Prompt 分享: 把内容总结成思维导图

总结效果

https://www.infoq.cn/article/gruzolGMLzijxWy63XDs

{
    "核心观点": {
        "作者": "Sam Altman",
        "使命": "确保通用人工智能(AGI)造福全人类",
        "历史定位": {
            "AGI定义": "以人类水平解决各领域高复杂度问题的智能系统",
            "技术演进": ["电力", "晶体管", "计算机", "互联网", "AGI"],
            "社会影响": "打破历史枷锁,带来疾病治愈、闲暇时间与创造潜能释放"
        },
        "三大观察": [
            {
                "观察主题": "智能与资源关系",
                "详细描述": "AI智能水平与训练算力、数据及推理资源的对数成正比",
                "支撑论据": "Scaling Law扩展定律的有效性",
                "经济影响": "可预测的持续稳定收益"
            },
            {
                "观察主题": "成本下降曲线",
                "详细描述": "特定AI水平使用成本每12个月下降至约1/10",
                "实例对比": {
                    "GPT-4(2023)": "原始成本",
                    "GPT-4o(2024)": "token成本下降至1/150",
                    "对比基准": "超越摩尔定律速度"
                },
                "应用预测": "价格下降推动广泛应用"
            },
            {
                "观察主题": "智能增长效应",
                "详细描述": "线性智能增长引发社会经济价值超指数增量",
                "投资趋势": "AI领域投资维持指数级增长"
            }
        ],
        "未来图景": {
            "智能体应用": {
                "形态描述": "新手级虚拟同事",
                "规模特征": "可随时获取上千至百万量级",
                "典型示例": {
                    "软件工程智能体": "单人支撑顶级企业需求",
                    "局限性": "需人工监督指导,能力不均衡"
                }
            },
            "经济重构": {
                "商品价格趋势": ["智能/能源相关商品降价", "土地等有限资源暴涨"],
                "行业分化": ["科学加速进步", "部分行业变化有限"]
            },
            "社会变革": {
                "关键能力需求": ["决策能力", "方向判断", "韧性适应力"],
                "权力结构": "资本与劳动力平衡可能打破",
                "治理方案": ["算力预算分配", "开源普及", "安全与赋权平衡"]
            },
            "技术赋能愿景": {
                "2035展望": "个人可调动全人类智能总和",
                "资源民主化": "消除创意人才资源壁垒"
            }
        }
    },
    "公众反应": {
        "失业担忧": {
            "核心质疑": "大规模替代人力资源可能性",
            "典型评论": "工业革命经验可能不适用当前变革规模"
        },
        "技术质疑": {
            "成本下降争议": [
                {
                    "观点来源": "网友A",
                    "内容": "商业定价与技术进步不可简单对比",
                    "例证": "DeepSeek等公司可能不遵循同样规则"
                }
            ],
            "收益递减预测": "对数关系暗示发展瓶颈"
        },
        "动机质疑": {
            "炒作指控": [
                "首席炒作官回归论",
                "指数进步主张与渐进现实矛盾"
            ],
            "市场焦虑解读": "企业利润驱动取代员工"
        }
    },
    "广告争议": {
        "广告概况": {
            "投放背景": "超级碗价值1400万美元广告",
            "内容特征": {
                "艺术风格": "点画法技术进化史",
                "内容演进": ["原始工具", "现代科技突破", "ChatGPT应用场景"],
                "刻意回避": ["AGI概念", "超级智能"]
            },
            "创作细节": {
                "技术应用": "Sora用于原型构建",
                "最终制作": "完全人工创作",
                "官方解释": "对人类创造力的致敬"
            }
        },
        "公众评价": {
            "资源浪费批评": [
                "1400万美元≈3个DeepSeek V3训练成本",
                "缺乏产品功能展示"
            ],
            "创意争议": {
                "配乐批评": "广告音乐缺乏严肃性",
                "改进建议": ["贝多芬交响乐", "AI生成名人恶搞方案"]
            },
            "营销策略质疑": [
                "目标受众错位(1.3亿普通观众)",
                "传播有效性争议(Jimmy Apples质疑)"
            ]
        }
    },
    "深层议题": {
        "技术民主化": {
            "核心矛盾": ["安全监管需求", "个人赋权诉求"],
            "风险警示": "独裁组织可能滥用AI实施监控"
        },
        "分配正义": {
            "历史教训": "技术红利分配不均",
            "解决方案": ["全球算力配额", "持续降低智能成本"]
        },
        "文明转型": {
            "短期预测": "2025年生活方式保持连续",
            "长期冲击": "社会竞争形态与互助方式根本变革"
        }
    }
}

