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小红书 vibecoding 创作者 24 篇数据可视化作品。**一个独立开发者的项目矩阵**:世界动画地图 + 世界神话地图 + 大英博物馆文物回家 + 360 全景穿越历史游戏 + 万部电影星图 + 小白 K 线图(事件驱动 AI 分析)+ 电影带我去旅行 + 跟着诗词 / 书籍 / 电影 / 音乐 / 科幻去旅行(MIT 道路的创作者作品集)。**用 vibecoding 把世界知识图谱化**
Will「AI 辅助 UX 工作流」定义与洞察(Define & Insight)阶段的工程化手册:把一堆访谈/数据变成「可指导设计的洞察」并讲清楚。覆盖 6 件可外包给 AI 的工作——① 用研访谈转录稿批量提炼洞察(痛点+心智模型+边界场景+成功标准 框架,可量化引用)② 单一核心问题生成「洞察卡片」③ 把用研报告自动选图表 + 出 ECharts/HTML 代码(读图 <3 秒、一图一结论 的判定逻辑)④ 80 种图表类型的 PM/UX 选型速查(按比较/相关/构成/时间/分布/地理 6 族)⑤ 上传界面截图跑 AI 眼动热力图(F-pattern/spotted/layer-cake 四种扫描模式)⑥ 多套 UI 方案 6 维专家评审打分(主要/次要/边缘用户+商业+无障碍+可扩展,起始分-扣分=终分)。另含「强洞察 3 标准 + 因果句式模板」「样本→行为→共性→洞察 的汇报结构」「增长/修复/验证/探索 4 类项目里数据与用研如何分工」。与 google-ux-research 互补:那篇讲访谈/可用性测试/亲和图的手工 craft,这篇讲把同一批工作交给 AI 加速的提示词与判定规则。读者为做 AI 产品的 PM,每节带 Why + 可复用提示词骨架。
NNGroup Topics 里两个纯图片素材库的索引指针。Chart 80 = 83 张图表设计范例(选图表类型/数据可视化参考)。UX Research Visualization = 178 张 UX 研究成果可视化范例(旅程图/共情图/亲和图/研究报告排版等)+ 3 PDF + 1 pptx + 1 xlsx 模板。这两个文件夹没有文字笔记,是 Will 收集的'抄作业'视觉参考,只能看图。本 wiki 不复刻图片(图体量大走 gitignore,本地保留),只记录它们是什么、在 sources 哪里、什么时候来翻。配套的图表选择/数据可视化方法论见 [[nngroup-patterns-feedback-dialogs]](选图表类型)与 [[nngroup-visual-design-principles]]。