夜雨聆风我是小黑。见字如面~
大鑫老师问我：能不能用AI画个流程图？他说每次课程总结都是"一点点描述"，如果最后一页能放一张图，学生一眼就能看到全貌。他想要总结的是下面这张图。
【图：大鑫老师发来的原始参考图】
一般AI出图有两种方式——
方式一：自然语言出图——用大白话描述你要什么，AI直接给你一张图。
方式二：Mermaid代码出图——用Mermaid语法描述结构关系，AI给你生成代码，你粘贴到渲染工具出图。
同一个内容，两种方式，7个工具，下面一个个看，总结及各平台链接都在文章末尾。
（本文基于2026年6月6日实测。）
先说提示词，怕自己说不清楚提示词的可以找Kimi有免费的提示词专家可以给你优化提示词，具体做法是在Kimi的对话框发“提示词专家”五个字，就能呼叫出提示词专家功能了。
方式一：自然语言出图
提示词很简单，就是把你要的内容用大白话描述清楚：
请生成一张斜齿轮分力总结的概念信息图，从左向右展开，包含三栏：左栏"三大核心分力体系"：圆周力Ft（主反从同）、径向力Fr（径力向心）、轴向力Fa（斜齿轮特有分量，方向由旋向和转向共同决定），三力并列排列。中栏"轴向力判定三步法"：第一步看旋向（判定左旋或右旋）→ 第二步定手势（左旋伸左手，右旋伸右手）→ 第三步判方向（四指握转向，拇指指Fa），三步从上到下用箭头连接。右栏"工程落地关键原则"：对象锁定（左右手定则仅限主动轮）、设计核心（轴向力平衡，合理配对旋向以抵消轴向力，延长轴承使用寿命），两项并列排列。三栏之间有视觉分隔，整体风格简洁清晰，适合教学PPT展示。
同样的提示词，4个平台，出来的图完全不一样。
1. 像素果（banana-2模型）
【图：像素果平台调用banana-2模型生成】
第一个跑的就是像素果，效果直接把我镇住了——三栏并列，蓝色科技风标题栏，左栏三大分力配了齿轮俯视图和方向箭头，中栏三步法最狠，第三步"判方向"直接给了四幅手势图：左手/右手×逆时针/顺时针的所有组合。学生一看就知道不同情况下Fa往哪指。
但仔细看也有问题：部分文字有识别错误，比如"只仅用用"应该是"只仅用于"，"匹配牲线"应该是"匹配轴线"。AI自信地编造了错误文字，不仔细看真发现不了。另外像素果平台每天免费积分只有20分，像上面的图，一天只能生成一张。
2. 星流
【图：星流出图】
星流的风格跟像素果完全不同——浅米色背景，三色标题栏，手绘风格图标配工程简图。最大特点是中英双语标注：Left-hand/左旋、Driving Gear ONLY。右栏工程原则配了双斜齿轮轴承布局示意图，标注了Fa1、Fa2的抵消关系，工程细节到位。
如果你要给学生看，又想顺带练专业英语，星流这个双语版本挺实用。
3. 椒图AI
【图：椒图AI出图1——蓝灰扁平化风格】
【图：椒图AI出图2——米白上下布局风格】
椒图AI一次给了两种风格。第一种是蓝灰+薄荷绿的扁平化信息图，左栏三大分力配齿轮俯视图，右栏工程原则配天平和沙漏图标，整体像专业设计的知识卡片。第二种是米白底色，上半部分左右分栏（理论基础+判定流程），底部横栏放工程落地，绿色圆形数字标号标步骤，双手握齿轮示意图标L/R。
4. ProcessOn AI（科技卡片风格）
【图：ProcessOn AI科技卡片风格出图】
ProcessOn AI的科技卡片风格走的是工程手册路线——浅灰网格底纹，三栏MODULE编号（MODULE 1-01、2-01、3-01），条形码、时间戳、DOC ID，像从技术手册里撕下来的一页。左栏三大分力配齿轮示意图，中栏三步法配斜齿轮线稿图，右栏用黄色高亮标注"对象锁定"，绿色高亮标注"轴向力Fa"。
这种风格放在PPT里，学生可能会觉得"老师这图挺专业的"。
方式一小结
4个平台，同一段提示词，出来的图风格各异、质量都不差。自然语言出图的好处是门槛低、上手快——你不需要学任何语法，把内容说清楚就行。但方式一有个硬伤——出来的图是图片文件，想改一个字都得重新生成。像素果那个手势图如果文字没编错，就是完美的；但文字编错了，你只能想办法在原图上改。这一点，跟方式二的"可编辑"形成鲜明对比。
方式二：Mermaid代码出图
提示词换成了Mermaid语法描述：
你是一个精通Mermaid语法的技术专家。请用Mermaid绘制一张斜齿轮分力总结的概念信息图，从左向右展开（graph LR），包含以下三栏内容： 左栏：三大核心分力体系（并列结构） - 圆周力（Ft），口诀：主反从同 - 径向力（Fr），口诀：径力向心 - 轴向力（Fa），斜齿轮特有分量，方向由旋向和转向共同决定 中栏：轴向力判定三步法（流程结构，从上到下递进） - 第一步：看旋向 → 判定齿轮左旋或右旋 - 第二步：定手势 → 左旋伸左手，右伸右手 - 第三步：判方向 → 四指握转向，拇指指Fa 右栏：工程落地关键原则（并列结构） - 对象锁定：左右手定则仅限主动轮 - 设计核心：轴向力平衡，合理配对旋向以抵消轴向力，延长轴承使用寿命 要求： 1. 整体方向从左到右（graph LR） 2. 三栏之间用虚线或分组框区分 3. 中栏三步法用箭头连接体现递进关系 4. 所有节点用中文标注 5. 输出可直接渲染的完整Mermaid代码 |
