🗞️ 读摘 · 了解一个概念 · 分享工作流

大家好，我是芦苇Z。 关于文字稿转换成信息图网页、文档美化，网络上已经有很多文章介绍。本文分享经过实践的改进版提示词，以及可自动化的工作流方法。 基于DeepSeek，所有人都可以用得上，并轻松实现。不需要学设计，也不需要复杂的工具。简单几步，就能用AI把文字稿变成高颜值的信息图网页： 效果展示：实际操作案例 案例一：技术教程的华丽变身 处理前：普通的Markdown文档，密密麻麻的文字 （原文 解决大体积 PDF 文档OCR提取困难：doc-to-text 实用指南） 处理后：现代化卡片布局，专业配色，阅读体验一流 👀 点击打开网页版，查看完整效果 案例二：概念解释文章的视觉升级 处理前：纯文字的概念介绍 （原文 涌现性不对齐：AI大模型微调带来的潜在风险 ） 处理后：结构化信息图表，知识点一目了然 👀 点击打开网页版，查看完整效果 生成的网页版内容具有以下优点： 提升阅读体验：相比密集的纯文本，信息卡片式网页结构更清晰、层次更分明，有助于读者快速浏览并聚焦关键信息。 增强视觉吸引力：现代化的配色方案、图标设计、插图元素及动画效果，不仅提升整体美感，也有效缓解视觉疲劳。 优化交互体验：支持深色/浅色模式切换、平滑滚动、悬停高亮、返回顶部等微交互设计，增强用户的操作反馈与参与感。 适配多端展示：响应式布局确保网页在手机、平板、桌面等各类设备上均具备良好的显示效果与交互体验。 强化信息可视化：借助图表、进度条、流程图等直观形式，将复杂抽象的信息清晰呈现，提升理解效率。 手动操作（人人都会） 对于偶尔需要美化一两个文档的朋友，手动操作依然是最直接、易用的方式。操作方法整理如下： 准备工作 你只需要准备这些： 打开DeepSeek Chat：访问 chat.deepseek.com（免费注册） 开启深度思考模式：让生成效果更稳定（记得勾选） 准备要转换的文档内容：Markdown、纯文本都行 提示词 这是我参考歸藏分享的提示词基础上，调整后的提示词模板。会根据输入的文章内容自动选择合适的风格样式。也可在提示词尾部明确指定想要的风格样式等其它需求。 （可将其中作者信息替换为你的信息） 你是一位信息可视化设计专家，根据用户提供的任意内容，将其转化为美观漂亮的中文可视化网页作品。首先分析用户提供的内容，了解内容类型，选择合适的样式和风格，然后生成网页作品，要求如下： ## 内容要求 - 所有页面内容必须为简体中文 - 保持原文件的核心信息，但以更易读、可视化的方式呈现 - 在页面底部添加作者信息区域，包含作者姓名 `芦苇Z`、作者主页 `https://nodewee.github.io`。注意不要添加其它未提供的作者信息。 - 创作时间：2025年 ## 设计风格 - 整体风格参考Linear App的简约现代设计 - 使用清晰的视觉层次结构，突出重要内容 - 配色方案应专业、和谐，适合长时间阅读 ## 技术规范 - 使用HTML5、TailwindCSS 3.0+（通过CDN引入）和必要的JavaScript - 实现完整的深色/浅色模式切换功能，默认跟随系统设置 - 代码结构清晰，包含适当注释，便于理解和维护 ## 响应式设计 - 页面必须在所有设备上（手机、平板、桌面）完美展示 - 针对不同屏幕尺寸优化布局和字体大小 - 确保移动端有良好的触控体验 ## 媒体资源 - 使用文档中的Markdown图片链接（如果有的话） - 使用文档中的视频嵌入代码（如果有的话） ## 图标与视觉元素 - 使用专业图标库如Font Awesome或Material Icons（通过CDN引入） - 根据内容主题选择合适的插图或图表展示数据 - 避免使用emoji作为主要图标 ## 交互体验 - 添加适当的微交互效果提升用户体验： - 按钮悬停时有轻微放大和颜色变化 - 卡片元素悬停时有精致的阴影和边框效果 - 页面滚动时有平滑过渡效果 - 内容区块加载时有优雅的淡入动画 ## 性能优化 - 确保页面加载速度快，避免不必要的大型资源 - 图片使用现代格式(WebP)并进行适当压缩 - 实现懒加载技术用于长页面内容 ## 输出要求 - 提供完整可运行的单一HTML文件，包含所有必要的CSS和JavaScript - 确保代码符合W3C标准，无错误警告 - 页面在不同浏览器中保持一致的外观和功能 请根据上传文件的内容类型（文档、数据、图片等），创建最适合展示该内容的可视化网页。 ## 输出要求 - 仅输出单页的HTML代码，不需要任何解释和说明 --- 用户提供的内容： """{{替换为你的文档内容}}""" --- 直接输出HTML内容，无需任何解释说明。 操作步骤 复制提示词：将上面的提示词完整复制到DeepSeek对话框 替换内容：把 {{替换为你的文档内容}} 替换成你要美化的文章 点击发送：等待AI生成网页（通常1-2分钟） 预览效果：DeepSeek 网页版可以直接显示网页效果 保存使用：满意后下载HTML文件即可 如果你看到生成的网页效果，说明操作成功了！ ...

