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移动端知识摘要卡

把一段长文、解释材料或复杂观点压缩成手机上可读的知识摘要卡:先讲核心意思,再拆关键结构、误区和行动判断。

信息表达 / 结构拆解文生图
#知识卡片#长文摘要#移动阅读#结构拆解
来源:X · @xiaoxiaodong01来源说明
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作者:Prompt Garden maintainers, inspired by 小小东

许可:Source article used as inspiration only; Prompt Garden template is an original rewrite

源场景复现示例,把视觉 Transformer 解释压缩成移动端知识摘要卡。第 1 张,共 3 张

提示词内容

请把下面的来源文本生成一张 4:5 竖版「移动端知识摘要卡」。

来源文本:{{source_text}}
读者目标:{{reader_goal}}
摘要重点:{{output_focus}}

这张图的目标是让读者在手机默认显示状态下,用 30 到 45 秒抓住一篇长文、解释材料或复杂观点的核心意思。它不是流程图、不是文章封面、不是金句海报、不是单个洞察命名卡,也不是把原文截图塞进画面。

先完整理解来源文本,再重写成适合视觉阅读的短内容。只保留原文明确表达或能够直接推出的信息,不要编造新概念、新数据、新步骤、新人物或原文没有的结论。若原文只是解释机制,就不要强行做成时间流程;若原文没有戏剧性的失败转折,就不要套用问题-失败-命名的洞察故事。

版式采用一张手机可读的高级知识卡:顶部用 1 行极短标题说清主题;标题下用一句话回答“这段内容到底在说什么”;主体分成 3 到 5 个清晰信息区,优先使用「核心机制」「为什么重要」「关键对比」「常见误区」「判断清单」「下一步怎么用」这类认知区块。请根据来源文本自动选择最合适的区块,不要机械照搬这些名称。

文字必须短而可读。中文标题尽量 6 到 12 字,主体每个区块只保留 1 到 2 行短句,整张图不要超过 120 个中文字符或等量英文。不要把来源文本整段抄进图里,不要生成密集小字、长段落、脚注堆叠、乱码或无法阅读的伪文字。若文字渲染不稳定,优先保证标题、核心结论和 3 个关键词清楚。

视觉语言是现代 editorial knowledge card:干净纸感或浅色背景、清晰栅格、醒目的核心结论、适度留白、细线分隔、少量主题相关小图标、关键词高亮、轻量箭头或结构线。信息层级要像一张可收藏的知识卡,而不是 PPT 模板、咨询流程图、暗色社媒封面、漫画分镜或装饰性插画。

可以为当前主题生成一个小型中心视觉锚点,例如抽象机制图、对象剖面、简化界面、关系小图、元素符号或主题图标组,但它必须服务于理解文本,不要抢走文字可读性。视觉锚点和图标都要从当前来源文本自然推导,不要沿用某个示例的固定道具、配色、世界观或隐喻。

如果来源文本来自游戏、影视、品牌、产品或虚构世界,请保留可识别的世界信号、角色/地点/元素/道具或产品语境,并把它们转译成知识卡图标、标签、结构线和短标题;不要复制官方截图、logo、UI、卡牌或宣传海报构图。

最终图像应像一张已经可以发到移动端文章、社媒长帖或知识库里的摘要卡:标题一眼可读,核心意思先到达,结构帮助理解,视觉有收藏感但不过度装饰。避免:完整流程图、单纯封面图、金句大字报、编辑式洞察叙事卡、满屏图标、随机插画、长文截图、文字出框、乱码、水印和低清晰度。
ZH-T2I-013

参数

来源文本source_text必填
要被压缩成知识摘要卡的文章片段、解释材料或复杂观点。
读者目标reader_goal
可选。读者看完这张卡应该快速理解什么。
摘要重点output_focus
可选。希望突出机制、误区、判断清单、方法步骤或关键对比。

选择一个可靠示例开始

示例 1

源场景复现示例,用技术解释材料测试长文压缩和移动端可读性。

示例参数
来源文本
视觉 Transformer 识别图片时,不再把图片只看成连续像素,而是先切成一组小 patch,再像处理句子一样理解这些视觉 token。每个 patch 会和位置信息一起进入 Transformer,模型通过自注意力比较不同区域之间的关系,逐层形成从局部纹理到整体物体的理解。它的优势是能捕捉远距离依赖,适合大规模数据训练;代价是训练成本高、对数据量敏感,小数据场景通常需要预训练、增强或蒸馏来稳定效果。
读者目标
让非算法背景的产品和设计同事在 30 秒内理解 ViT 为什么不是传统卷积网络。
摘要重点
核心机制、优势、代价和适用条件
示例导入码
ZH-T2I-013@ex-001

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