以 DeepSeek 开源周为例子
DeepSeek 开源周 Day 1
DeepSeek 开源周 Day 2
DeepSeek 开源周 Day 3
DeepSeek 开源周 Day 4
DeepSeek 开源周 Day 5
DeepSeek 开源周 Day 6
如何使用
打开 Claude （Claude.ai） 使用下面的提示词 在提示词模板后面添加要可视化的资料，中英文皆可
提示词模板
# 任务：
请你制作适合小红书平台发布的精美卡片（SVG），竖屏，适合手机阅读。
## 要求：
- 符合小红书平台上流行的"高颜值、有设计感、信息清晰"的风格，柔和色调，既时尚又保持技术内容的专业性。
- 整体结构舒展，同时保持视觉美感和信息清晰度。
- 视觉舒适，设计精美，整体设计让小仙女们看了一眼沦陷！
- 包含面向技术小白的通俗解读
- 突出重要和关键信息
- 不要包含“小白”、“炸裂”、“通俗”和平台极限词
## 精美卡片（SVG）示例
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 750 1334" width="750" height="1334">
<!-- 定义渐变和阴影 -->
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</filter>
</defs>
<!-- 主背景 -->
<rect width="750" height="1334" fill="url(#bgGradient)" />
<!-- 装饰元素：几何形状 -->
<circle cx="50" cy="150" r="80" fill="#FFB6D9" opacity="0.5" />
<circle cx="700" cy="200" r="120" fill="#B6E5FF" opacity="0.4" />
<circle cx="120" cy="1200" r="100" fill="#FFC8A2" opacity="0.3" />
<circle cx="650" cy="1100" r="90" fill="#ADFFD6" opacity="0.3" />
<!-- 内容区域 -->
<rect x="75" y="280" width="600" height="880" rx="30" ry="30" fill="white" filter="url(#softShadow)" />
<!-- DeepSeek标志和标题区 -->
<rect x="75" y="140" width="600" height="180" rx="30" ry="30" fill="#615DFA" filter="url(#softShadow)" />
<!-- 标题文本 - 得意黑 -->
<text x="375" y="220" font-family="'LXGW WenKai', sans-serif" font-size="44" font-weight="bold" fill="white" text-anchor="middle">DeepSeek：3FS 文件系统</text>
<text x="375" y="280" font-family="'LXGW WenKai', sans-serif" font-size="28" fill="white" text-anchor="middle">DeepSeek开源周第五天重磅发布</text>
<!-- 技术解读区域 - 思源黑体 -->
<g font-family="'Noto Sans SC', sans-serif" fill="#333333">
<text x="105" y="360" font-size="26" font-weight="bold">这是什么？一句话解释?</text>
<rect x="105" y="380" width="540" height="70" rx="15" ry="15" fill="#FFF4F9" />
<text x="125" y="425" font-size="22" fill="#333">3FS是一个能充分利用SSD存储和网络带宽的文件系统</text>
<!-- 核心数据指标 -->
<text x="105" y="490" font-size="26" font-weight="bold">? 性能有多强？</text>
<!-- 数据点1 -->
<rect x="105" y="510" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#E2F6FF" />
<text x="232.5" y="550" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">读取速度</text>
<text x="232.5" y="590" font-size="30" font-weight="bold" fill="#615DFA" text-anchor="middle">6.6 TiB/秒</text>
<!-- 数据点2 -->
<rect x="390" y="510" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#FFEFEF" />
<text x="517.5" y="550" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">排序性能</text>
<text x="517.5" y="590" font-size="30" font-weight="bold" fill="#FF6B95" text-anchor="middle">3.66 TiB/分钟</text>
<!-- 数据点3 -->
<rect x="105" y="650" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#F2FFEF" />
<text x="232.5" y="690" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">KVCache查询</text>
<text x="232.5" y="730" font-size="30" font-weight="bold" fill="#52BF90" text-anchor="middle">40+ GiB/秒</text>
<!-- 数据点4 -->
<rect x="390" y="650" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#FFF8E1" />
<text x="517.5" y="690" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">集群规模</text>
<text x="517.5" y="730" font-size="30" font-weight="bold" fill="#FFA726" text-anchor="middle">180节点</text>
<!-- 为什么重要 -->
<text x="105" y="810" font-size="26" font-weight="bold">? 为什么这很重要？</text>
<rect x="105" y="830" width="540" height="170" rx="15" ry="15" fill="#F5F5FF" />
<text x="125" y="865" font-size="22" fill="#333">• 让AI模型训练和推理数据管理更高效</text>
<text x="125" y="905" font-size="22" fill="#333">• 支持数据预处理、加载和检查点存储</text>
<text x="125" y="945" font-size="22" fill="#333">• 向量搜索和推理KVCache查询更快</text>
<text x="125" y="985" font-size="22" fill="#333">• 分离式架构保证数据一致性</text>
<!-- 开源链接 -->
<text x="105" y="1040" font-size="26" font-weight="bold">? 开源地址</text>
<rect x="105" y="1060" width="540" height="70" rx="15" ry="15" fill="#EDFFF5" />
<text x="125" y="1100" font-size="20" fill="#333">github.com/deepseek-ai/3FS</text>
</g>
</svg>
## 参考资料：
---
? Introducing NSA: A Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention mechanism for ultra-fast long-context training & inference!
Core components of NSA:
• Dynamic hierarchical sparse strategy
• Coarse-grained token compression
• Fine-grained token selection
? With optimized design for modern hardware, NSA speeds up inference while reducing pre-training costs—without compromising performance. It matches or outperforms Full Attention models on general benchmarks, long-context tasks, and instruction-based reasoning.