当 PDF 成了“拦路虎” 又是一个被文档支配的夜晚。小张盯着 300 页的技术手册发愁——导师要建知识库，可这玩意儿比字典还厚，怎么提取文字成了难题。 试了几个在线 OCR，不是限制页数、让你充值会员，就是上传失败、转一半卡死。PDF 页面太多太大，传统 OCR 工具常常直接崩溃。 面对“刺头”文档，是时候换个思路了。 “化整为零”处理大 PDF doc-to-text 的解决方案是：不要试图一次性处理整个 PDF，而是将其拆分为单页，逐页识别，再合并为完整文本。 处理流程概括如下： 大型 PDF → 拆解成单页 → 每页 OCR → 合并输出 这样做有以下优势： 每页独立处理，单页失败不会影响整体 支持断点续传，意外中断可继续处理 内存占用低，适合处理上百页文档 可适应不同尺寸和复杂排版的页面 无论是工作报告、技术手册，还是电子图书，都可以逐页拆解、分批“吃下”。 分页处理机制 如果 PDF 内容为图像（默认，可通过 --content-type image 明确指定），则自动分页，将 PDF 拆解为单页图像，再用 OCR 工具逐页识别，适合扫描件或图片型 PDF。 如果 PDF 内容为文字（通过 --content-type text 指定），则不分页，直接用 Calibre 提取和转换文本，适合原生文字型 PDF。 两种 OCR 引擎灵活选择 doc-to-text 目前支持两种 OCR 方式，可按需选择： surya-ocr：本地运行的 OCR 模型，支持中英文等多种语言，结构清晰的文档识别效果好。适合注重数据隐私、希望离线处理的用户。对电脑配置有要求，处理速度取决于本地性能。 llm-caller：调用外部 AI 模型，如阿里云 qwen-vl-ocr，识别能力强，能处理手写、复杂排版等，推荐用于扫描件和难啃文档。不受本地配置影响，但需注册服务并配置 API Key。 安装与环境准备指南 推荐使用 amo 工具，可以更方便地安装 doc-to-text 及其依赖。 ...

手机导入的照片、各种截图、下载的网络图片、旅游照片……这些图片堆在一起，想整理却总是没时间？找张图要翻遍整个文件夹？ 本次分享一套 基于本地 AI 模型的自动图片分类工具链，使用开源工具，完全离线运行，无需担心隐私与费用问题。系统可自动识别图片内容，并按“类型 + 内容”进行分类，助你快速构建整洁有序的图片库。 一、方案概览 ✅ 核心功能 AI 内容识别：大模型自动判断图片类型与具体内容 分类文件夹自动创建：自动建目录、分类归档 支持批量处理：可处理单张或整个文件夹 多种格式兼容：支持 PNG、JPG、GIF、BMP、TIFF、WebP、HEIC 等格式 纯本地运行：无联网需求，保障隐私与数据安全 自动重命名：避免文件重名覆盖 🧠 分类逻辑 系统采用二维分类法： 类型维度： 照片（生活照、人物照、风景照等） 截图（屏幕截屏、软件界面等） 票据（发票、收据、车票等） 文档（证件、扫描件等） 内容维度： 人物 风景 文本 物品 最终命名采用：类型_内容，如 照片_人物、截图_文本、票据_表单 等。 🛠 技术架构 amo：工作流调度与自动化工具 ollama：本地大模型运行平台 qwen2.5-vl:7b：阿里多模态模型，图像识别主力 ImageMagick：图片格式与尺寸处理 JavaScript 工作流：分类逻辑执行 二、环境搭建指南 1. 安装 amo amo 是核心工作流调度器，负责串联所有组件。 安装参考：amo 安装与使用指南 2. 安装 ollama 与视觉模型 前往 ollama 官网 下载并安装。 拉取视觉识别模型： ollama pull qwen2.5vl:7b ✅ 推荐配置：内存 ≥ 8GB。如配置有限可选更小模型。 3. 安装辅助工具 安装图片处理与模型调用组件： ...