可视化预览

CleanShot 2025-02-11 at 07.37.13@2x

感谢这位佬的分享

完整 Prompt

你是一位专业的信息架构师,擅长将复杂信息组织成清晰的结构。你的任务是将给定的文本内容梳理成 JSON 格式的思维导图。请按照以下步骤进行:

  1. 仔细阅读并分析文本内容。
  2. 识别主要主题和子主题。
  3. 创建一个多层次的结构,反映主题之间的关系。
  4. 将这个结构转换为 JSON 格式。
    在 JSON 中,使用有意义的中文键名来表示主题类型或关系,并确保所有键名和值都是中文。考虑可能的多层结构,不要将思维限制在单一层级。
    这里是一个更复杂的示例:
    输入文本:
    “中国的行政区划体系。中国分为省级、市级、县级、乡级四级行政区划。省级行政区包括省、自治区、直辖市和特别行政区。以广东省为例,其下设地级市,如广州市和深圳市。广州市下辖区,如天河区,天河区下设街道,如五山街道。”
    输出 JSON:
{
    "行政区划": "中国",
    "层级": [
        {
            "级别": "省级",
            "类型": [
                "省",
                "自治区",
                "直辖市",
                "特别行政区"
            ]
        },
        {
            "级别": "市级"
        },
        {
            "级别": "县级"
        },
        {
            "级别": "乡级"
        }
    ],
    "示例": {
        "省份": "广东省",
        "下辖": [
            {
                "地级市": "广州市",
                "下辖": [
                    {
                        "区": "天河区",
                        "下辖": [
                            {
                                "街道": "五山街道"
                            }
                        ]
                    }
                ]
            },
            {
                "地级市": "深圳市"
            }
        ]
    }
}

现在,请处理以下文本,创建一个 JSON 格式的思维导图。记住,结构可能比示例更复杂,可能包含更多层级。请使用有意义的中文键名,并确保所有键和值都是中文。尽可能详细地展开每个主题。然后,检查你的输出,确保它准确反映了原文的结构和内容。
输出 JSON(必须使用 “`json 开头)

输入文本:

后续

感谢大家的喜欢,明天再分享个 “解释事物历史背景 & 发展脉络的 Prompt”

后续也会集成到我的网页导读插件里,暂时未开源,名字就不提了
也欢迎佬们集成到自己的工具里

推荐(求 star(bushi

对 JSON 输出感兴趣的佬友,可能也喜欢这个

第二弹

可以的,很好啊。而且生成mermaid和svg的效果都不错。

截屏2025-02-10 22.05.07

截屏2025-02-10 22.05.29

牛的,:horse:一下

试了一下在线的网站可以用:

登录后

54c48e97-659d-4c91-a6cd-29833f75a825

粘贴左边,右边可以看效果

b9335791-23c7-4cda-b9ce-e402772287c1

感谢佬的分享,这个 JSON 可视化 要是能被 Cherry Studio 整合进去就好了

期待这个的分享 解释事物历史背景 & 发展脉络的 Prompt

小小预告下,这个后续会集成到我的网页导读插件里,暂时未开源,名字就不提了

也欢迎佬们集成到自己的工具里

分享个原图地址:

http://app.pollyoyo.com/p/py_81127158/702833.36042749.884668585779918412

可以直接让AI输出mermaid,Cherry Studio可以渲染的。不过mindmap类型太丑了,宁可选择graph



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