alterlab-scientific-schematics

科学示意图和图表

概述

科学示意图和图表能将复杂概念转化为清晰的视觉呈现，以用于出版。此技能使用 Nano Banana 2 AI 生成图表，并由 Gemini 3.1 Pro Preview 进行质量审查。

工作原理：

• 用自然语言描述图表
• Nano Banana 2 自动生成可用于出版的高质量图像
• Gemini 3.1 Pro Preview 根据文档类型对应的阈值审查质量
• 智能迭代：只有质量低于阈值时才重新生成
• 几分钟内即可获得可用于出版的成品
• 无需编写代码、使用模板或手动绘图

不同文档类型的质量阈值：

文档类型	阈值	说明
journal	8.5/10	Nature、Science、同行评审期刊
conference	8.0/10	会议论文
thesis	8.0/10	博士论文、学位论文
grant	8.0/10	基金申请
preprint	7.5/10	arXiv、bioRxiv 等
report	7.5/10	技术报告
poster	7.0/10	学术海报
presentation	6.5/10	幻灯片、演讲
default	7.5/10	通用

只需描述你想要的内容，Nano Banana 2 就会为你创建图表。 所有图表都会存储在 figures/ 子文件夹中，并在论文/海报中引用。

快速开始：生成任意图表

只需描述内容，即可创建任意科学图表。Nano Banana 2 会通过智能迭代自动完成所有工作：

# Generate for journal paper (highest quality threshold: 8.5/10)
python scripts/generate_schematic.py "CONSORT participant flow diagram with 500 screened, 150 excluded, 350 randomized" -o figures/consort.png --doc-type journal

# Generate for presentation (lower threshold: 6.5/10 - faster)
python scripts/generate_schematic.py "Transformer encoder-decoder architecture showing multi-head attention" -o figures/transformer.png --doc-type presentation

# Generate for poster (moderate threshold: 7.0/10)
python scripts/generate_schematic.py "MAPK signaling pathway from EGFR to gene transcription" -o figures/mapk_pathway.png --doc-type poster

# Custom max iterations (max 2)
python scripts/generate_schematic.py "Complex circuit diagram with op-amp, resistors, and capacitors" -o figures/circuit.png --iterations 2 --doc-type journal

幕后流程：

1. 生成 1：Nano Banana 2 按照科学图表的最佳实践创建初始图像
2. 审查 1：Gemini 3.1 Pro Preview 根据文档类型阈值评估质量
3. 决策：如果质量 >= 阈值 → 完成（无需继续迭代！）
4. 若低于阈值：根据评审意见改进提示词，然后重新生成
5. 重复：直到质量达到阈值，或达到最大迭代次数

智能迭代的优势：

• ✅ 首次生成效果足够好时，可节省 API 调用
• ✅ 对期刊论文采用更高的质量标准
• ✅ 加快演示文稿/海报的交付速度
• ✅ 为每种使用场景提供适当的质量

输出：带版本号的图像，以及详细的审查日志，其中包含质量分数、评审意见和提前停止信息。如果审查调用失败，图像仍会保留；日志会记录 "review_skipped": true，并将分数设为 null，而不是凭空编造分数。

提交前请自行检查内容。 图像模型会绘制每个标签和数字，因此即使提示词正确，也可能拼错术语或更改计数（例如 CONSORT 中的 n=）；而审查模型评估的是清晰度和布局，并不会核对数值是否与记录一致。图表放入稿件前，请将每个计数、标签和箭头方向与数据和方案逐一核对。

配置

设置你的 OpenRouter API 密钥（或者，如果已安装 python-dotenv，则将 OPENROUTER_API_KEY=... 写入 .env 文件）：

export OPENROUTER_API_KEY='your_api_key_here'

在此获取 API 密钥：https://openrouter.ai/keys

默认模型（已于 2026-09-23 在 OpenRouter 上验证）：生成使用 google/gemini-3.1-flash-image（Nano Banana 2），审查使用 google/gemini-3.1-pro-preview。使用 ALTERLAB_IMAGE_MODEL / ALTERLAB_REVIEW_MODEL 可覆盖默认模型。

数据与隐私

此技能的生成脚本（scripts/generate_schematic_ai.py）会通过网络将你的图表说明/提示词发送给第三方 API（OpenRouter），用于图像生成和质量审查。你的文本提示词及其中包含的任何详细信息都会离开你的设备，并由外部提供商处理。请勿在图表说明中包含机密、临床、可识别患者身份或尚未公开的专有内容。请以通用方式描述图表，并在需要时于本地添加敏感标签。

AI 生成最佳实践

好的提示词应具体说明图表的类型、组件、流程／方向、 标签和风格。模糊的提示词（“制作流程图”“神经网络”）效果不佳。 系统会自动应用科学质量指南（干净的背景、标签字号 ≥10pt、无衬线字体、Okabe-Ito 配色、 适当的间距）。优劣提示词示例和完整指南列表位于 references/ai_generation_guide.md。

何时使用此技能

以下情况应使用此技能：

• 创建神经网络架构图（Transformer、CNN、RNN 等）
• 绘制系统架构图和数据流图
• 绘制研究设计方法流程图（CONSORT、PRISMA）
• 可视化算法工作流和处理管线
• 创建电路图和电气原理图
• 描绘生物通路和分子相互作用
• 生成网络拓扑和层级结构
• 绘制概念框架和理论模型
• 为技术论文设计框图

