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alterlab-infographics

alterlab-infographics

github.com/alterlab-ieuデザイン・UI7872 回インストール5 週間前に更新
リポジトリ

alterlab-infographics について

自然言語の説明からインフォグラフィックを作成するスキルで、データや手順、比較などを視覚化したい人向けです。Perplexity Sonar による調査を任意で行い、Gemini 3.1 Pro が品質を評価して再生成を支援します。

主な機能

  1. 01説明文からインフォグラフィックを生成
  2. 0210種類のインフォグラフィック形式
  3. 03Perplexity Sonar による任意の調査
  4. 04Gemini 3.1 Pro による品質レビュー
  5. 05レビュー記録に基づく反復生成

活用シーン

  1. 01統計データのインフォグラフィック化
  2. 02手順やタイムラインの図示
  3. 03選択肢のグラフィック比較
  4. 04プレゼン用の出典付きビジュアル作成

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/alterlab-ieu/alterlab-academic-skills --skill alterlab-infographics

インストール後、Claude Code で/alterlab-infographicsを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

evals/
evals.json
references/
cli_and_workflow.md
color_palettes.md
design_principles.md
infographic_types.md
type_catalog.md
scripts/
generate_infographic_ai.py
generate_infographic.py

詳細

インフォグラフィック

概要

インフォグラフィックは、複雑なコンテンツをすばやく明確に伝えるために設計された、情報、データ、知識の視覚的な表現です。このスキルでは、インフォグラフィックの生成に Nano Banana Pro AI を使用し、Gemini 3.1 Pro で品質をレビューし、Perplexity Sonar で調査します。

仕組み：

  • （任意）調査フェーズ：Perplexity Sonar を使用して、正確な事実や統計を収集します
  • インフォグラフィックの内容を自然言語で説明します
  • Nano Banana Pro が、公開品質のインフォグラフィックを自動生成します
  • Gemini 3.1 Pro が、ドキュメントの種類ごとのしきい値に照らして品質をレビューします
  • スマートな反復：品質がしきい値を下回った場合にのみ再生成します
  • デザインスキルがなくても、数分でプロ向けの成果物を作成できます

ドキュメントの種類ごとの品質しきい値：

ドキュメントの種類しきい値説明
marketing8.5/10マーケティング資料 — 魅力的である必要があります
report8.0/10ビジネスレポート — プロ品質
presentation7.5/10スライド、講演 — 明確で人を引き付ける内容
social7.0/10ソーシャルメディアのコンテンツ
internal7.0/10内部利用
draft6.5/10作業中のドラフト
default7.5/10汎用

このスキルを使う場面

次のような場合に infographics スキルを使用します：

  • データや統計を視覚的な形式で提示する
  • プロジェクトのマイルストーンや歴史をタイムラインで可視化する
  • プロセス、ワークフロー、手順を段階的に説明する
  • 選択肢、製品、概念を並べて比較する
  • 要点を魅力的なビジュアル形式でまとめる
  • 地理情報や地図に基づくデータを可視化する
  • 階層図や組織図を作成する
  • ソーシャルメディアのコンテンツやマーケティング資料を作成する
該当しないケース
シナリオ代わりに使用
技術的なフローチャート、CONSORT/PRISMA 図、生物学的経路、回路、ニューラルネットワークのアーキテクチャalterlab-scientific-schematics
データレイアウトのない写真、イラスト、コンセプトアート、ヒーロー画像alterlab-generate-image
論文やレポート用のデータセットを正確に示すグラフ（すべての値がデータと一致する必要がある）alterlab-matplotlib / alterlab-scientific-viz
学会セッション用の研究ポスター全体alterlab-latex-posters

クイックスタート

インフォグラフィックの内容を説明するだけで生成できます。スクリプトが生成、レビュー、反復を処理します。

# Generate a list infographic (default threshold 7.5/10)
python scripts/generate_infographic.py \
  "5 benefits of regular exercise" \
  -o figures/exercise_benefits.png --type list

# Marketing (highest threshold: 8.5/10)
python scripts/generate_infographic.py \
  "Product features comparison" \
  -o figures/product_comparison.png --type comparison --doc-type marketing

