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如何用自然语言生成出版级科研图表Claude Scientific Writer 的 Nano Banana 2 示意图与 AI 迭代精修完整指南【免费下载链接】claude-scientific-writerA general purpose scientific writer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-scientific-writerClaude Scientific Writer是一款开源的 AI 科研写作工具其中的 scientific-schematics 技能可以帮你用自然语言生成出版级科研图表scientific schematics只需一句中文或英文描述Nano Banana 2 AI 图像模型就能画出 CONSORT 流程图、神经网络架构图、生物信号通路图等并由 Gemini 3.6 Flash 自动进行质量评审与迭代精修iterative refinement无需写代码、无需画图模板。为什么新手画科研图表这么难很多科研新手都经历过这样的困境✏️ 用 PowerPoint / Visio 手绘 → 耗时数小时改一次布局就要重画一遍 用 TikZ / matplotlib 写代码画图 → 门槛高公式和排版劝退非程序员 直接找纯 AI 画图 → 文字拼写错误、箭头错位、配色不专业无法达到期刊标准Claude Scientific Writer 的 scientific-schematics 技能把这三步合并成了一条生成 → 评审 → 精修的自动化流水线专门针对神经网络架构、系统框图、流程图、生物通路和复杂科学可视化做了优化。快速上手一条命令生成示意图环境准备3 步# 1. 安装 pip install scientific-writer # 2. 配置 AI 图像生成所需的 API Key export OPENROUTER_API_KEYyour_api_key_here # 3. 安装唯一的 Python 依赖 uv pip install requests生成你的第一张出版级示意图进入技能目录后只需描述你想画什么python scripts/generate_schematic.py CONSORT participant flow diagram with 500 screened, 150 excluded, 350 randomized -o figures/consort.png --doc-type journal就这么简单AI 会自动处理✓ 布局与构图✓ 标签与注释✓ 配色与样式✓ 质量评审与精修✓ 出版级输出 核心脚本generate_schematic.py 完整技能说明SKILL.md智能迭代精修AI 如何保证图表质量这是该技能最亮的功能 ⭐ ——Smart Iteration智能迭代。它不是盲画一张图就完事而是内置了一个生成-评审-精修闭环┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 1. Nano Banana 2 生成示意图 │ │ 2. Gemini 3.6 Flash 按 5 项指标评审 │ │ 3. 得分 阈值 │ │ YES → 立即完成提前停止省 API 费用 │ │ NO → 根据评审意见改进提示词重新生成 │ └─────────────────────────────────────────────┘Gemini 3.6 Flash 从 5 个维度打分各 0–2 分满分 10 分评审维度关注点科学准确性概念、符号、关系是否正确清晰度与可读性层级清晰、一目了然标签质量完整、可读、风格一致布局与构图逻辑流向合理、无元素重叠专业外观是否达到出版水准 完整闭环细节与 4 个实战案例iterative_refinement.md按文档类型自动切换质量阈值不同用途的文档对图表要求不同--doc-type参数会自动匹配对应的质量阈值 文档类型参数质量阈值期刊论文--doc-type journal8.5/10会议论文--doc-type conference8.0/10学位论文--doc-type thesis8.0/10基金申请--doc-type grant8.0/10预印本--doc-type preprint7.5/10学术海报--doc-type poster7.0/10演示幻灯片--doc-type presentation6.5/10更快举例同一张 7.5 分的图做海报阈值 7.0一轮就通过 ✅投期刊阈值 8.5则会带着评审意见再精修一轮最多迭代 2 次--iterations 2。写出高分提示词5 个提示词工程技巧提示词越具体出图质量越高。以下技巧来自 best_practices.md1️⃣ 明确布局方向✓ Flowchart with vertical flow, top to bottom ✓ Architecture diagram with encoder on left, decoder on right2️⃣ 带上定量细节✓ Flowchart showing n500 screened, n150 excluded, n350 randomized3️⃣ 指定视觉风格✓ Minimalist block diagram with clean lines4️⃣ 点名要求标签✓ Label all arrows with activation/inhibition5️⃣ 提出配色要求✓ Use colorblind-friendly colors色盲友好配色 ✓ Color-code by function: blue for input, green for processing✗ 避免模糊提示词如画个流程图、神经网络图——模型猜不到你要哪种。 该技能默认已自动应用出版级质量标准浅色背景、高对比度、无衬线字体、Okabe-Ito 色盲友好配色、足够大的标签字号。