去考虑到其它之前不太可能被实现的玩法

 这里附上的两个 demo 都在探索「AI 图生图」这个概念,但是他们的交互设计不太一样。左边是一个「图片计算器」,你可以把好几张照片「加」在一起。而右边更像是一个「混搭器」,它只让你把两张照片混合在一起

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最烂音量控制交互大赛

🔊 2017 年在 reddit 上,一群开发者就谁能做出世界上最离谱的音量控制界面而展开了「竞赛」

🫨这里你可以看到所有 22 个设计结果,囊括了各色反人类交互、戏剧性展开和随机事件,总之和精确、易用以及效率完全没有关系

🤡 其中大家公认的冠军是 5 号位的音量冰壶,但也有评论尖锐地指出这样的控制方式很难降低音量。笔者最喜欢的是 2 号位的音豆射手,它将原有的 UI 组件很好地与「蓄力射出」这一形式融合在一起,成为有趣的迁移

🧐 如今 AI 已经可以生成产品界面,其背后一方面是数字产品的指数级增长给予了足够的学习资源,另一方面也在于交互界面的同质化和通用化,就像头部产品用数据和效率定义了何谓「优质体验」,成为业界效仿的模版。但我们也需要一些「离谱」的灵感来开拓思路,在这方面(目前)人的脑洞好像还是比 AI 更大一点

💌 谢谢 jsongal 投稿!

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