linyuebanzi-edu-infographic

教科知識インフォグラフィックの生成

依存関係

この Skill は、画像生成の実行レイヤーとして linyuebanzi-image-gen に依存しています。インストールされていることを確認してください：

npx skills add lqshow/linyuebanzi-skills -s linyuebanzi-image-gen

対応する環境変数を設定する必要があります：MULERUN_API_KEY、APIMART_API_KEY または ATLASCLOUD_API_KEY。

ワークフロー

Step 1：ユーザー入力の解析

ユーザー入力の例：

• "音の現象" → 自動推定：中学2年・物理 · 第2章
• "中学2年・物理 光の現象" → 直接抽出：中学2年・物理 · 第4章
• "てこの原理についての知識カードを作って" → 推定：中学2年・物理 · 簡単な機械
• "三平方の定理" → 推定：中学2年・数学
• "光合成" → 推定：中学1年・生物

抽出する項目：

• topic：知識項目名
• subject：教科
• grade：学年（指定がない場合は自動推定）
• edition：教科書の版（デフォルトは人民教育出版社版。版によって章立てが異なるため、ユーザーが版を指定した場合はそれに従う）
• chapter：章番号（指定がない場合は edition に基づいて推定。不確かな場合は誤った章番号を図に載せるより、省略してください）
• key_concepts：3～5 個の主要なサブ概念（自動分解）

Step 2：ビジュアルテーマカラーの決定

全体を低彩度（モランディ）調に統一します——画像生成モデルに「青系」のような大まかな色名を与えるのではなく（そうすると、デフォルトで彩度の高い「AI インフォグラフィックブルー」が出力されるため）、具体的なカラーパレットを指定します。メインカラー、背景色、中間色それぞれに hex の基準値を設定します。同じ教科の異なる章では、選択可能なパレットの中からメインカラーをローテーションし、同じバッチ内では重複させません。

カラーパレット	メインカラー (accent)	背景色 (bg tint)	中間色 (neutral)	用途
テラコッタオレンジ	terracotta #C97E4E	cream #F7F1E6	slate blue-grey #3A506B	物理（音・熱）、化学（有機）
濃いグレーブルー	slate blue #3A506B	misty blue-white #EDF3F8	warm grey #8A7D6B	物理（電気・力）、英語
ソフトな青緑	muted teal #4A9E9B	pale green-white #EAF1E3	grey olive #8E9678	物理（光・レンズ）、化学
霧がかった紫	misty purple #7A6296	ivory #F7F3ED	grey blue #6B7889	数学（教材動画の math テーマと同系統）
深い茶緑	deep tea green #5F6B4F	pale green-white #EAF1E3	light khaki #D9C9A3	生物
キャラメルブラウン	caramel brown #8A624A	cream beige #F4E6C8	grey coffee #6F5F4A	国語、歴史
セージグリーン	sage green #8FA08A	oat #F2EAD9	grey olive #8E9678	生物（植物）、英語

ルール：

• メインカラーはタイトル、番号バッジ、キーワード、数式の強調にのみ使用します（画面の約 10％）。カードの下地と背景には、背景色の薄いバリエーションを使用します
• 中間色は、補助テキスト、構造線、説明ラベルに使用します
• 彩度の高いキャンディカラー、ネオンカラー、純粋な #FF 系の色相は禁止です
• linyuebanzi-teaching-animation で同じ知識項目を扱う場合は、同系統のパレットを選びます（例：三平方の定理 → 霧がかった紫）。インフォグラフィック、アニメーション、動画のスタイルを統一します

Step 3：プロンプトの作成

references/prompt_template.md を読み込み、プロンプトの骨組みを取得して、以下の変数を入力します：

• {topic} → 知識項目名
• {grade} → 学年
• {subject} → 教科
• {chapter} → 章
• {theme_color} → メインカラー（英語名 + hex。Step 2 のパレットから選択。例：misty purple #7A6296）
• {bg_tint} → 背景色（英語名 + hex）
• {neutral_color} → 中間色（英語名 + hex）
• {num_sections} → サブ概念の数
• {sections_content} → 各サブ概念のタイトル、イラストの説明、説明文（references/illustration_guide.md から該当するものを選び、該当項目がない場合は自動生成）

Step 4：教科の正確性のセルフチェック（プロンプト層）

画像生成を呼び出す前に、作成したプロンプトを確認します。これは第 1 の防御策であり、「プロンプト自体の誤り」を防ぎます。

データソース： 以下の 3 つのファイルをすべて読み込み、現在のプロンプトと照合します：

• references/accuracy_checklist.md：一般的なチェックリスト + 教科別チェックリスト
• references/illustration_guide.md：各知識項目の「必須項目」と「よくある誤り」の列を項目ごとに確認
• references/errata.md：過去の訂正記録を確認し、同じ間違いを繰り返さないようにします

