具备来源关联的研究综合
借助 GPT-6 Astra,将笔记、报告和观察结果转化为连贯的研究简报。Astra 围绕你的问题连接相关证据,保留相互冲突的观点,并帮助你追溯每个来源如何贡献于最终结论。

提出一个难题,提供相关背景材料及关键约束条件。GPT-6 Astra 帮助您连接证据、权衡替代方案,并将结果转化为可持续优化的清晰简报。
探索具有多重依赖关系的问题,并要求提供支持建议的假设、替代方案和检查项。
当图表、截图或照片包含与您问题相关的细节时,结合书面上下文与图像进行分析。
选择适合任务的推理强度,并在简报发展过程中通过聚焦的后续问题进行完善。
借助 GPT-6 Astra,将笔记、报告和观察结果转化为连贯的研究简报。Astra 围绕你的问题连接相关证据,保留相互冲突的观点,并帮助你追溯每个来源如何贡献于最终结论。

使用 GPT-6 Astra 根据项目的预算、时间安排和依赖关系比较选项。深入分析各方向的权衡与假设,进而识别出何种情况下不同选择会更具价值。

添加图片或截图,并向 GPT-6 Astra 询问你希望理解的特定部分。Astra 能够描述可见细节,将其与参考进行对比,或展开重点说明,从而辅助设计评审或书面简报。

粘贴相关笔记或添加视觉参考。说明目标受众、需支持的决策以及答案必须遵守的约束条件。
选择“在 YouMind 中尝试”并按提示登录。在选中 Astra 的对话中继续,然后要求生成具有清晰结构的简报、对比或解释。
对照来源验证重要主张。询问缺失的假设,质疑薄弱环节,或在保留所需部分的同时修改某一章节。
通过比较模型输入、上下文、输出、推理方式和任务侧重点,确定合适的起点。
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浏览 GPT-6 Astra 提示词,为你的下一个网页寻找创作起点。

创建一个高度详细、交互式的 V8 发动机可视化效果

使用 imagegen 重新构想此页面,然后进行实现。

使用 Three.js 创建一个在浏览器中运行的温馨溪流交互式 3D 体验。导入在 Blender 中制作的岩石、树木、水和草的低多边形模型。实现带有流动动画的逼真水着色器、带柔和阴影的环境光照以及植被上的微风效果。添加轨道控制器以便用户探索,并确保在 60fps 下的高性能运行。

将 Zork(1977 年的经典文字冒险游戏)转变为一款完整的 3D 动作冒险游戏。保留原始剧情与谜题,增加战斗场景,并直接使用 Three.js 构建所有角色与环境。

嘿 GPT-6 Astra,请用 Three.js 为我制作一个 VALORANT,不要出错。地图请使用 Valorant 的“Ascent”地图

首先搜索 "/unlazy" 技能,完整阅读并将其贯穿于整个任务中。
请将此视为一项重大的视觉构建任务,耗时至少 {argument name="minimum duration" default="5 小时"}。如果环境允许,建议进行 {argument name="optimal duration" default="8–24 小时"} 的深度实现与迭代。不要在生成一个看起来还不错的场景后就停止。
在浏览器中创建一个极其精细的实时 {argument name="subject" default="3D 森林"}。除此之外,不要包含任何其他内容。不要制作落地页、卡片、故事、营销 UI、仪表盘或不必要的文本。森林本身就是整个体验的核心。
极力提升密度和视觉质量。
构建海量细节,包括茂密的草地、多样的树木、枝叶、灌木、蕨类植物、苔藓、花卉、杂草、树根、枯木、石块、土壤、落叶、小型植物、地形变化以及微小的环境细节。
森林应呈现出近乎过度茂密的状态。地面不应有大面积留白。
重点关注:
逼真的树木轮廓、
茂密的草地、
自然的资产多样性、
丰富的色彩、
光照、
接触阴影、
风效、
植被运动、
大气深度、
雾气、
丁达尔效应(光束)、
粒子效果、
地形、
材质、
比例、
构图、
以及远近距离下的细节表现。
避免使用明显的重复资产、看起来像广告牌的植被、平铺的地形、悬浮的植物、塑料感的材质、完全相同的树木、稀疏的程序化放置、过度的光晕效果,或通用的 Three.js 演示外观。
包含流畅的自由视角探索功能。
反复从多个位置捕捉并检查场景。识别出脆弱的植被、空旷区域、糟糕的配色、重复感、粗糙的材质、不真实的光照、难看的树形、性能瓶颈以及任何破坏沉浸感的因素。修复这些问题,并在整个运行过程中持续提升质量。
目标不在于功能数量,而在于让这片浏览器森林在细节和氛围上达到令人惊叹的极致效果。
构建完整的体验,将其公开发布在 ChatGPT Sites 上,验证部署情况,并返回公开 URL。

