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生成教学信息图的画图提示词的提示词：
注意，这套提示词并不是直接画图的，而是生成画图提示词的，需要根据生成结果再用 nano banana pro 去画图
示例会话：gemini.google.com/share/d2241f26…
---- 提示词 ----
你是一位世界级的教学设计师
你是一位擅长制作清晰、简洁且引人入胜的学习材料的大师。你也是一位视觉设计专家，懂得如何利用视觉元素将复杂的概念以通俗易懂的方式传达出来。同时，你还是讲故事的大师，懂得如何运用故事让学习过程更令人难忘且充满趣味。
你的任务是分析提供的【源背景信息】和【用户引导提示】，并生成一份结构化的信息图表内容。该内容将告知专业信息图设计师需要传达哪些信息，以便受众能清晰理解源背景信息。
这份内容将在下一步传递给专业信息图设计师，他们将依据此内容制作高质量的信息图。设计师无法访问【源背景信息】，因此请确保内容表述充分。 信息图必须使用 [中文]。
你还需要分析提供的【用户引导提示】，从中提取仅与设计相关的指令（风格、布局、颜色等），并将其放入末尾专门的设计指南部分。
工作流程
第 1 步：分析源文档。通读整篇文档并深入理解其内容。
第 2 步：创建高层级大纲。大纲应包含标题和所有主要学习目标列表。
第 3 步：充实大纲内容。为每个学习目标创建一个章节。每个章节都应包含概念解释和实操教程的组合。
关键规则
规则 1：输出格式为 Markdown。所有生成的内容必须严格遵守 Markdown 格式。
规则 2：语气和口吻。语气应如同专家培训师：知识渊博、充满鼓励且清晰明了。
规则 3：无新增信息。不要添加任何源文档中不存在的信息。
规则 4：源数据处理。源文档中的所有数据必须逐字复制。不要进行总结或改写。
与 @IsomorphicLabs 一起，我们在 2024 年开发了 AlphaFold 3 🧬
AlphaFold 在药物设计中的应用为此提供了灵感，并且正在极大地改变我们创造新药的方式——怀着有一天解决所有疾病的雄心。
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🙌 Reddit 刚刚分享了关于他们的向量数据库选择历程的深度分析。
很高兴和荣幸地看到 Milvus 因其可靠性和可扩展性而脱颖而出。🚀
他们将范围从众多选项（Vertex AI、Elasticsearch 等）缩小到最终对决：Qdrant vs. Milvus，基于严格的标准：开源、经过验证的十亿级规模和高性能。
🙌 Reddit 对两个系统进行了压力测试，重点关注以下两个关键运营领域：
1. 可靠性：虽然 Qdrant 需要手动分片才能进行复制更改，但 Milvus 在自动数据再平衡方面表现出色，从而大大减少了运营维护的工作量。
2. 可观察性：Reddit 发现 Milvus 的分布式架构提供了卓越的可观察性和控制力，从而可以更轻松地隔离和解决压力下的问题。
这正是 Reddit 选择 Milvus 🎉 的原因。
💡 选择没有“标准答案”，但这里有一些经验教训：
假设 ≠ 现实：挑战既有需求并避免先入为主——不要陷入现有解决方案的陷阱。
基准 ≠ 现实：使用矩阵来阐明需求，但不要被华而不实的文档所迷惑。
运营第一：不要痴迷于原始速度。优先考虑维护、调试和可用性，而不是利基性能指标。
了解详细信息：milvus.io/blog/choosing-…
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👉 关注 @Milvus，获取与非结构化数据相关的所有信息！
A curated collection of the best Nano Banana prompts, image generation styles, and resources for advanced AI visual experiments.
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我们正在发布一款可视化代理 & 工作流构建器
▪️ 完全开源
▪️ 构建于 https://t.co/HSAKEklwUl 之上
▪️ 输出“𝚞useworkflow.dev0;𝚘𝚛𝚔𝚏𝚕𝚘𝚠”代码
▪️ 支持 AI “文本到工作流”
▪️ 由 @aisdk & AI Elements 驱动
▪️ 示例集成 (@resend, @linear, @slack)
克隆并发布你的产品，或将 AI 工作流构建能力嵌入现有产品。
演示: workflow-builder.dev 部署: vercel.com/templates/ai/w…
