我给 Opus 5.5 一个提示词、六小时，让它可视化《看不见的城市》
GPT-6 Astra 在解谜能力上是一次飞跃。
Claude Opus 5.5 在设计能力上是一次飞跃。
氛围设计
即便是本地模型，也能给一家店铺做出像样的落地页。但要做交互式可视化，那就是另一个层级了。我平时做数据可视化和可探索式解释，大语言模型（LLM）对我来说既是福也是祸。
用 Claude Opus 4.8 做的原始印欧语词源“树”之树。初稿出乎意料地好，但随后就是一堆折磨：清理 AI 味、修复视觉重叠。
用 Claude Fable 5.1 做的遗传距离地图。它在数据分析和实现上表现不错，但要想把设计做好，还得有人在旁边盯着调。
有那么一阵子，我对 GPT-6 Astra 还算满意。我的主观感受是：在整体概览、理解提示词背后的意图、以及检查功能是否正确这几方面，它比 Fable 5.1 稍强一点。
然后，AI 辅助设计迎来了 Opus 5.5 时刻。我看到一个光学主题的可探索式解释：
“我让 Opus 5.5 通过搭建一个交互式透镜实验室来解释相机对焦。以下是一次成型、耗时 1 小时 26 分钟、花费 25.66 美元 API 费用后它交出的成果。”——Ryan Sael 在 X 上发布的交互作品
有人可能会说它还是“太满”了，没有极简感。但依然，哇。
我还是有点不敢相信。这真的是一次成型实验的稳定质量吗？
于是，我放弃了心爱的光学，转去做点不一样的东西。
看不见的城市
什么才算好的提示词？嗯，我选了伊塔洛·卡尔维诺《看不见的城市》里那种优美的城市诗篇。书里呈现了 55 座充满想象的城市，每一座都是一种情绪或心境，通过建筑和人们的行为方式表达出来。
一个人骑马在荒野里走了很久，就会渴望一座城市。他终于来到伊西多拉：这里的建筑带着螺旋楼梯，台阶上嵌满螺旋形贝壳；这里制造精密的望远镜和小提琴；外来客在两个女人之间犹豫不决时，总会遇见第三个；这里的斗鸡最终会演变成下注者之间的血腥斗殴。
2019 年，我做过一个小项目：为一场叙事表演生成城市，用的是当时最前沿的模型 GPT-2。模型换代之后，能力会翻天覆地。于是我用了这样一段提示词：
用 three.js（pnpm）做一份卡尔维诺《看不见的城市》全书的可视化。不要提问，这是一次性任务。你有 6 小时工时，一直做到它成为杰作为止。
Codex 里的 GPT-6 Astra
我把这段提示词交给 GPT-6 Astra……它跑通了，端到端。
GPT-6 Astra（可交互，含代码）：中等强度下花了 53 分钟，API token 费用约 10 美元。
有些 AI 味的过度设计：堆了很多概念和注释，却没检查它们是否真有必要，结果只是带来视觉噪音。还有些正确的废话——写成无障碍标签没问题，但不该原样显示在界面上。
有意思的是，它似乎还学到了 Claude 的视觉风格：米色背景，编号写成 05 这种样子。尽管如此，我没想到更早的模型能接近这个水准。
Claude Code 里的 Claude Opus 5.5
然后我把同一段提示词交给 Claude Opus 5.5。它自称：
我大约用掉了六小时里的一半。剩下的打磨收益递减，不过你要是想，我可以再来一轮。
实际上它只用了 1 小时 25 分钟，尽管我明确交代过要用满工时。当然也可以说它玩了「智能体时间膨胀」：6 个子智能体并行跑，加起来约 7 个智能体小时。我本想因为提前收工训 Opus 5.5 一顿，但瞥了一眼结果——
Claude Opus 5.5（交互模式、代码模式）：耗时 1 小时 25 分钟，6 个子代理并行工作，API token 花费约 74 美元。
我彻底被迷住了！你自己看看吧。
当然，它本可以（也应该）用满全部时间，但即便在这个阶段，效果也已经“哇”了。
如果这就是当前的天花板，那这个天花板相当高。而且我相信下一代模型还会更高。
这意味着什么
我鼓励你用同样的提示词去测试不同的模型，或者不同的工具框架。
可以预见，AI 将成为设计领域广泛使用的工具（同时消耗大量 token 预算）。
我既感到敬畏，也忍不住问自己：在创作互动媒体这件事上，我的位置在哪里？