四个真实场景示例示例 1临床试验 CONSORT 流程图python scripts/generate_schematic.py \ CONSORT participant flow diagram for randomized controlled trial. \ Start with Assessed for eligibility (n500) at top. \ Show Excluded (n150) with reasons. \ Then Randomized (n350) splits into two arms... \ -o figures/consort.png示例 2Transformer 神经网络架构最多迭代 2 次python scripts/generate_schematic.py \ Transformer encoder-decoder architecture diagram. \ Left: Encoder stack. Right: Decoder stack. \ Show cross-attention connection with dashed line... \ -o figures/transformer.png --iterations 2示例 3生物信号通路图python scripts/generate_schematic.py \ MAPK signaling pathway: EGFR → RAS → RAF → MEK → ERK → nucleus, \ with phosphorylation steps labeled \ -o figures/mapk_pathway.png示例 4IoT 系统架构图python scripts/generate_schematic.py \ IoT system architecture block diagram: sensors → microcontroller \ → WiFi module → cloud server → mobile app, label connections \ with protocols: I2C, UART, WiFi, HTTPS \ -o figures/iot_architecture.png 更多案例可直接查看iterative_refinement.md提交前检查清单如何验收 AI 生成的图表每次运行会输出版本化图片name_v1.png、name_v2.png和一份评审日志name_review_log.json包含每轮得分、评审意见和提前停止原因——这是唯一的自动化质量凭证一定要读。review_log.json中reviewed为truefinal_score是真实数字不是null且达到阈值读一遍critique字段——即使通过评审遗留问题也会列在里面逐字检查每个标签拼写——图像模型最常见的翻车点就是拼错文字没有任何自动检查能兜底确认无文字重叠、箭头指向正确、科学内容无误转成灰度后依然可读色盲友好图注完整、缩写已定义、正文中已引用该图⚠️ 如果日志里出现score: null和reviewed: false说明评审调用失败限流、内容过滤等图片本身仍然保留但质量未被测量——请人工检查必要时重跑。常见限制与排错流水线做不到的事来自 SKILL.md 的坦诚说明限制应对方案只输出 PNG无 PDF/SVG/EPS 矢量格式投稿前自行转换为期刊要求的格式无 DPI 控制按最终印刷尺寸检查分辨率仅 RGB 色彩空间CMYK 印刷流程需下游转换无法精确控制线宽字号在提示词中描述并目视验证常见报错速查OPENROUTER_API_KEY not found→export OPENROUTER_API_KEYsk-or-v1-...或写入.envrequests library not found→uv pip install requests图表布局错乱 → 在提示词中点名布局如vertical flow, one box per row重新运行即可——生成是随机过程同样的提示词跑两次结果就不同想看完整 API 调用细节 → 加-v参数隐私提醒你的提示词会离开本机⚠️ 该流程中你的提示词会发送到 OpenRouter 用于生成图像生成的图像会再次送回做质量评审。请遵守其数据政策不要在提示词中描述未发表数据、患者信息或处于保密期的内容。与其他技能联动scientific-schematics 与项目内其他技能配合使用效果更好 scientific-writing图表符合论文图件规范latex-posters为海报生成示意图参见 ai_graphics_for_posters.mdscientific-slides为幻灯片生成配图参见 script_reference.mdinfographics生成信息图参见 iterative_refinement.md全部技能索引见 SKILLS.md项目安装与使用方式见 README.md。总结 用一句话概括 Claude Scientific Writer 的示意图工作流你只负责描述Nano Banana 2 负责画Gemini 3.6 Flash 负责把关评审日志负责留痕。对于新手而言这意味着从零开始画一张期刊级示意图的成本从一整天降到了一条命令 一杯咖啡的时间。现在就去试试生成你的第一张 CONSORT 流程图吧【免费下载链接】claude-scientific-writerA general purpose scientific writer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-scientific-writer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何用自然语言生成出版级科研图表：Claude Scientific Writer 的 Nano Banana 2 示意图与 AI 迭代精修完整指南
如何用自然语言生成出版级科研图表Claude Scientific Writer 的 Nano Banana 2 示意图与 AI 迭代精修完整指南【免费下载链接】claude-scientific-writerA general purpose scientific writer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-scientific-writerClaude Scientific Writer是一款开源的 AI 科研写作工具其中的 scientific-schematics 技能可以帮你用自然语言生成出版级科研图表scientific schematics只需一句中文或英文描述Nano Banana 2 AI 图像模型就能画出 CONSORT 流程图、神经网络架构图、生物信号通路图等并由 Gemini 3.6 Flash 自动进行质量评审与迭代精修iterative refinement无需写代码、无需画图模板。