3d-wordcloud-visualizer

3D 词云可视化工具 - 将对话历史或其他文本数据自动转换为炫酷的 3D 地球词云,支持多格式文件导入(JSON/MD/TXT),自动中文分词和词频统计,生成 TOP30 高频词的 3D 可视化效果

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3D 词云可视化生成器

将大模型对话历史(或任何文本数据)自动转换为炫酷的 3D 地球词云可视化效果。

触发条件

当用户需要以下操作时使用此 Skill:

  • 将对话历史可视化
  • 生成 3D 词云
  • 分析文本关键词分布
  • 创建交互式数据可视化
  • 导出 3D 词云为图片

功能特性

核心能力

  1. 多格式支持

    • JSON - 自动深度提取对话内容(递归解析 content/message/text/question/answer 字段)
    • Markdown - 直接读取全文
    • TXT - 直接读取全文
    • UTF-8-sig 编码 - 避免中文乱码
  2. 自动化数据处理

    • 读取文件 → UTF-8 解码
    • 格式解析 → JSON 自动递归提取
    • 中文分词 → 使用专业分词库(segmentit)
    • 去停用词 → 过滤 "的、了、是、吗" 等无意义词
    • 词频统计 → 自动计算权重
    • 排序筛选 → 取 TOP30 高频词
    • 生成词云 → 自动渲染到地球
  3. 3D 地球词云

    • Three.js 渲染引擎
    • 真实的 3D 地球模型
    • 词云作为纹理映射到地球表面
    • 随机配色(15 种预设颜色)
    • 星空背景(5000 颗星)
    • 光照效果(环境光 + 方向光)
  4. 交互功能

    • 鼠标拖拽旋转地球
    • 滚轮缩放视角
    • 右键平移视角
    • 自动旋转展示
    • 阻尼效果(更丝滑)
    • 范围限制(1.2 - 5.0 距离)
  5. 纯前端运行

    • 无需服务器
    • 无需后端处理
    • 数据不上传云端
    • 完全本地处理

使用指南

基本用法

  1. 准备数据文件

    • 使用 conversation-exporter Skill 导出对话历史
    • 或准备任何 JSON/MD/TXT 文件
  2. 生成可视化

    • 在对话中告诉 AI:"生成 3D 词云"
    • AI 会自动:
      • 创建 HTML 文件
      • 包含完整的 3D 渲染代码
      • 支持文件上传功能
      • 自动解析和生成词云
  3. 查看效果

    • 在浏览器中打开生成的 HTML 文件
    • 上传你的数据文件
    • 等待自动解析和生成
    • 观察 3D 词云地球

高级选项

  • 自定义配色方案 - 修改颜色数组
  • 调整词云数量 - 修改 TOP30 为其他数值
  • 修改地球大小 - 调整 SphereGeometry 参数
  • 调整旋转速度 - 修改 autoRotateSpeed 值
  • 自定义停用词 - 修改 stopWords Set

数据结构

JSON 格式要求

支持任意嵌套结构,自动提取以下字段:

  • content
  • text
  • message
  • question
  • answer

示例:

{
  "conversation_history": {
    "timeline": [
      {
        "date": "2026-03-25",
        "type": "skill_installation",
        "action": "安装 Skills",
        "details": {
          "content": "成功安装了 5 个 Skills"
        }
      }
    ]
  }
}

关键词统计

  • 词频决定文字大小(count * 2.5 像素)
  • 自动排序并取 TOP30
  • 过滤停用词
  • 最小词频限制为 1

配置选项

文件编码

  • 所有文件:UTF-8-sig(带 BOM)
  • 目的:避免中文乱码

性能优化

  • 纹理分辨率:2048x1024(高清)
  • 地球细分:64x64
  • 星空粒子:5000 个
  • 帧率优化:requestAnimationFrame

停用词列表

const stopWords = new Set([
    '的', '了', '是', '我', '你', '在', '有', '和', '就', '都',
    '吗', '吧', '呢', '啊', '哦', '嗯', '这个', '那个', '可以',
    '然后', '但是', '因为', '所以', '如果', '需要', '谢谢'
]);