你有没有观察过蚂蚁搬家？一只蚂蚁看起来挺傻的，就会闻闻味道、跟着信息素走。但成千上万只蚂蚁聚在一起时，却能修路、建桥、搭人梯过河，甚至找到最短路径——这比你用导航软件还精准。 或者你可能好奇过：为什么ChatGPT突然就会解数学题了？明明训练时没人专门教它数学，它怎么就「无师自通」了呢？ 当1+1不等于2：涌现现象无处不在 这些看似神奇的现象，都指向一个重要概念——涌现（Emergence）。 简单来说，涌现就是「整体大于部分之和」。当众多简单的个体通过相互作用聚集时，整个系统会展现出单个个体根本不具备的、全新的、且完全无法预测的能力或特性。 这不是什么玄学，而是我们身边随处可见的现象： 水分子没有「湿润」的概念，但大量水分子聚在一起就有了流动性和表面张力 单个神经元不会思考，但几百亿个神经元连接起来就产生了意识 个体投资者各自打算盘，但整个股市却能调节价格、分配资源 网民各自发帖，但互联网却自发形成了复杂的信息网络结构 如果你觉得这听起来有点像「变魔术」，那你的直觉是对的。涌现确实挑战了我们的常识——它告诉我们，理解了所有零件，不一定就能理解整台机器。 涌现的四个「不可思议」特征 想要真正理解涌现，我们得认识它的四个核心特征。可以把它们想象成涌现现象的「身份证」： 1. 不可预测性：「谁能想到呢？」 系统的整体行为无法从其组成部分的属性简单推断。就像你永远想不到，一群只会「左转、右转、跟着走」的鸟儿，能在天空中画出如此壮观的「八阵图」。 这种不可预测性源于一个数学事实：当系统中有N个组分时，它们之间可能的相互作用数量是N的平方级增长。100只蚂蚁的可能互动组合，比你想象的要复杂得多。 2. 不可还原性：「拆了就回不去了」 涌现出的特性不能被分解或还原为微观组分的属性总和。这就像是「化学反应」而非「物理混合」——氢气+氧气=水，但水的特性完全不是氢气和氧气特性的简单叠加。 3. 整体性：「团结就是力量」 涌现是系统作为一个整体展现的属性，而非单个部分的行为。就像一个人的「性格」，你无法通过研究他的某个器官来理解，必须观察整个人的行为模式。 4. 非线性：「蝴蝶效应无处不在」 微小的局部变化可能通过反馈循环，引发巨大且不成比例的宏观效应。一只蚂蚁发现食物留下的信息素痕迹，可能引发整个蚁群的「大迁徙」。 从蚂蚁到ChatGPT：涌现如何在各个领域「作妖」 理解了涌现的特征，我们再来看看它是如何在不同领域「兴风作浪」的： 生物世界：大自然的「集体智慧」 蚁群是群体智能的经典案例。研究发现，蚂蚁遵循的规则超级简单： 释放信息素标记路径 跟随浓度更高的信息素 信息素会自然挥发 就这三条规则，却能让蚁群： 找到食物源的最短路径（比人工算法还厉害） 在遇到障碍时自动「改道」 根据食物质量调整「运输队」规模 更神奇的是鸟群飞行。每只鸟只需要遵循三个简单规则： 与邻居保持一定距离（别撞上） 向邻居靠拢（别掉队） 与邻居方向一致（跟着飞） 结果？成千上万只鸟能在天空中形成变幻莫测、令人叹为观止的「空中芭蕾」，而且从来不会撞机。 物理世界：从分子到宏观的「质变」 水是涌现现象的经典例子。单个水分子（H₂O）完全没有「湿润」、「流动」或「溶解」的概念。但当至少21个水分子通过氢键聚集时，才开始呈现出我们熟悉的「水」的光谱特征。 这个「21」不是随便定的——科学家发现，这是形成「最小一滴水」的临界数量。少于这个数量，它们还只是「分子团」；达到这个数量，才真正「涌现」出了水的宏观特性。 这揭示了一个深刻道理：量变到质变，不是渐进的，而是有「临界点」的。就像水在100°C时突然沸腾一样，系统在达到某个阈值后会发生质的飞跃。 社会经济：「看不见的手」在行动 股票市场是社会涌现的绝佳例子。没有总指挥，每个投资者都只基于有限信息做决策，但整个市场却能： 通过价格发现机制配置资源 反映公司的相对价值 对新信息做出迅速反应 亚当·斯密的「看不见的手」，其实就是在描述经济系统中的涌现现象。 万维网也是如此。没有中央机构决定哪个网页更重要，但链接的分布却自发涌现出「幂律」模式：极少数网页（如Google、Facebook）拥有海量链接，而绝大多数网页链接寥寥。这种「富者愈富」的分布，是复杂网络的共同特征。 人工智能：最新的涌现前沿 在大语言模型（LLM）中，研究者观察到了令人震惊的「涌现能力」。