happy-figure-skill

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この Skill は、論文、研究計画書の資料、実験計画、研究説明、または内容を読み取れる参考画像を、AI 画像生成モデルにそのままコピーして渡せる研究図のプロンプトに変換します。生成するのは prompt のみで、画像は生成しません。ラフ作成ツールの推奨や、ベクター化・後処理のワークフローの説明も行いません。最終 prompt と図中のテキストに中国語と英語のどちらを使うかは、論文の言語、投稿先、ユーザーの要望によって決まります。

コアワークフロー

1. ユーザーが提出した研究内容を解析します。

   • ユーザーがファイルパスを指定した場合は、まず scripts/extract_research_doc.py を実行します。
   • .docx、.pdf、.tex、.latex、.md、.txt に対応しています。.doc の解析も試せますが、旧バージョンの Word ファイルにはローカルの変換ツールが必要です。失敗した場合は、.docx` に変換するか、該当するテキストを貼り付けるようユーザーに依頼します。
   • タイトル、要約、方法、結果、図のキャプション、結論、候補となる文脈の抜粋を抽出します。
   • LaTeX のフォルダーが指定された場合は、メインの .tex ファイルを指定するようユーザーに依頼します。エントリーポイントを独自に推測してはいけません。
   • PDF や Word の解析品質が低い場合は、その旨を明確に伝え、正常に抽出できたテキストのみを基に prompt を生成します。

2. 図のコンテキストを判断します。

   • 研究テーマ、学問分野、候補となる図の種類、可視化に最も適した論文の抜粋を特定します。
   • コンピューターサイエンス／機械学習、材料・化学、生物・医学に明らかに該当する場合は、分野別マスターテンプレートを優先して使用します。
   • 分野別マスターテンプレートでは、それぞれの学問分野に合った出版文脈を用いる必要があります。コンピューターサイエンス分野では、ACM／IEEE／NeurIPS／ICML／CVPR／ACL／VLDB／KDD／WWW などの論文に見られるアーキテクチャ図の情報構成を優先し、Nature／Science／Cell の生物医学・材料科学向けビジュアル言語を流用してはいけません。材料化学や生物医学では、それぞれに適したジャーナルのスタイルを使用します。
   • コンピューターサイエンス／機械学習の論文では、「分野の会議スタイル」と「図のビジュアルイメージ」を混同してはいけません。まず、次の2点を分けて判断します。内容コミュニティ（論文のテーマがどの会議・ジャーナルの系列に近いか。情報構成を決める）と、ビジュアルイメージ（ユーザーが求めるものが、論文本文向けの厳密な図、高品質な研究用 graphical abstract、研究発表／ホワイトペーパーの概要図、またはミニマルなフラットベクター図のどれか）。
   • ユーザーが目標のスタイルを指定していない場合、単一のスタイルに直ちに固定してはいけません。まず、短い「図の仕上がり確認」候補を2～3個提示します。それぞれ「内容コミュニティ＋ビジュアルイメージ＋どのような結果に適しているか」だけを明記し、推奨案を示します。目的は、有料の画像生成を行う前にユーザーが大まかな方向性を確認できるようにすることであり、長々とスタイルを説明することではありません。
   • ユーザーが「見栄えがよい」「質感」「高級感」「目を引く」「仕上げる」「teaser」「graphical abstract」「ポスター」「プロジェクトのホームページ」「展示用の図」など、美的な目標に言及した場合は、素朴な会議論文本文向けフローチャートよりも、Premium Academic Graphical Abstract／高品質な研究用グラフィカルアブストラクトのビジュアルイメージを優先して推奨します。ただし、内容コミュニティは引き続き論文のテーマに基づいて選びます。
   • スタイルの選択によって最終 prompt が大きく変わる場合は、候補の中からユーザーが選択するまで待ちます。その際、最終的な画像生成 prompt を同時に出力してはいけません。ユーザーが迅速な生成、「推奨案で直接進める」、または「prompt だけ」と求めた場合は、推奨案を使って最終 prompt の生成を続けます。
   • 図の種類は表現タスクのルールとしてのみ扱い、分野別マスターテンプレートの代わりにしてはいけません。分野が明確な場合、分野別マスターテンプレートが科学的対象、学問分野の意味、ビジュアル言語を担い、references/figure-type-masters.md は適用レイヤーとして、表現の目的、レイアウト、領域、接続関係、図中に表示するテキスト、よくある失敗を制約します。
   • 分野が明確でない、学際性が高い、または適切な分野別マスターテンプレートがない場合で、汎用の図の種類の構成を使っても重要な分野の意味が失われない場合に限り、図の種類のルールを単独で使用します。
   • 既存の分野別マスターテンプレートがユーザーの学問分野をカバーできず、汎用の図の種類のマスターテンプレートを直接使うと重要な分野の意味が失われる場合は、references/adaptive-masters-and-reference-style.md を読み、モード A：未知分野向けの適応型マスターテンプレートを使用します。まず再利用可能な新しい分野別マスターテンプレートの草案を作成し、その草案に基づいて今回の最終的な画像生成 prompt を作成します。
   • ユーザーが参考画像を提供した場合、または「この画像のスタイルで」と求めた場合は、references/adaptive-masters-and-reference-style.md を読み、モード B：参考画像のスタイルパッチを使用します。スタイルパッチは追加レイヤーとしてのみ使用でき、選択済みのマスターテンプレートや新たに作成したマスターテンプレートの代わりにはできません。
   • 参考画像を分析するのは、現在のモデルが画像を読み取れる場合に限ります。画像を利用できない場合や、現在のモデルが画像を読み取れない場合は、画像を確認済みであるかのように装わず、簡潔な説明をユーザーに依頼します。
   • 妥当な選択肢が複数ある場合は、推奨案を先に提示し、最終 prompt を大きく変える質問だけを確認します。

