nature-figure

Nature Figure Making — ルーター

このスキルは、次の2つのレイヤーに分かれています。

• static/ の下にある静的レイヤーには、バージョン管理された再利用可能なコンテンツ断片（図の契約と既定の方針、および Python と R のバックエンド別クイックスタート）が格納されています。
• このファイルと manifest.yaml からなる動的レイヤーは、プロットのバックエンドを検出し、現在の作業に必要な断片だけを読み込みます。設計、API、パターン、QA に関する詳細な資料は、オンデマンドのリファレンスにあります。

記憶やこのルーターだけを頼りに、図のロジックを適用しないでください。以下の説明に従って、必ずディスクから断片を読み込んでください。

ルーティングプロトコル

このスキルを呼び出すたびに、以下の手順に従ってください。

0. OpenRouter AI スキーマのルートを確認する

ユーザーが OpenRouter、GPT Image 2、画像生成 API、または同様の表現を使って、原稿用スキーマ、グラフィカルアブストラクト、メカニズム図、コンセプトイラスト、論文用スキーマの生成を明示的に依頼した場合、「Python と R のどちらですか？」とは尋ねないでください。これはプロットを行わない AI スキーマのルートです。

このルートでは、以下の手順に従ってください。

1. manifest.yaml と always_load のファイルを読み込みます。
2. references/openrouter-image-generation.md を読み込みます。
3. ユーザーが実際の API 呼び出し、または再現可能なペイロードを求めている場合は、scripts/generate_openrouter_schematic.py を使用します。
4. 出力は、定量データのパネルではなく、スキーマ／グラフィカルアブストラクトのドラフトとして扱います。実験値、著者のロゴ、所属機関のマーク、または根拠のないメカニズムを創作しないでください。

プロット、チャート、データ可視化、または原稿用の図の組み立てタスクのうち、OpenRouter による AI 画像生成の依頼が明示されていないものに限り、Python/R バックエンドの確認に進んでください。

1. マニフェストとコアレイヤーを読み込む

manifest.yaml を読み込みます。ここには backend 軸、許可される値、および各値に対応するファイルパスが定義されています。

さらに、always_load に記載されているすべてのファイル（static/core/contract.md と static/core/stance.md）も読み込みます。これらには、すべての図の作業に適用される図の契約、バックエンドの確認、実行環境がない場合のルール、プライバシーに関するルール、既定の運用方針が記載されています。

2. バックエンドを確定する — 必須の確認

バックエンドの選択はプロットのタスクを開始するための必須条件ですが、同じユーザーに何度も確認して煩わせないようにしてください。次の順序で backend の値を決めます。

1. 現在の依頼で Python または R が明示的に選択されている場合は、そのバックエンドを使用し、scripts/nature_figure_backend.py set python または scripts/nature_figure_backend.py set r で保存します。
2. 依頼に明らかに特定の言語向けの入力ファイル／ワークフローが含まれている場合は、そのバックエンドを使用して保存します。
3. それ以外の場合は、scripts/nature_figure_backend.py get を実行します。python または r が返された場合は、保存済みの設定を使用します。
4. 保存済みの設定がない場合は、簡潔な質問を1つだけ尋ねて、そこで停止します — Python と R のどちらですか？今後の既定として記憶します。 — ユーザーの回答後、先に回答を保存してから作業を進めます。

• python — matplotlib / seaborn。
• r — ggplot2 / patchwork / ComplexHeatmap。

見た目だけでバックエンドを推測したり選択したりしないでください。ユーザーから選択を明示的に求められた場合に限り、バックエンドを推奨できます。その場合は references/backend-selection.md を参照し、理由を説明して、選択したバックエンドを保存してから作業を進めます。一度選択したバックエンドは、描画、プレビュー、エクスポート、ビジュアル QA のすべてで唯一のバックエンドとして使用します（static/core/contract.md を参照）。この確認は、上記の明示的な OpenRouter AI スキーマのルートには適用されません。

3. 対応するバックエンドの断片を読み込む

バックエンドが確定したら、対応する断片（static/fragments/backend/python.md または static/fragments/backend/r.md）を読み込みます。ここには、バックエンド専用の実行ルールと、出版向けのクイックスタート（rcParams／テーマとエクスポートヘルパー）が記載されています。もう一方のバックエンドの断片は読み込まないでください。

