nsfc-schematic

NSFC 概念図ジェネレーター

bensz-collect-bugs との協業ルール

• ユーザー環境で、このスキルの設計上の欠陥に起因するバグが発生した場合は、まず bensz-collect-bugs を使用して、規定に従い ~/.bensz-skills/bugs/ に記録します。ユーザーのローカル環境にインストール済みの Claude Code / Codex のスキルソースコードを直接変更することは厳禁です。
• AI が回避策によってユーザーのタスクを引き続き完了できる場合は、まずバグを記録してから、現在のタスクを続行します。
• ユーザーから「report bensz skills bugs」など、公開報告の操作を明示的に求められた場合は、ローカルの gh と bensz-collect-bugs を呼び出し、新規バグのみを huangwb8/bensz-bugs にアップロードします。バグリポジトリ全体の pull / clone はしないでください。

目的

• 仕組みの連鎖、アルゴリズムのアーキテクチャ、モジュール間の関係、実験のフィードバックループを、編集・埋め込み可能な科学研究用の図にします。
• デフォルトでは drawio を使用して drawio/pdf/svg/png を生成します。Nano Banana 画像モデルへの切り替えは、ユーザーから明示的に求められた場合に限り、PNG のみを出力します。
• 科学研究の執筆と表現の改善にのみ使用し、審査の基準を示すものではありません。

入力

以下のうち、少なくとも 1 つを指定します。

• spec_file：構造化された図の仕様ファイル。優先して使用します。
• proposal_file：単一の申請書ファイル。
• proposal_path：申請書のディレクトリ。

任意：

• rounds
• renderer
• output_dir
• config
• style_ref_images
• context：計画モードで草案を生成するための、自然言語によるメカニズムの説明
• template_ref

出力

デフォルトの納品物：

• schematic.drawio
• schematic.pdf
• schematic.svg
• schematic.png

非表示の中間生成物は output_dir/.nsfc-schematic/ に出力されます。

• optimization_report.md
• spec_latest.yaml
• config_used_best.yaml
• evaluation_best.json
• runs/run_*/round_*
• ai/：stop_strategy=ai_critic の作業領域
• legacy/：過去の残存ファイルの保管領域

Nano Banana モードの納品物のみ：

• schematic.png
• schematic_compacted.png

厳守事項

• 開始前に必ず config.yaml を読み込み、renderer、layout、color_scheme、evaluation、planning、output を唯一の情報源とします。
• デフォルトでは、ユーザーが明示的に指定したファイルまたはディレクトリのみを処理し、素材をインターネットから取得しません。
• デフォルトでは drawio のワークフローを維持します。ユーザーから明示的に指定されていない限り、画像モデルに切り替えないでください。
• 図の混雑を解消する際は、まず spec を変更します。文字サイズの縮小を優先しないでください。文字サイズを縮小するのは、オーバーフローのリスクがある場合に限ります。
• 配色の問題は、まず kind の割り当てや構造を変更して対処し、構造上の誤りを白黒の配色で覆い隠さないでください。

主な手順

1. 計画

• 初回の使用時は、「計画 → レビュー → 生成」の順で進めることを推奨します。
• デフォルトの planning_mode=ai：
  1. plan_schematic.py で計画リクエストを生成します
  2. ホスト AI が schematic-plan.md と spec_draft.yaml を作成します
  3. スクリプトを再実行して、妥当性を検証します
• ユーザーが自然言語の説明のみを指定した場合も、--context で計画を開始できます。

2. 生成

python3 nsfc-schematic/scripts/generate_schematic.py \
  --spec-file ./schematic_plan/spec_draft.yaml \
  --output-dir ./schematic_output \
  --rounds 5

• 処理には、spec の解析、draw.io XML の生成、XML の事前検査、レンダリング、主評価、多次元セルフチェック、最良の round のエクスポートが含まれます。
• edges が明示的に指定されている場合、レンダラーはその指定を優先して再現します。指定されていない場合は、layout.auto_edges に従って自動的に接続します。

3. 評価と最適化

• デフォルトでは最大 5 ラウンド実行します。しきい値と停止戦略は config.yaml:evaluation のみを参照します。
• 各ラウンドで、少なくとも以下を出力します。
  • evaluation.json
  • layout_debug.json
  • edge_debug.json
  • measurements.json
  • dimension_measurements.json
  • critique_structure.json
  • critique_visual.json
  • critique_readability.json

4. 任意：AI による自律的なフィードバックループ

• ホスト AI に証拠パッケージを基に次のラウンドを決定させる場合は、evaluation.stop_strategy: ai_critic を有効にします。
• プロトコルファイルは .nsfc-schematic/ai/ にあります。主なファイルは以下のとおりです。
  • ai_critic_request.md
  • ai_critic_response.yaml
  • ai_pack_round_XX/

5. 任意：Nano Banana による PNG のみの出力（Gemini / OpenAI gpt-image-2）

• ユーザーから明示的に求められた場合に限り有効にします。
• まず接続を確認します。

python3 nsfc-schematic/scripts/nano_banana_check.py

• .env で IMAGE_PROVIDER=openai を指定すると、OpenAI に切り替えられます。明示的に指定されていない場合は、既存の GEMINI_* 設定を優先して使用します。

• 次に、PNG のみを生成します。

python3 nsfc-schematic/scripts/generate_schematic.py \
  --renderer nano_banana \
  --spec-file ./schematic_plan/spec_draft.yaml \
  --output-dir ./schematic_output \
  --rounds 5

よく使うコマンド

# 规划
python3 nsfc-schematic/scripts/plan_schematic.py --proposal /path/to/proposal --output ./schematic_plan

# 生成
python3 nsfc-schematic/scripts/generate_schematic.py --spec-file ./schematic_plan/spec_draft.yaml --output-dir ./schematic_output --rounds 5

# 连通性检查
python3 nsfc-schematic/scripts/nano_banana_check.py

参考資料

• config.yaml
• references/plan_template.md
• references/design_principles.md
• references/models/templates.yaml
• references/spec_examples/