一张分屏图像,展示了一个动漫风格角色的头部和上半身 3D 模型。左侧显示正面视图,右侧显示侧面视图。该角色拥有大大的蓝色眼睛、小巧的鼻子和淡淡的微笑。模型上叠加了由黑色线条构成的三角形线框网格,并用红色线条高亮显示了特定的边缘或顶点。背景为纯深灰色。

一个 {argument name="setting" default="阳光明媚的奇幻岛屿城市"}。 {argument name="water style" default="碧绿的海水"}。古老的寺庙。石板街道。神奇的地标。以及一个真正让人感觉可以探索的世界。

使用此工作流创建原创的 {argument name="style" default="GTA 风格卡通汽车追逐"}:设计:定义一名主要驾驶员、一辆逃跑车辆、一辆追逐车辆以及一个 {argument name="environment" default="城市环境"}。保持设计风格一致。规划三个 4 秒的镜头:后方追踪镜头、穿过急转弯的侧向追踪镜头以及广角出口镜头。在 Blender 中构建:创建简洁的灰模,并完成角色和车辆的功能性绑定。无需纹理或 UV 展开。动画与测试:制作驾驶员、转向、车轮旋转、车辆及摄像机的动画。保持一致的行驶方向和车辆顺序。修复模型穿模、车轮悬空、轮胎打滑、姿势错误以及手部脱离方向盘等问题。在 Blender 中渲染:以 1280×720 分辨率、24 fps 渲染第 1–288 帧。将实际 Blender 渲染的帧合成为完整的 12 秒灰模母片。分别导出每个镜头,并渲染匹配的灰模静帧作为形状和构图参考。使用 PixVerse 插件完成制作:使用 Seedance 2.5 以 720p 分辨率处理每个镜头。将 Blender 剪辑作为运动参考,将灰模静帧作为形状参考。在生成提示词中定义一致的卡通调色板。保留摄像机运动、动作时机、角色与车辆设计以及车辆数量。审核与交付:检查两段完整视频是否存在视觉缺陷和连贯性问题。修复 Blender 中的问题并仅重新生成失败的 Seedance 镜头,每个镜头最多重试两次。交付可编辑的 .blend 文件、原生 720p Blender 灰模视频、单独标记的 720p Seedance 版本,以及一份关于剩余局限性的简要评估。

使用 Three.js 构建了月光沼泽;现在正花大量时间盯着水面反射看。
由 Astra Ultra Code 制作。

构建一个 MuJoCo 环境并编写一个控制器,使用 {argument name="robotic system" default="机械臂和五指手"} 来绘制 {argument name="artwork" default="毕加索的鸽子"}

使用 Codex 和 3D 基础模型 Tripo 构建一款可驾驶的巴黎网页游戏。为汽车、树木、埃菲尔铁塔和行人生成高精度的 3D 资产。利用代码生成街区、桥梁和塞纳河等远景结构。这种混合方法在基于浏览器的游戏中实现了细节与帧率的完美平衡。