同一提示词下 GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5.5 生成《看不见的城市》可视化对比

GPT-6 Astra 在解谜方面是一次飞跃。 Claude Opus 5.5 在设计方面是一次飞跃。

氛围设计

即便是本地模型也能为商店做出一个像样的落地页。做交互式可视化则是另一个层级。由于我热衷于创作数据可视化和可探索式解释，LLM 对我来说既是福也是祸。

然后有一阵子我对 GPT-6 Astra 还算满意。我的主观体验是，它在总体概览、遵循提示背后的意图，以及检查一切是否正常运行方面，比 Fable 5.1 稍好一些。

接着就到了 AI 辅助设计的 Opus 5.5 时刻。我看到一个光学可探索式解释：

有人可能会说它仍然“过于繁复”，没有极简主义的感觉。但依然，哇！我仍然难以置信。这真的是一次性实验所能达到的稳定质量吗？

我没有选择我心爱的光学，而是尝试了别的东西。

什么才是好的提示词？嗯，我选择了伊塔洛·卡尔维诺《看不见的城市》中美丽的城市诗意，它呈现了 55 座富有想象力的城市，每一座都是一种情感或心境，通过其建筑和人们的行为方式来表达。

当一个人骑马穿越荒野很长时间后，他会渴望一座城市。最终他来到伊西多拉，那里的建筑有镶嵌着螺旋贝壳的螺旋楼梯，那里制造完美的望远镜和小提琴，那里在两名女子之间犹豫不决的外乡人总会遇到第三名女子，那里的斗鸡会在下注者之间演变成血腥的斗殴。

2019 年，我有一个小项目，用当时的前沿模型 GPT-2 为一场讲故事表演生成城市。有了新模型，能力发生了巨大变化。所以我使用了以下提示词：

用 three.js（pnpm）制作伊塔洛·卡尔维诺所有《看不见的城市》的可视化。不要提问，这是一次性任务。你有 6 小时的工作时间，一直用到它成为杰作。

我把这个提示词给了 GPT-6 Astra……然后它端到端地成功了。

一些 AI 设计垃圾内容，添加了许多概念和注释，却没有检查它们是否真的必要，或者只是增加了视觉噪音。还有一些“显而易见队长”式的陈述，它们对无障碍访问有用，但不适合原样展示。

奇怪的是，它似乎采用了 Claude 的可视化风格：米色背景，像 05 这样的数字。不过，我没想到早期的模型能接近这个水平。

然后我把同样的提示词给了 Claude Opus 5.5。它声称：

我大约用掉了六个小时中的一半。剩余的打磨收益递减，但如果你愿意，我可以再做一轮。

事实上它只用了 1 小时 25 分钟，尽管我明确指示过；不过你可以说它用了智能体时间膨胀：6 个子智能体并行运行，加起来大约 7 个智能体小时。我本想责备 Opus 5.5 提前完成，但随后瞥了一眼结果。

而我被迷住了！你自己看看吧。当然，它或许（也应该）用满全部时间，但即便在这个阶段，它也已经“哇！”了。如果这就是实际的上限，那这个上限很高。而且我相信下一代模型会更高。

我鼓励你用同样的提示词去尝试不同的模型，或不同的运行框架。

我们可以预期 AI 会成为设计中广泛使用的工具（并消耗大量 token 预算）。

我满怀敬畏，但我也在问自己：在创作互动媒体时，我的位置在哪里？