梦境画布
无限缩放节点图，支持 32 层分组折叠与自动布局，长流程一眼看清依赖关系。
01 / 特写
沉浸式画布：把提示词、工具与资产放进同一片梦境
从一句模糊的灵感出发，逐层揭开可复用的结构。
探索，而不是配置：三层渐进式界面
第一层「梦境视图」只呈现结果与关键指标；第二层「结构视图」展开节点与依赖；第三层「源代码视图」 暴露提示词、参数与调用链。三层之间用同一个状态树驱动，切换耗时控制在 120ms 以内， 让探索过程连续不打断。
画布支持 4 类原生节点：输入节点（文本/图像/音频）、推理节点（模型与采样参数）、 工具节点（检索、代码执行、格式化）、交付节点（导出、发布、通知）。 任意节点均可拆分为子图，形成可复用的「梦境片段」。
- CANVAS FPS≥ 58fps（1000 节点规模）
- UNDO DEPTH200 步可回溯
- NODE LATENCY拖拽响应 < 16ms
- EXPORTJSON / YAML / 分享链接
02 / 能力矩阵
六块拼图，构成一间会发光的 AI 工作间
每一项都可在沙盒中单独试用，无需一次性迁移。
多模型路由
按任务类型、成本与延迟自动选择模型，失败自动降级重试，链路完全可观测。
提示词工坊
模板变量、版本对比与 A/B 评测三合一，改动前后效果差异以并排视图呈现。
资产星库
图像、音频、结构化数据统一入库，按标签与语义双通道检索，支持相似图去重。
协作频段
画布级评论、变更历史与角色权限，设计师与开发者可在同一视图内对齐细节。
响应式动效层
动态效果遵循 200ms 基准节奏，缩放弹入与扫描线质感并存，并尊重系统减弱动效偏好。
03 / 探索路径
四步走完从灵感到交付的环线
每一步都有明确的产出物与验收阈值，避免停留在「感觉不错」。
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描绘梦境边界
用一句话写清任务目标、受众与禁区，标注 3 个必须命中的关键词，作为后续评测的基准。
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搭建节点骨架
先只放输入与交付节点，确认数据格式；再插入推理与工具节点，保持单链不超过 12 个节点。
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参数对照寻优
固定提示词，每次只调 1 个参数（温度 0.2–0.9），记录 3 轮结果，保留最优组合并命名存档。
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封装复用片段
把验证过的子图导出为「梦境片段」，添加说明与示例输入，团队内可直接复用，减少重复调试。
04 / 同行者
与这些团队共同探索梦幻空间的边界
覆盖芯片、云、设计工具与高校实验室四类生态位。
- 苍穹算力推理集群
- 霓虹云弹性部署
- 折光设计交互规范
- 深蓝视觉图像增强
- 回声实验室多模态研究
- 雾都数据向量检索
- 铁轨工坊边缘设备
- 子夜学院人才共建
05 / 落地清单
在赛博朋克界面上线前，先过这六道关
每条都给出可测阈值，避免视觉炫技拖垮可用性。
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01
霓虹描边只做点缀，正文区对比度必须达标
荧光洋红/青色仅用于描边、图标与小面积高亮；正文文本与背景对比度 ≥ 4.5:1，次要文字 ≥ 3:1。可用
oklch明度差先估：文本 L 与背景 L 差距建议 ≥ 0.45。 -
02
扫描线与故障动效控制在低幅度、低频次
扫描线透明度 ≤ 0.03，故障位移 ≤ 3px、持续 ≤ 160ms，且同一屏内不叠加超过 2 处。连续动效的帧预算 ≤ 16ms，超出即降级为静态纹理。
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03
画布节点数量设软上限并启用分组折叠
单图建议 ≤ 120 个节点，超过即自动折叠为分组；拖拽时用虚拟化只渲染视口内节点，保证 ≥ 58fps。节点命名统一「动词+对象」，如
生成-分镜脚本。 -
04
提示词变更必须留版本与评测基线
每次改动保存版本号与一句变更理由；用同一组 20 条固定测试输入做回归，命中率下降 > 5% 即回滚。温度调参一次只动一个变量，记录 3 轮取中位数。
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05
响应式设计优先保内容，动效与装饰随后降级
在 1024px 收起侧边节点库、640px 转单列、380px 收紧内边距至 8px；所有点按区 ≥ 44×44px，长英文与链接强制断行，任一视口不得出现横向滚动条。
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06
图像与字体做体积与加载策略双控
首屏图 ≤ 200KB、其余懒加载并预留固定宽高比避免跳动；字体仅用系统等宽与系统无衬线，不引外链字体。首屏可交互时间目标 ≤ 2.5s（4G 网络）。
06 / 运行指标
把「梦幻」落到可测量的数字上
以下为内测沙盒的观测口径，便于对照自己的场景。
62%
复杂任务编排时间缩短
对照人工串联工具链
58fps
千节点画布帧率下限
中端笔记本实测
99.2%
多模型降级重试成功率
近 7 日滚动窗口
4.6/5
交互设计易用性评分
42 位设计师盲评
07 / 档位
按探索深度选择，而不是按席位数量
三档均含画布与提示词工坊，差异在并发、私有化与支持响应。
带着一个真实任务进来，带着一条可复用流水线离开
留下邮箱即可获得 14 天沙盒权限：含 3 条并行流水线、示例梦境片段与一份落地检查清单。我们会用一条你熟悉的业务场景陪你走完全程。