{ "case_id": "C4", "case_name": "论文转学习卡片", "prompt": "请帮我生成一个论文转学习卡片的工具演示（不上传实际PDF），要求：\n1. 模拟从一篇AI论文提取的10张知识卡片\n2. 每张卡片包含：\n - 正面：关键概念/问题\n - 反面：详细解释/答案\n3. 支持翻牌动画\n4. 按难度分级（基础/进阶/深入）\n5. 生成思维导图展示知识结构\n6. 单文件HTML输出", "result": { "success": true, "content": "你好！我是 Gemini 3.0。根据你的要求，我为你生成了一个单文件 HTML 工具演示。\n\n这个工具模拟了对经典 AI 论文《Attention Is All You Need》（Transformer 架构）的分析，自动提取了 10 张分级知识卡片，并生成了可视化的思维导图。\n\n### 🛠️ 使用说明\n1. 将下方的代码完整复制。\n2. 保存为 `.html` 文件（例如 `paper_cards.html`）。\n3. 使用浏览器（Chrome/Edge/Safari）打开即可体验。\n\n```html\n\n\n\n \n \n AI论文智能学习卡片生成器 - Gemini 3.0 Demo\n \n \n \n \n \n\n\n\n \n
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\n ✨ Gemini 3.0 Demo\n
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论文智能学习卡片

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模拟源文件：Attention Is All You Need (Vaswani et al., 2017)

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\n \n 知识结构思维导图\n

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\n graph TD\n A[Transformer 架构] --> B(核心机制)\n A --> C(模型结构)\n A --> D(训练技巧)\n \n B --> B1[Self-Attention]\n B --> B2[Multi-Head Attention]\n B --> B3[Scaled Dot-Product]\n \n C --> C1[Encoder-Decoder]\n C --> C2[Positional Encoding]\n C --> C3[Feed-Forward Networks]\n \n D --> D1[Residual Connections]\n D --> D2[Layer Normalization]\n D --> D3[复杂度优势]\n\n style A fill:#f3f4f6,stroke:#333,stroke-width:2px\n style B fill:#d1fae5,stroke:#059669\n style C fill:#dbeafe,stroke:#2563eb\n style D fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed\n
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