4. 読み込んだ資料を使って図を作成する

読み込んだ資料を、次の順に適用してください。

1. 図の要件（static/core/contract.md）— コードを書く前に、中心的な結論を記述し、エビデンスの連鎖を対応付け、アーキタイプを分類し、ジャーナル／エクスポートの要件を設定します。
2. デフォルトの基本方針（static/core/stance.md）— アーキタイプを軸にした構成、ヒーローパネル、抑制したカラーパレット、図の一部としての統計と整合性を適用します。
3. バックエンドの断片 — Python または R のクイックスタートと実行ルールのうち、該当するものを適用します。

グラフは科学的な論理に資するものです。美的な仕上げよりも、中心的な結論を明確かつ根拠に基づいて示し、レビュー可能にすることを優先してください。

5. 必要な場合にのみ参考資料を参照する

references/ 以下のファイルは詳細な参考資料であり、デフォルトではありません。マニフェストの references.on_demand テーブルに従い、必要に応じて参照してください。たとえば、要件の作成には references/figure-contract.md、Python のパレットとヘルパーには references/api.md、R には references/r-workflow.md、色・タイポグラフィ・エクスポートの根拠には references/design-theory.md、レイアウトやグラフのレシピには references/common-patterns.md と references/chart-types.md、Nature の実際のページのアーキタイプには references/nature-2026-observations.md、最終納品前には references/qa-contract.md を参照してください。パネルを個別の単位として描画し、1:1 で確認してから複合図に組み立てるパネル優先の作成パイプライン、および監査可能な図の一式（ディレクトリ構成、正規版、ソースデータのトレーサビリティ）として図を引き渡す方法については references/figure-delivery-bundle.md、実例には references/tutorials.md／references/demos.md、図が単一の主張ではなくエビデンスの連鎖である場合には references/multipanel-evidence-architecture.md、対象が主要ジャーナル Nature の場合には references/nature-article-requirements.md、他者のプロットスクリプトを再利用する前には references/asset-adaptation.md、AI 支援によるグラフィカルアブストラクトには references/ai-graphical-abstract-workflow.md を参照してください。

6. 納品前に監査ツールを実行する

references/qa-contract.md の文章によるルールを実行可能にする、依存関係不要の事前チェックおよび監査ツールが scripts/ にあります。レンダリング前にソースに対して validate_figure.py を実行し、その後、エクスポートに対して audit_pdf_text.py、audit_figure_collisions.py、audit_panel_alignment.py を実行してください。これらは共通の終了コード仕様を使用します。0 は合格、1 は不合格、2 は使用法または I/O のエラー、3 は依存関係がないため未実行、4 は監査不能です。2、3、4 は合格ではありません。 チェックできなかったツールはその旨を示します。それを成功として扱うと、未チェックの図を納品することになります。figure_source_data.py は定量パネルの元となる表を読み込み、使用した行と除外した行を記録します。figure_safety.py は、誠実に計算できない補間やラベル位置を拒否します。各ツールを適用するタイミングについては、manifest.yaml の qa_tooling セクションを参照してください。

この分割の理由

• 静的レイヤーはバージョン管理され、レビュー可能です。バックエンドのゲートは、散文に埋もれず、マニフェストに明示されるようになりました。
• 動的レイヤーにより、各呼び出しの負荷を抑えられます。選択したバックエンドのクイックスタートだけがコンテキストに読み込まれ、2,600 行を超えるリファレンスは、手順で必要になった場合にのみ読み込まれます。
• ルーター自体は、意図的に短くしています。対象範囲を追加する場合は、このファイルではなく、フラグメントとリファレンスを更新してください。
• 図の 計画（図ごとに 1 つの主張、パネルの役割、メイン図と補足図の区分）には、リポジトリの figure-planner スキルを使用してください。単独のプロットの正確性と読みやすさのルールには、同階層の figure-style スキルを使用してください。このスキルでは、図の 制作 を扱います。

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由来：github.com/Yuan1z0825/nature-skills（スキル nature-figure、Apache-2.0）を基にしています。リポジトリを軽量に保つため、約 30 MB のデモ／ギャラリー／チャートアトラスのアセットバンドルは削除しました。これは上流にあります。アセットへの参照と同階層のスキルへの相互参照を除き、このスキルのリファレンスレイヤーには、スケール設定とエクスポート設定に関するローカルな修正が含まれています。また、監査スクリプトには、このリポジトリ独自の図を基に測定された不具合への修正が含まれています。リポジトリのルートにある ATTRIBUTION.md には、ファイルごとの最新の一覧が記載されており、tests/test_license_shipping.py によってチェックされます。