# Corporate style + colorblind-safe palette
python scripts/generate_infographic.py \
  "Company milestones 2010-2025" \
  -o figures/timeline.png --type timeline --style corporate

# WITH RESEARCH for accurate, up-to-date data
python scripts/generate_infographic.py \
  "Global AI market size and growth projections" \
  -o figures/ai_market.png --type statistical --research

内部で行われる処理：

  1. （任意）調査：Perplexity Sonar が正確な事実、統計、データを収集します
  2. 生成 1：Nano Banana Pro が最初のインフォグラフィックを作成します
  3. レビュー 1：Gemini 3.1 Pro が、ドキュメントの種類ごとのしきい値に照らして品質を評価します
  4. 判定：品質 >= しきい値 → 完了（早期終了）。しきい値未満 → プロンプトを改善して再生成します
  5. 品質がしきい値に達するか、最大反復回数に達するまで繰り返します

出力：バージョン管理された画像に加えて、品質スコア、批評、早期終了の情報を含む詳細な JSON レビューログが出力されます。--research を指定すると、収集した事実と検索モデルから返されたソース URL を記録する _research.json ファイルも出力されます。

公開前に数値を確認してください。 画像モデルは各図やラベルをすべて自ら描画するため、プロンプトが正しくても、単語のスペルを間違えたり数字を変更したりすることがあります。また、レビューモデルが評価するのはデザインの品質であり、事実の正確性ではありません。完成したグラフィック内の統計を、データまたは _research.json のソースと照合し、インフォグラフィックを使用する場所では必ず出典を明記してください。レビューの呼び出しに失敗した場合、スクリプトは画像を保持し、スコアを捏造する代わりに、ログに "review_skipped": true と null のスコアを記録します。

コアワークフロー

  1. タイプを選択します（--type）— 10 種類のプリセット（統計、タイムライン、プロセス、比較、リスト、地理、階層、解剖、履歴書、ソーシャル）のいずれかを選びます。例を含む全カタログは references/type_catalog.md をご覧ください。
  2. スタイルと（任意で）パレットを選択します — 業界別の --style プリセットが 8 種類、色覚多様性に配慮した --palette プリセットが 3 種類あります。表は references/type_catalog.md にあります。
  3. --doc-type を設定します — 品質基準を選びます（上の表を参照）。
  4. 正確な出典付きデータが重要な場合は、--research を追加します。
  5. API キー（OPENROUTER_API_KEY）を設定して実行します。JSON ログを確認し、必要に応じて、より具体的なプロンプトで再生成します。

設定

OpenRouter API キーを環境変数に設定するか、python-dotenv がインストールされている場合は .env ファイルに設定します。

export OPENROUTER_API_KEY='your_api_key_here'   # https://openrouter.ai/keys

デフォルトのモデル（2026-09-23 に OpenRouter で確認済み）は、生成に google/gemini-3-pro-image（Nano Banana Pro）、レビューに google/gemini-3.1-pro-preview、調査に perplexity/sonar-pro です。最初の 2 つは ALTERLAB_IMAGE_MODEL / ALTERLAB_REVIEW_MODEL で上書きできます。

データとプライバシー： プロンプトと調査／インフォグラフィックのコンテンツは、生成と品質レビューのためにサードパーティ API（OpenRouter）に送信されます。機密情報、臨床情報、未公開の資料は送信しないでください。

リファレンス一覧

ファイル内容
references/type_catalog.md実行可能な例を含む、10 種類すべての --type プリセット。--style と --palette の表
references/cli_and_workflow.mdCLI オプションの全一覧、スマートな改善ループ、Gemini のレビュー基準とレビューログのスキーマ、--research との連携、プロンプト作成のヒント、トラブルシューティング、スキル間連携、チェックリスト
references/design_principles.md視覚的階層、レイアウト、タイポグラフィ
references/color_palettes.mdパレットの詳細仕様
references/infographic_types.mdすべてのタイプを対象とした、拡張レイアウトテンプレート

このスキルを使用して、Nano Banana Pro AI と Gemini 3.1 Pro によるインテリジェントな品質レビューで、プロフェッショナルでアクセシブル、かつ視覚的に魅力的なインフォグラフィックを作成できます。

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