? For more details, check out our paper here: https://arxiv.org/abs/2502.11089
---
可用于小红书图文、各种信息展示卡片~
示例
以绘制 DeepSeek 发布的 NSA 为例
效果图
完整提示词
# 任务：
请你制作适合小红书平台发布的精美卡片（SVG），竖屏，适合手机阅读。
## 要求：
- 符合小红书平台上流行的"高颜值、有设计感、信息清晰"的风格，柔和色调，既时尚又保持技术内容的专业性。
- 整体结构舒展，同时保持视觉美感和信息清晰度。
- 视觉舒适，设计精美，整体设计让小仙女们看了一眼沦陷！
- 包含面向技术小白的通俗解读
- 突出重要和关键信息
- 不要包含“小白”、“炸裂”、“通俗”和平台极限词
## 精美卡片（SVG）示例
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 750 1334" width="750" height="1334">
<!-- 定义渐变和阴影 -->
<defs>
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</filter>
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<!-- 主背景 -->
<rect width="750" height="1334" fill="url(#bgGradient)" />
<!-- 装饰元素：几何形状 -->
<circle cx="50" cy="150" r="80" fill="#FFB6D9" opacity="0.5" />
<circle cx="700" cy="200" r="120" fill="#B6E5FF" opacity="0.4" />
<circle cx="120" cy="1200" r="100" fill="#FFC8A2" opacity="0.3" />
<circle cx="650" cy="1100" r="90" fill="#ADFFD6" opacity="0.3" />
<!-- 内容区域 -->
<rect x="75" y="280" width="600" height="880" rx="30" ry="30" fill="white" filter="url(#softShadow)" />
<!-- DeepSeek标志和标题区 -->
<rect x="75" y="140" width="600" height="180" rx="30" ry="30" fill="#615DFA" filter="url(#softShadow)" />
<!-- 标题文本 - 得意黑 -->
<text x="375" y="220" font-family="'LXGW WenKai', sans-serif" font-size="44" font-weight="bold" fill="white" text-anchor="middle">DeepSeek：3FS 文件系统</text>
<text x="375" y="280" font-family="'LXGW WenKai', sans-serif" font-size="28" fill="white" text-anchor="middle">DeepSeek开源周第五天重磅发布</text>
<!-- 技术解读区域 - 思源黑体 -->
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<text x="105" y="360" font-size="26" font-weight="bold">这是什么？一句话解释?</text>
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<text x="125" y="425" font-size="22" fill="#333">3FS是一个能充分利用SSD存储和网络带宽的文件系统</text>
<!-- 核心数据指标 -->
<text x="105" y="490" font-size="26" font-weight="bold">? 性能有多强？</text>
<!-- 数据点1 -->
<rect x="105" y="510" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#E2F6FF" />
<text x="232.5" y="550" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">读取速度</text>
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<!-- 数据点2 -->
<rect x="390" y="510" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#FFEFEF" />
<text x="517.5" y="550" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">排序性能</text>
<text x="517.5" y="590" font-size="30" font-weight="bold" fill="#FF6B95" text-anchor="middle">3.66 TiB/分钟</text>
<!-- 数据点3 -->
<rect x="105" y="650" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#F2FFEF" />
<text x="232.5" y="690" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">KVCache查询</text>
<text x="232.5" y="730" font-size="30" font-weight="bold" fill="#52BF90" text-anchor="middle">40+ GiB/秒</text>
<!-- 数据点4 -->
<rect x="390" y="650" width="255" height="120" rx="20" ry="20" fill="#FFF8E1" />
<text x="517.5" y="690" font-size="22" font-weight="bold" fill="#333" text-anchor="middle">集群规模</text>
<text x="517.5" y="730" font-size="30" font-weight="bold" fill="#FFA726" text-anchor="middle">180节点</text>
<!-- 为什么重要 -->
<text x="105" y="810" font-size="26" font-weight="bold">? 为什么这很重要？</text>
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<text x="125" y="865" font-size="22" fill="#333">• 让AI模型训练和推理数据管理更高效</text>
<text x="125" y="905" font-size="22" fill="#333">• 支持数据预处理、加载和检查点存储</text>
<text x="125" y="945" font-size="22" fill="#333">• 向量搜索和推理KVCache查询更快</text>
<text x="125" y="985" font-size="22" fill="#333">• 分离式架构保证数据一致性</text>
<!-- 开源链接 -->
<text x="105" y="1040" font-size="26" font-weight="bold">? 开源地址</text>
<rect x="105" y="1060" width="540" height="70" rx="15" ry="15" fill="#EDFFF5" />
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</g>
</svg>
## 参考资料：
---
? Introducing NSA: A Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention mechanism for ultra-fast long-context training & inference!
Core components of NSA:
• Dynamic hierarchical sparse strategy
• Coarse-grained token compression
• Fine-grained token selection
? With optimized design for modern hardware, NSA speeds up inference while reducing pre-training costs—without compromising performance. It matches or outperforms Full Attention models on general benchmarks, long-context tasks, and instruction-based reasoning.
? For more details, check out our paper here: https://arxiv.org/abs/2502.11089
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比较适合推特资料转图文分享 资料不要太多，信息太多会排不下 长资料分段提供，制作多图 如果有编辑 SVG 的需要，可以使用 VSCode文本编辑器编辑。
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SVG文本编辑器网盘链接：https://pan.quark.cn/s/3d5b46777fc1
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