引导式演示
用一个具体界面演示，快速理解 FrameLab 怎么工作
这个页面用静态示例内容演示如何分析一篇关于高校生成式 AI 使用规范的微信公众号文章。这里不会上传数据，也不会调用真实 AI。
场景
演示场景是一篇关于某高校发布生成式 AI 使用规范的微信公众号文章。原文里故意保留了图片占位、关注提示、广告和“阅读原文”等常见噪音。
研究任务
研究任务是观察这篇文章如何定义问题，以及提到了哪些解决/治理路径。
这个演示会展示什么
- 如何把一段脏文本放进 FrameLab
- 如何先做保守清理，再开始编码
- 如何选择“新闻框架分析”模板
- 如何把 AI 建议当成可修改的起点，而不是最终判断
- 如何看懂编码摘要与导出结果
演示页不需要 API Key
这个演示会展示什么
步骤 1：导入脏文本
先把一段很像真实微信公众号复制结果的文本放进导入区。
这里是静态演示界面，不会真的保存内容。重点是让你看到 FrameLab 期待什么样的输入。
模拟导入面板
文本样本
高校发布生成式 AI 课程作业使用规范 [图片] 近日，海川大学发布《生成式人工智能课程使用指引》，要求学生在提交作业时说明 AI 使用情况。 点击关注 校方表示，教师可根据课程目标设定允许或禁止使用 AI 的具体情境。 广告 学院将提供 AI 素养培训，并建立人工复核与违规处理机制。 阅读原文
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演示说明
这是一个使用固定示例内容的引导式演示。
这里展示的 AI 建议只是示意，不代表真实分析结果。
如果你想用真实 AI 建议，仍然需要自行配置提供方。
FrameLab 不会替你抓取微信公众号或微博内容。
FrameLab 不会自动理解图片内容，除非你把图片文字手动加入文本。