这些能力在小模型中完全不存在，只有当模型规模跨越某个阈值后才会突然出现。 典型的涌现能力包括： 多步推理：解决需要逐步分析的数学应用题 指令遵循：理解并执行复杂的书面指令 程序执行：生成和运行可执行代码 跨语言能力：翻译训练数据中几乎不存在的语言 最新研究发现，这些能力的出现与「预训练损失」密切相关。当模型的预训练损失降到特定阈值（约2.2）以下时，性能会突然从随机水平跃升到高水平——这是典型的「相变」行为。 有趣的是，这种能力突现并非模型规模越大越好，而是训练质量越高越好。一些小模型在高质量数据上训练后，也能展现出原本只有大模型才有的「涌现能力」。 涌现告诉我们什么？现实意义与未来启示 理解涌现，不仅仅是为了满足好奇心，它对我们理解和改造世界有着深刻的启示： 设计思维的革命 传统的设计思维是「自上而下」的：先设计整体方案，再分解为各个部分。但涌现告诉我们，「自下而上」的设计可能更有效： 制定简单的局部规则 让系统自组织涌现出复杂行为 通过调整规则来引导整体结果 这种思路已经在城市规划、组织管理、算法设计等领域展现出巨大潜力。 ...

对于常常会遇到需要整理各类票据、发票、收据的场景。无论是报销、记账，还是家庭财务管理，手动录入票据信息既繁琐又容易出错。尤其当票据数量较多时，人工处理不仅耗时，还容易因疲劳而导致数据错误。 本文结合此类需求，分享一套基于开源工具的票据识别、内容提取，票据整理和统计的自动流程。无需高深技术背景，只要有基本的命令行操作经验，就能上手。这套方案适用于各类票据处理场景，不仅能提高效率，还能显著降低错误率。 一、主要环节 整个票据处理流程可分为三个主要环节，每个环节都有对应的工具和方法： 1. 从票据文件中识别文字信息 示例票据（火车票）： 使用 qwen-vl-ocr-1028 模型识别结果： S056626 青岛 Qingdao K1136次 萍 泽 Heze 2013年2月3日17:38日开 ￥93.00元 限乘当日当次车 黄飞 3702051981****2011 12290003031313 S056626 青岛售 13车001号 硬座 可以看到，OCR模型成功识别出了票据上的所有关键信息，包括票号、出发地、目的地、车次、时间、票价等（地址有一处识别错误）。这些原始文本数据将为下一步的结构化处理奠定基础。 2. 从文字信息中提取结构化数据 使用 deepseek-chat 模型提取的结构化信息结果： { "type-code": "train-ticket", "fields": { "票号": "S056626", "出发地": "青岛", "目的地": "菏泽", "车次": "K1136次", "发车时间": "2013年2月3日17:38", "票价": "￥93.00元", "乘车限制": "限乘当日当次车", "姓名": "黄飞", "身份证号": "3702051981****2011", "序列号": "12290003031313", "售票地": "青岛售", "车厢号": "13车", "座位号": "001号", "座位类型": "硬座" } } 模型不仅提取出了所有关键字段，还自动纠正了OCR识别错误，并判断出了票据类型（火车票），并将数据组织成了规范的JSON结构。这种结构化数据非常适合后续的统计分析和数据库存储。 用于信息提取的AI提示词可从下文分享的大模型调用模板中获取。或如需提示词原文，可评论或私信。 3. 保存结构化信息和生成汇总文件 处理完成后，系统会生成两类文件： 单张票据JSON文件：每张票据生成一个独立的JSON文件，包含该票据的所有结构化信息，便于后续查阅和单据追溯 汇总文件：将所有票据信息合并为CSV或JSON格式的汇总表，按票据类型（如火车票、机票、餐饮发票等）分组，方便进行总览和分类统计 汇总表格对于财务报表、经费统计、消费分析等场景尤为有用，可以直接导入到Excel或其他数据分析工具中进行进一步处理。 二、所需工具的安装与配置 在开始使用这套流程前，需要先安装配置几个核心工具。如果之前已经安装和配置，可跳过此步骤。 1. 安装 amo 工具 amo 是一个命令行工具，用于运行和管理工作流脚本，以及安装和管理常用的外部工具。 因篇幅所限，本文不再赘述，详细安装指南可参考 工具 amo 的安装与使用指南。 ...