確認の順序：

1. 一般チェック（全教科）：誤字、数式の変数表記、学年との適合性（範囲外の内容がないか）、章番号と教科書の版の一致、数値の妥当性
2. 教科別チェック：accuracy_checklist.md の該当教科のチェックリストを項目ごとに確認します。教科によって誤りの傾向が異なります。物理では変数を制御する条件、回路の規則、スカラーとベクトルを確認します。数学では定理の適用条件、図形の表記の一貫性を確認します。化学では化学反応式の係数調整、反応条件、↑↓記号を確認します。生物ではプロセスの 4 要素、矢印の方向を確認します。国語では名句の原文、作者と時代の対応を確認します。歴史では年代、人物と出来事の対応を確認します。英語ではスペル、品詞、例文の文法を確認します

問題が見つかった場合は、画像生成を呼び出す前にプロンプトを修正します。

Step 5：linyuebanzi-image-gen を呼び出して画像を生成

作成したプロンプトを linyuebanzi-image-gen に渡して画像を生成します：

# 单张生成（提示词较长，建议写入文件用 --prompt-file 传入）
python scripts/generate.py --mode generation \
  --prompt-file "<提示词文件路径>" \
  --aspect-ratio "9:16" \
  --output-dir "output" \
  --name-tag "{topic}"

# 批量生成（多个知识点）
# 逐张调用，每张使用不同主题色和 --name-tag

CLI では --mode generation が必須です。出力には --output-dir（ディレクトリ）と --name-tag（ファイル名の接頭辞）を使用してください。スクリプトがタイムスタンプを自動で追加します。--output のように単一ファイルのパスを指定するものではありません。

出力仕様：

• 縦横比：9:16 縦長
• 形式：PNG
• 出力先：output/ ディレクトリ

Step 6：完成画像の目視確認（画像層）

これは第 2 の防御策であり、「プロンプトは正しいが、画像の内容が誤っている」ケースを防ぎます。画像生成モデルが文字化け、誤字、数式の上付き・下付き文字の乱れ、矢印の逆向き、回路の混乱などを描画する可能性があります。画像を生成するたびに必ず確認してください。確認せずに納品してはいけません。

1. Read ツールを使用して、生成された PNG を読み込みます
2. references/accuracy_checklist.md の末尾にある「完成画像の目視確認ポイント」と照らし合わせ、画像内に実際に描画された内容を項目ごとに確認します：
   • すべての中国語テキスト：文字化け、誤字、画線の欠けた偽漢字がないこと
   • 数式／方程式／数値：プロンプトと完全に一致し、上付き・下付き文字が正しく、単位が欠けていないこと
   • 図の論理：矢印の方向、ラベルの位置、構造上の関係がプロンプトの説明と一致していること
   • さらに、その教科の教科別チェックリストに沿って、図中の内容をもう一度確認します
3. 判定と対応：
   • 合格 → 納品
   • 不合格 → 間違いの箇所を明示して、プロンプトに指示を追加し（例：The formula must read exactly "a² + b² = c²" with correct superscripts）、再生成します。再試行は最大 2 回です
   • 2 回再試行しても不合格 → その中で最も良い画像を納品します。ただし、画像のどこに誤りがあるかを必ずユーザーに明確に伝えてください。誤った画像を黙って学生に渡してはいけません
4. 訂正情報の反映：確認時に知識上の誤り（プロンプト層で見落としたもの。単なる描画上の文字化けは除く）が見つかった場合は、形式に従って references/errata.md に追記し、次回以降の生成で同じ間違いを避けられるようにします

Step 7：一括生成

ユーザーが複数の知識項目を依頼した場合（例：「中学2年物理の上巻の全章」）：

1. 独立した知識項目のリストに自動で分解します
2. 各画像に異なるテーマカラーを割り当てます（同じバッチ内では重複させません）
3. linyuebanzi-image-gen を 1 枚ずつ呼び出し、スタイルを統一しつつ色を変えます
4. 各画像について Step 4 のセルフチェックと Step 6 の目視確認を個別に完了させます。一括生成を理由に省略してはいけません。確認結果は最終報告で 1 枚ずつ（合格／再試行後に合格／不備ありで納品）報告します

使用例

# 单个知识点
"声现象，做张信息图"
"帮我做一张物态变化的知识卡片"

# 指定学科和年级
"初二物理 光现象"

# 跨学科
"勾股定理"
"光合作用"

# 批量
"帮我把初二物理上学期的知识点全部做成信息图"
"初二物理 声现象、物态变化、光现象、透镜，分别做一张"

注意事項

• すべてのテキストは中国語にしてください
• イラストは簡潔な図解を中心とし、実際の写真は使用しません
• 各インフォグラフィックのサブ概念は 3～5 個にします
• 数式には変数の意味を明確に記載します
• 下部のまとめ領域は次の 3 つから 1 つを選びます：重要用語バッジ／学習のヒント枠／生活の実例バー
• 同じバッチで生成する複数の画像では、色調をそれぞれ異なるものにします
• 対象は学生であり、美しさより正確さを優先します：各画像は Step 4 のプロンプトのセルフチェックと Step 6 の完成画像の目視確認を終えてから納品してください。修正できない知識上の誤りが見つかった場合はユーザーに伝え、黙って納品してはいけません
• 章番号はデフォルトで人民教育出版社版に基づいて記載します。別の版の教科書を使う場合は、入力時に明記してください
• この Skill は静的なインフォグラフィックのみを生成します。動的なインタラクティブデモには、対応する Skill を使用してください