文件输出

生成的文件

  • 3d_word_cloud_visualizer.html - 完整的可视化工具
    • 包含所有必要的 HTML/CSS/JS 代码
    • 支持文件上传功能
    • 自动解析和生成词云
    • 可在浏览器中直接运行

可选导出

  • 支持导出当前词云为 PNG 图片(通过浏览器截图)
  • 支持导出词云数据为 JSON 格式

技术实现

依赖库

  1. Three.js (v0.160.0)

  2. OrbitControls

  3. segmentit (v2.0.3)

无外部依赖

  • ✅ 不需要后端服务器
  • ✅ 不需要 API Key
  • ✅ 不需要数据库
  • ✅ 所有代码包含在单个 HTML 文件中

注意事项

  1. 文件大小

    • 建议单个文件不超过 10MB
    • 大文件可能导致浏览器卡顿
  2. 关键词数量

    • 默认 TOP30,可根据需要调整
    • 过多关键词会影响性能
  3. 浏览器兼容性

    • 推荐使用 Chrome、Firefox、Edge 现代浏览器
    • 需要支持 WebGL
    • IE 11 不支持
  4. 网络连接

    • 首次打开需要下载 CDN 资源
    • 后续运行可在离线模式(需缓存)

错误处理

常见问题

  1. 文件解析失败

    • 检查文件格式是否正确
    • 确保 JSON 语法无错误
    • 尝试使用其他格式(MD/TXT)
  2. 词云生成失败

    • 检查文件是否包含有效文本
    • 确认 segmentit 库加载成功
    • 查看浏览器控制台错误信息
  3. 3D 渲染失败

    • 检查浏览器是否支持 WebGL
    • 确认 CDN 资源加载成功
    • 尝试使用不同浏览器

安全特性

  • ✅ 本地处理,数据不上传云端
  • ✅ 无外部 API 调用
  • ✅ 无数据持久化
  • ✅ 完全由用户控制数据

更新日志

  • v1.0 (2026-03-25)
    • 初始版本
    • 支持 JSON/MD/TXT 三种格式
    • 自动中文分词和词频统计
    • 3D 地球词云可视化
    • 鼠标交互功能
    • 星空背景效果

示例工作流

完整流程

  1. 导出对话历史

    • 使用 conversation-exporter Skill
    • 选择导出格式(推荐 JSON)
    • 保存到本地
  2. 生成可视化

    • 在对话中:"生成 3D 词云"
    • AI 创建 3d_word_cloud_visualizer.html
  3. 查看词云

    • 浏览器打开 HTML 文件
    • 上传导出的对话历史文件
    • 等待自动解析和生成
  4. 交互探索

    • 拖拽旋转地球
    • 滚轮缩放视角
    • 观察关键词分布
    • 截图保存效果

技术亮点

纯前端实现

  • 无需后端服务器
  • 完全本地处理
  • 数据安全可控

自动化程度高

  • 用户只需上传文件
  • 自动解析、统计、生成
  • 零配置、零操作

视觉效果好

  • 3D 地球模型
  • 词云纹理映射
  • 星空背景
  • 流畅动画

交互体验佳

  • 鼠标拖拽旋转
  • 滚轮缩放
  • 自动旋转展示
  • 阻尼效果

适用场景

  • 对话历史可视化
  • 文本关键词分析
  • 数据展示演示
  • 教育培训演示
  • 数据新闻制作
  • 交互式报告

最佳实践

  1. 准备数据

    • 确保文件格式正确
    • 检查编码为 UTF-8
    • 文件大小适中
  2. 生成词云

    • 使用现代浏览器
    • 首次打开需要网络(加载 CDN)
    • 耐心等待解析完成
  3. 探索分析

    • 尝试不同角度观察
    • 注意高频关键词
    • 对比不同时期数据
  4. 保存成果

    • 使用截图工具保存图片
    • 记录分析结论
    • 分享可视化结果

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