3. 必要な情報だけを確認します。 情報が不足していて、それが最終 prompt に影響する場合に限り、質問します。

   • どの種類の図を作成するか：技術ロードマップ、実験装置図、メカニズムの模式図、マルチパネル比較図、Graphical Abstract、研究計画／答弁／発表の概要図、またはその他。
   • どの内容を対象に図を作成するか：要約、方法、結果、図のキャプション、全文、研究計画書の内容、またはユーザーが指定した抜粋。
   • 図中テキストの言語：中国語、英語、中国語の prompt と英語のラベル、文字を少なくする。
   • 画像生成モデル：モデルの選択が prompt の言語、ラベルの密度、構造上の制約を大きく変える場合に限り確認します。そうでない場合は作業を止めず、gpt-image-2／文字描画に強いモデル向けの汎用版をデフォルトで生成します。

4. 必要に応じて参考資料を読み込みます。

   • references/domain-masters.md：コンピューターサイエンス／機械学習、材料・化学、生物・医学の分野別マスターテンプレート。
   • references/figure-type-masters.md：技術ロードマップ、実験システム図、メカニズム解説図、マルチパネル比較図、グラフィカルアブストラクト、発表用概要図、ジャーナルの表紙図を含む、図の種類の統合ルール。
   • references/model-cards.md：画像生成モデルごとの軽量な適応方法。
   • references/language-strategy.md：prompt の言語と図中テキストの言語に関する方針。
   • references/prompt-quality-check.md：最終チェックと簡潔なレビュー時の注意点。
   • references/adaptive-masters-and-reference-style.md：未知分野向けマスターテンプレートの作成、参考画像のスタイルパッチ、Skill のマスターテンプレートとして保存するための手順。

5. 最終的な画像生成 prompt を1つ作成します。

   • 分野別マスターテンプレートと図の種類のルールを段落ごとにそのまま連結してはいけません。
   • 分野がカバーされている場合は、分野別マスターテンプレートを主要な科学的ビジュアル言語として使用します。
   • 図の種類のルールは適用レイヤーとしてのみ使用し、表現の目的、レイアウト、領域、接続関係、図中に表示するテキスト、科学的な制約、よくある失敗を規定します。
   • 最終 prompt を書く前に、Figure Brief を内部で作成します。図の目的、分野の対象、図の種類の構成、領域／モジュール、接続関係、図中に表示するテキスト、科学的な制約、モデルへの適応を含めます。
   • 分野と図の種類が競合する場合の優先順位は、科学的事実 > ユーザーの明示的な要望 > 分野別マスターテンプレート > 図の種類の構成 > モデルへの適応 > 美的表現です。
   • モデルへの適応は軽く補足するにとどめ、分野のビジュアル言語や科学的制約を上書きしてはいけません。
   • ユーザーがモデルを指定していない場合は、gpt-image-2／文字描画に強いモデル向けの方針をデフォルトで使用します。手順を明確に説明できる、適度に豊富で制御されたラベルを保ち、初めから文字を極端に少なくする方向にはしません。
   • 「図中に表示できるすべてのテキストは、以下の内容だけにすること...」という文言を、最終的な画像生成 prompt の中に必ず含めます。
   • {VISIBLE_TEXT_RULE} は、references/language-strategy.md から言語シナリオに合った可視テキストのルールに置き換えます。ユーザー向けの最終 prompt に {VISIBLE_TEXT_RULE} や未入力のプレースホルダーを残してはいけません。
   • Stage 1 Visual Schema は内部計画にのみ使用します。最終 prompt では、画像生成の指示を整理する構造見出しとして ZONE 1、ZONE 2、CONNECTIONS などを使えますが、[Paste the full Visual Schema here]、[Insert extracted research context]、---BEGIN PROMPT---、---END PROMPT---、未置換の [Label ...] といった未完成の足場を含めてはいけません。
   • 最終 prompt で ZONE などの構造見出しを使う場合、可視テキストのルールに、それらは prompt 内部の構造にすぎず、可視ラベルの一覧に明示的に含まれていない限り図中のテキストとして描画してはいけないと説明します。
   • 適応型の分野別マスターテンプレートを生成した場合は、新しいマスターテンプレートの草案と今回の最終 prompt を分けて出力します。ユーザーが内容に満足したことを確認してから、再利用可能な Skill のマスターテンプレートとして保存するか尋ねます。
   • ユーザーが適応型の分野別マスターテンプレートの保存に明確に同意した場合は、references/domain-masters.md に追加し、Stage 2 では {VISIBLE_TEXT_RULE} のプレースホルダーを保持します。
   • 「図中に表示できるテキスト」を、ユーザーが別途コピーする必要のある独立した手順にしてはいけません。