4. ProcessOn（默认思维导图）
【图：ProcessOn默认思维导图出图】
把Mermaid提示词喂给ProcessOn，它生成了思维导图——黑底主题+橙/绿/黄三色分支，从左到右横向展开。内容都对，但形态变成了思维导图，不是我想要的概念信息图。
为什么？因为ProcessOn拿到这段描述后，自己判断"三栏并列+层级关系"最适合用思维导图呈现。它的理解没毛病，但输出形态跟我预期的不一样。你想要什么图，AI不一定给你什么图——这是方式二的一个坑。
4. ProcessOn AI（蜡笔手绘风格）
【图：ProcessOn AI蜡笔手绘风格出图】
同一份Mermaid提示词，用ProcessOn AI的蜡笔手绘风格生成，出来的完全是另一种感觉——米黄色仿旧纸张纹理，复古工程手册风格，同样有MODULE编号和条形码，但整体是暖色旧纸质感。三栏内容完整，轴向力Fa用绿色高亮，对象锁定用黄色高亮。
风格选择确实能改变一张图的气质。同一份内容，科技卡片像技术文档，蜡笔手绘像老教授的备课笔记——你选哪个，取决于你想给学生什么感觉。这种特殊风格的视觉示意图，ProcessOn AI每天可以免费生成3张。
5. boardmix博思白板
【图：boardmix博思白板出图】
boardmix也是思维导图形态——中心主题向右展开三个分支，紫/蓝/绿三色，有boardmix水印。跟ProcessOn默认思维导图一样，内容完整但形态不是我想要的概念信息图。
这里有个有意思的发现：Mermaid提示词里虽然写了"graph LR"（从左到右的流程图），但ProcessOn和boardmix都把它理解成了思维导图。为什么？因为这两个平台的AI在"画图"这件事上，思维导图是默认的输出形态——你给它结构化的描述，它第一反应就是画一棵树，而不是画一张信息图。
6. Kimi（Mermaid代码→mermaid.live渲染）
【图：Kimi生成Mermaid代码渲染结果】
Kimi是真正生成了Mermaid代码的。把代码粘贴到mermaid.live，渲染出来是这样的：三栏从左到右排列，红/蓝/绿虚线框分区，黑色背景。红色框"三大核心分力体系"，蓝色框"轴向力判定三步法"（三步之间有箭头），绿色框"工程落地关键原则"。三栏之间还有虚线箭头——轴向力Fa指向三步法，三步法指向工程原则，逻辑链一目了然。方向对了，结构对了，逻辑关系也画出来了。Kimi对Mermaid语法的理解比较准确。
7. DeepSeek（Mermaid代码→mermaid.live渲染）
【图：DeepSeek生成Mermaid代码渲染结果】
DeepSeek渲染出来方向是从上到下——三段纵向排列，浅黄色虚线框分组。我拿到图第一件事就是看方向——从左到右还是从上到下？一看就从上到下，跟我要的不一样。我明明写了graph LR（从左到右），它给的是graph TD（从上到下）。
这就是方式二最大的坑：你不说清楚，AI就默认。Mermaid的默认方向是从上到下，如果你提示词里没强调或者AI忽略了你的指令，出来的图方向就错了。不是内容错，是结构错——三栏从上到下跟从左到右，信息一样，但阅读体验完全不同。
方式二小结
4个平台，同一份提示词。Mermaid代码出图的好处是可编辑——把代码复制到draw.io或mermaid.live之后，你可以继续修改图里的所有元素，节点、连线、颜色、布局都能调。不像方式一出来的就是一张确定的图片，改不了。
但方式二的门槛也更高——你得理解Mermaid语法才能写对提示词，才能看懂代码哪里出了问题。DeepSeek方向错了，如果你不懂graph LR和graph TD的区别，你可能都不知道图哪里不对。
两种方式，怎么选？
简单说：想要好看、想要快，用方式一；想要可控、想要改，用方式二。
如果你跟我一样是老师，想在PPT最后一页放一张总结图，方式一就够了——像素果或星流的效果直接能用。如果你对图的结构有精确要求，或者出了图之后还想微调，方式二更合适——但得花时间学Mermaid语法。
指令思路
回过头看这次实测，有两条思路值得记住：
1. 你想要什么图，得先自己想清楚。
大鑫老师一开始说"流程图"，但他要的应该是概念信息图——三栏并列+局部流程的混合结构。如果你自己都没想清楚要什么形态的图，AI更不可能替你想清楚。先想清楚"我要的是一步步走的流程图，还是一棵树挂知识点的思维导图，还是两者混合的信息图"，再写提示词，比直接对AI说"帮我画个图"效率高得多。
2. 提示词越结构化，AI执行越准确——但前提是AI听得懂你的结构。
方式二的Mermaid提示词比方式一的自然语言更精确——graph LR、subgraph、箭头连接，每个指令都对应一个具体的图结构。但ProcessOn和boardmix把Mermaid描述理解成了思维导图，Kimi理解成了流程图，DeepSeek连方向都搞反了。同一个结构化指令，不同AI的理解差异很大。拿到图先看结构对不对，再决定用不用——验证比信任更重要。
工具总结
我是小黑。这是我日更第13天~