不适用的情况

场景	改用
应在 README 或 Markdown 文档中保持为可编辑文本的图表（可在 GitHub 上渲染，可在 git 中查看差异）	alterlab-mermaid
照片、插图、艺术作品或幻灯片／海报的主视觉图	alterlab-generate-image
面向大众展示统计数据、时间线或比较信息的信息图	alterlab-infographics
测量数据图（散点图、柱状图、折线图、热力图）	alterlab-matplotlib / alterlab-scientific-viz
根据真实节点／边数据计算布局的网络图	alterlab-networkx

如何使用此技能

只需用自然语言描述你的图表。 Nano Banana 2 会自动生成：

python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o output.png

就是这么简单！ AI 会处理：

• ✓ 布局和构图
• ✓ 标签和注释
• ✓ 颜色和样式
• ✓ 质量检查和润色
• ✓ 可直接用于出版的输出

适用于所有图表类型：

• 流程图（CONSORT、PRISMA 等）
• 神经网络架构
• 生物通路
• 电路图
• 系统架构
• 框图
• 任何科学可视化

无需编写代码、使用模板或手动绘图。

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AI 生成模式（Nano Banana 2 + Gemini 3.1 Pro Preview 审核）

AI 生成系统采用智能迭代：Nano Banana 2 生成图像，Gemini 3.1 Pro Preview 对图像进行评分（从科学准确性、清晰度、标签质量、布局和专业程度等方面按 0-10 分评估），系统在评分达到文档类型对应的 阈值后会提前停止；否则，系统会根据评审意见改进提示词并重新生成（最多迭代 2 次）。 每次运行都会生成一份 JSON 审核日志，记录每轮迭代的评分、评审意见和提前停止信息。

详细内容包括迭代流程图、审核标准、审核输出示例、决策表、JSON 日志架构、ScientificSchematicGenerator Python API、所有命令行选项和提示词工程技巧，详见 references/ai_generation_guide.md。

references/generation_examples.md 中提供了可复制并修改后使用的调用示例，涵盖 CONSORT 流程图、Transformer 架构、生物通路和系统框图。

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命令行用法

生成科学示意图的主要入口：

# Basic usage
python scripts/generate_schematic.py "diagram description" -o output.png

# Custom iterations (max 2)
python scripts/generate_schematic.py "complex diagram" -o diagram.png --iterations 2

# Verbose mode
python scripts/generate_schematic.py "diagram" -o out.png -v

注意： Nano Banana 2 AI 生成系统会在迭代优化过程中自动进行质量审核。每轮迭代都会评估科学准确性、清晰度和可访问性。

最佳实践摘要

设计时应优先清晰，而非复杂，保持样式一致，确保色盲人士也能识别（Okabe-Ito 配色、冗余编码），使用字号 ≥7-8 pt 的无衬线字体，并输出矢量格式（PDF/SVG；栅格图像需达到 300+ DPI）。通过 \includegraphics{} 集成到 LaTeX 中，充分撰写图注，在正文中引用，并对提示词和输出进行版本控制。完整的设计、技术与集成检查清单，以及提交前验证清单，请参阅 references/submission_checklist.md。

常见问题排查

有关 AI 生成问题（元素重叠、连接不佳）、图像质量问题、质量检查失败以及无障碍问题（灰度对比度、文字过小）的解决方法，请参阅 references/troubleshooting.md。大多数问题都可以通过让提示词更具体或调高 --iterations 2 来解决。

资源与参考资料

详细参考资料

如需了解特定主题的完整信息，请加载以下文件：

• references/ai_generation_guide.md - 智能迭代工作流、评审标准、Python API、CLI 选项、提示词工程
• references/generation_examples.md - CLI 调用示例（CONSORT、Transformer、通路、系统图）
• references/troubleshooting.md - 生成、质量检查和无障碍问题的解决方法
• references/submission_checklist.md - 最佳实践摘要和提交前验证清单
• references/diagram_types.md - 科学图表类型目录及示例
• references/best_practices.md - 出版标准和无障碍指南

外部资源

Python 库

• Schemdraw 文档：https://schemdraw.readthedocs.io/
• NetworkX 文档：https://networkx.org/documentation/
• Matplotlib 文档：https://matplotlib.org/

出版标准

• Nature 图表指南：https://www.nature.com/nature/for-authors/final-submission
• Science 图表指南：https://www.science.org/content/page/instructions-preparing-initial-manuscript
• CONSORT 流程图：https://www.consort-spirit.org/

与其他技能集成

此技能可与以下技能协同使用：

• alterlab-scientific-writing - 图表遵循图示最佳实践
• alterlab-scientific-viz - 共用调色板和样式
• alterlab-latex-posters - 为海报演示生成图表
• alterlab-research-grants - 为提案生成方法示意图
• alterlab-peer-review - 评估图表的清晰度和无障碍性

快速参考清单

提交图表前，请按照 references/submission_checklist.md 中的完整清单逐项检查（视觉质量、无障碍性、排版、出版标准、必要的质量验证、文档与版本控制，以及最终集成）。

环境设置

# Required
export OPENROUTER_API_KEY='your_api_key_here'

# Get key at: https://openrouter.ai/keys

入门

最简单的用法：

python scripts/generate_schematic.py "your diagram description" -o output.png

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使用此技能创建清晰、无障碍且达到出版质量的图表，有效传达复杂的科学概念。通过 AI 驱动并逐步完善的工作流，确保图表符合专业标准。