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更新于 10-22 00:14

设计与创作

20,491 个结果

pattern-generator

pattern-generator 是一个用于生成算法图案与创意可视化的技能,能够通过数学算法创作程序化艺术、分形设计与生成式构图。它先创建一份“算法哲学”文档(.md),描述一种计算美学运动,再用 p5.js 将其表达为生成艺术,产出交互式查看器(.html)与生成算法(.js)。生成结果强调基于种子的随机性、噪声场、粒子与力场等计算过程,同一种子始终产生完全相同的输出。该技能以 templates/viewer.html 模板为基础构建自包含的 HTML 交互式作品,内置种子导航与参数调节等界面。

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threejs-rain-snow-and-wet-surfaces

该技能用于在 Three.js 中耦合雨、雪与湿润表面的天气效果,覆盖空中降水运动、物理表面沉积以及持续的积雪或湿润状态。其核心思路是让外观与成因分离:由单一时间源和风场驱动空中降水,每个接收器各自持有一个所有者来积分已沉积的雨或雪;融化与再冻结在液体和雪之间等量转移质量,任何一方都不凭空产生库存;可视粒子数量只用于采样天气,绝不设置沉积质量。该技能要求使用 Three.js r185 的 WebGPURenderer、TSL、storage nodes、节点材质和节点后处理栈,并在分配计算或存储前先初始化渲染器,且必须运行在 WebGPU 后端。适用于基于 WebGPU 的实时降雨降雪、积雪堆积、地面积水与湿滑表面、涟漪法线、溅射等天气渲染场景。

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bias-detection-design

Bias Detection Design 是一套面向 AI 产品团队的设计方法,用于建立审查工作流,在用户接触之前发现并缓解 AI 输出中的偏见。资料指出,AI 系统会从训练数据中继承偏见,通过模式匹配放大偏见,并将其嵌入看似权威的输出中。该方法强调偏见检测是团队实践而非一次性审计,涵盖定期审查周期、多元化审查小组、结构化评估、真实场景采样和长期监测。资料还列举了五类偏见(表征偏见、性能偏见、框架偏见、分配偏见、关联偏见)、多种检测方法(对比测试、边缘案例探索、输出审计、用户反馈分析、基准评估),以及从检测到缓解的流程(根因分析、缓解选项、权衡分析、验证)和相应设计产物(审查清单、小组构成指南、对比测试协议、偏见事件文档模板、缓解跟踪日志)。

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