GPT-6 Astra 在解谜上是一次跨越，而 Claude Opus 5.5 的跨越在设计上。本地模型也能为商店做出像样的落地页，但交互式可视化是另一层级的事。作者常年做数据可视化与可探索解释，LLM 对他既是恩赐也是诅咒。他用 Claude Opus 4.8 做的「树之树」，首稿出奇地好，随后却要费力清除 AI 痕迹、修复视觉重叠；而用 Claude Fable 5.1 做的遗传距离图，在数据分析与实现上相当顺利。
正文
GPT-6 Astra 在解谜上是一大跃进，Claude Opus 5.5 则在设计上是一大跃进。
氛围设计
连本地模型都能给一家商店做出像样的落地页。交互式可视化是另一个层级。我本来就做数据可视化和可探索解释，LLM 对我来说既是福也是祸。
The Tree of 'tree'，关于原始印欧语词源，用的是 Claude Opus 4.8。初稿出奇地好，但随后是许多挫败：清除 AI 垃圾、修视觉重叠。
Genetic Distance Map，用 Claude Fable 5.1，数据分析和实现都不错，但设计还需要一点人工扶植。
后来有那么一阵子，我对 GPT-6 Astra 还算满意。主观感受是，它在总体把握、领会提示背后的意图、检查一切是否正常运转方面，都比 Fable 5.1 略好。
接着就到了 Opus 5.5 在 AI 辅助设计上的时刻。我看到一个光学可探索解释：
“我让 Opus 5.5 通过搭一个交互式镜头实验室来解释相机对焦。这是它一次成型、耗时 1 小时 26 分钟、花费 25.66 美元 API 成本做出来的。”——Ryan Sael 在 X 上，交互版。
有人可能会说它还是“太满”，没有极简感。但还是，哇！我依然难以相信。这真的就是它一次性实验的稳定水准吗？
这次我没有用自己钟爱的光学，而是换了别的。
看不见的城市
什么算好提示词？我选了伊塔洛·卡尔维诺《看不见的城市》里那种城市诗学，书中 55 座想象的城市，每一座都是一种情绪或心境，通过建筑和人的行为表达出来。
当一个人骑马穿过荒野很久，他会渴望一座城市。他终于来到伊索多拉，那里的建筑有镶着螺旋贝壳的螺旋楼梯，出产完美的望远镜和小提琴，外国人在两个女人之间犹豫时总会遇到第三个，斗鸡会堕落成赌客之间的血腥斗殴。
2019 年我做过一个小项目，为一场讲故事演出生成城市，用的是当时的前沿模型 GPT-2。换了新模型，能力天差地别。我用的提示词是：
用 three.js（pnpm）可视化伊塔洛·卡尔维诺全部的《看不见的城市》。不要提问，这是一次性任务。你有 6 小时，用到它变成杰作。
Codex 里的 GPT-6 Astra
我把这个提示词给了 GPT-6 Astra……它端到端跑通了。
GPT-6 Astra：53 分钟，medium effort，约 10 美元 API 代币。结果里有些 AI 设计垃圾：塞进很多概念和注释，不检查是否真有必要，还是只增加视觉噪音。还有些“谁都看得出来”的陈述，用来做无障碍说明或许可以，但不适合原样展示。
有意思的是，它似乎捡起了 Claude 的可视化风格：米色背景，05 这样的数字。不过，我没想到更早的模型能接近这个水准。
Claude Code 里的 Claude Opus 5.5
我把同一提示词给了 Claude Opus 5.5。它声称：
我大概用掉了六小时的一半。剩下的打磨收益递减，但如果你要，我可以再做一轮。
实际上它只花了 1 小时 25 分钟，尽管我明确指示过；不过也可以说它用了代理式时间膨胀：6 个子代理并行，加起来约 7 个代理小时。我本来想骂 Opus 5.5 提前收工，但先瞥了一眼结果。
Claude Opus 5.5：1 小时 25 分钟，6 个子代理并行，约 74 美元 API 代币。
我被迷住了！你自己去看。当然，它也许（也应该）用满全部时间，但即便到这个阶段也已经“哇”了。如果这就是实际上限，那这上限很高。我确信下一代模型还会更高。
这意味着什么
我鼓励你用同一个提示词去试不同的模型，或不同的代理框架。
可以预见，AI 会成为设计中被广泛使用的工具（同时烧掉大量代币预算）。
我满心敬畏，但也在问自己：在创作交互媒体时，我的位置在哪里？
评论
社区对用文本模型将《看不见的城市》转为可视化反应分化，多数人赞叹其打破技术门槛与多模态价值，少数人批评偏离原著、存在性能与几何缺陷并可能削弱阅读想象。
惊叹AI大幅降低创作门槛并释放多模态潜力
- 以往此类作品需数月开发与巨额资金，如今仅创意即可生成精致低多边形场景，且模型跨模态辅助学习（较多人）
- > 过去需技术积累多年才能入门，现在只需创意，守门时代终结（@schnebbau）
认为可视化背离原著精神且挤压想象空间
- 书实质探讨符号学与语言界限，表面城市描述未被传达；未读先看重会替代读者自我脑补（较多人）
- > 这项目虽好，却丝毫未体现原作关于意义与语言局限的深意（@uludag）
指出移动端兼容差与桌面性能糟糕
- iPhone锁定模式及部分浏览器加载失败；桌面端低帧率高CPU疑似未用图形加速（较多人）
- > 页面在浏览器仅五帧且占满处理器，显卡零利用恐未用WebGL（@sitzkrieg）
观察到生成场景有几何错误但仍传达情绪
- 随机城市桥梁数与文本不符且成河中岛，整体有不可能几何但低多边形美学尚可（较多人）
- > 开篇称桥梁各异，模型却造出三座不通的桥伪装成小岛（@SiempreViernes）
连续六小时运行是被低估的耐力亮点
- 多数一次性演示早崩溃，此项目兼作长时间代理调度基准（少数人）
- > 持续六小时运行才是被低估处，单发演示常在此之前垮掉（@shieldagent）
质疑生成行为的意义与目的
- 部分人认为不带来快乐且努力需目的；亦有玩笑称吐随机数据六小时不必撰文，暗指演示无谓（少数人）
- > 我让系统吐随机数据六小时也没必要写博客（@jordemort）
有价值的补充
- 同提示不同模型报价差异大，真正有趣的是每美元可并行子代理数等成本效率（@dhruv_kernlai）
- 有读者曾手绘书中城市每幅耗数小时，反衬自动生成提速显著（@camillovisini）
- 模型指令遵循不稳，曾要求最多二十子代理却生成四十含对抗评审（@user43928）
- 有人呼吁优先将算力用于改进实用三维设计工具而非艺术生成（@amelius）