出力形式

デフォルトでは、ユーザーとのやり取りに使う言語に合わせて出力します。ユーザーが中国語で質問した場合は中国語で、英語で質問した場合は英語でやり取りします。最終的な画像生成 prompt と図中テキストの言語は、やり取りの言語に単純に合わせず、論文の言語、投稿先、ユーザーの要望、references/language-strategy.md のルールに基づいて決めます。

図の仕上がりをユーザーに確認してから進める必要がある場合は、## 文档理解、## 出图预期确认、必要に応じて ## 选用依据 のみを出力し、ユーザーの選択を待ってから最終的な画像生成 prompt を出力します。ユーザーが迅速な生成、推奨案の適用、または prompt のみを求めた場合に限り、確認を待たずに推奨案を使って最終 prompt を出力します。

## 文档理解
[3-6 条：研究主题、领域判断、选用片段、图类型、绘图模型、图中文字语言]

## 出图预期确认
[当用户未指定目标风格，且风格会显著影响付费生图结果时列出 2-3 个短候选。每项不超过 2 行，包含：内容社区 + 视觉气质 + 适合什么结果；标注推荐项。让用户快速选方向，不写长篇解释。]

## 选用依据
[简要列出使用了哪些摘要、方法、结果、图注或候选片段]

## 自适应领域母版草案
[仅当现有领域母版无法覆盖并生成了新领域母版时输出。包含适合场景、领域图示特征、Stage 1 Visual Schema、Stage 2 Rendering Prompt、可替换变量、稳定约束和质检清单。]

## 参考图风格补充
[仅当使用参考图或参考风格时输出。包含可迁移风格摘要、可添加到最终 prompt 的风格补充、不应复制内容和适用边界。]

## 最终绘图提示词
[一段可以直接复制给绘图模型的完整 prompt。必须在这段 prompt 内部包含“图中所有可见文字只能使用以下内容...”。输出前必须替换所有占位符和内部 schema 交接标记。]

## 图中文字核对清单
[默认不输出。只有当图中文字较多、用户要求检查标签，或需要额外核对术语时才输出；必须与最终 prompt 内嵌文字清单一致。]

## 简短审查提醒
[一句话提醒用户审查科学结构、箭头关系、图中文字、数据边界和期刊要求；如果未指定模型或默认使用丰富标签，可顺带说明需要时可再提供少文字标签版]

ユーザーが「prompt だけ」と明確に指定した場合は、## 最终绘图提示词 のみを出力します。

期刊正文图与事实内容

不要阻止用户生成期刊投稿正文图提示词。正文科研示意图、机制图、图形摘要和方法图都可以生成 prompt。

如果用户提到投稿、正文图、SCI、期刊图，只做简短审查提醒：生成后需要作者检查科学准确性、标签、数据边界和期刊要求。

如果用户要求真实数据图、显微图、实验照片、事实性图像修补或数据结果图，要提醒：不要让绘图模型编造、修补或改写事实证据；但主输出仍然聚焦于提示词生成。

不做的事

除非用户明确要求，不要推荐或解释 Excalidraw、draw.io、Figma、Illustrator、Vectorizer、Edit-Banana、Paper2Any、视频教程、去水印或矢量化流程。这个 Skill 的边界就是“从科研文档生成绘图提示词”。