为什么新手画科研图表这么难很多科研新手都经历过这样的困境✏️ 用 PowerPoint / Visio 手绘 → 耗时数小时改一次布局就要重画一遍 用 TikZ / matplotlib 写代码画图 → 门槛高公式和排版劝退非程序员 直接找纯 AI 画图 → 文字拼写错误、箭头错位、配色不专业无法达到期刊标准Claude Scientific Writer 的 scientific-schematics 技能把这三步合并成了一条生成 → 评审 → 精修的自动化流水线专门针对神经网络架构、系统框图、流程图、生物通路和复杂科学可视化做了优化。快速上手一条命令生成示意图环境准备3 步# 1. 安装 pip install scientific-writer # 2. 配置 AI 图像生成所需的 API Key export OPENROUTER_API_KEYyour_api_key_here # 3. 安装唯一的 Python 依赖 uv pip install requests生成你的第一张出版级示意图进入技能目录后只需描述你想画什么python scripts/generate_schematic.py CONSORT participant flow diagram with 500 screened, 150 excluded, 350 randomized -o figures/consort.png --doc-type journal就这么简单AI 会自动处理✓ 布局与构图✓ 标签与注释✓ 配色与样式✓ 质量评审与精修✓ 出版级输出 核心脚本generate_schematic.py 完整技能说明SKILL.md智能迭代精修AI 如何保证图表质量这是该技能最亮的功能 ⭐ ——Smart Iteration智能迭代。它不是盲画一张图就完事而是内置了一个生成-评审-精修闭环┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 1. Nano Banana 2 生成示意图 │ │ 2. Gemini 3.6 Flash 按 5 项指标评审 │ │ 3. 得分 阈值 │ │ YES → 立即完成提前停止省 API 费用 │ │ NO → 根据评审意见改进提示词重新生成 │ └─────────────────────────────────────────────┘Gemini 3.6 Flash 从 5 个维度打分各 0–2 分满分 10 分评审维度关注点科学准确性概念、符号、关系是否正确清晰度与可读性层级清晰、一目了然标签质量完整、可读、风格一致布局与构图逻辑流向合理、无元素重叠专业外观是否达到出版水准 完整闭环细节与 4 个实战案例iterative_refinement.md按文档类型自动切换质量阈值不同用途的文档对图表要求不同--doc-type参数会自动匹配对应的质量阈值 文档类型参数质量阈值期刊论文--doc-type journal8.5/10会议论文--doc-type conference8.0/10学位论文--doc-type thesis8.0/10基金申请--doc-type grant8.0/10预印本--doc-type preprint7.5/10学术海报--doc-type poster7.0/10演示幻灯片--doc-type presentation6.5/10更快举例同一张 7.5 分的图做海报阈值 7.0一轮就通过 ✅投期刊阈值 8.5则会带着评审意见再精修一轮最多迭代 2 次--iterations 2。写出高分提示词5 个提示词工程技巧提示词越具体出图质量越高。以下技巧来自 best_practices.md1️⃣ 明确布局方向✓ Flowchart with vertical flow, top to bottom ✓ Architecture diagram with encoder on left, decoder on right2️⃣ 带上定量细节✓ Flowchart showing n500 screened, n150 excluded, n350 randomized3️⃣ 指定视觉风格✓ Minimalist block diagram with clean lines4️⃣ 点名要求标签✓ Label all arrows with activation/inhibition5️⃣ 提出配色要求✓ Use colorblind-friendly colors色盲友好配色 ✓ Color-code by function: blue for input, green for processing✗ 避免模糊提示词如画个流程图、神经网络图——模型猜不到你要哪种。 该技能默认已自动应用出版级质量标准浅色背景、高对比度、无衬线字体、Okabe-Ito 色盲友好配色、足够大的标签字号。四个真实场景示例示例 1临床试验 CONSORT 流程图python scripts/generate_schematic.py \ CONSORT participant flow diagram for randomized controlled trial. \ Start with Assessed for eligibility (n500) at top. \ Show Excluded (n150) with reasons. \ Then Randomized (n350) splits into two arms... \ -o figures/consort.png示例 2Transformer 神经网络架构最多迭代 2 次python scripts/generate_schematic.py \ Transformer encoder-decoder architecture diagram. \ Left: Encoder stack. Right: Decoder stack. \ Show cross-attention connection with dashed line... \ -o figures/transformer.png --iterations 2示例 3生物信号通路图python scripts/generate_schematic.py \ MAPK signaling pathway: EGFR → RAS → RAF → MEK → ERK → nucleus, \ with phosphorylation steps labeled \ -o figures/mapk_pathway.png示例 4IoT 系统架构图python scripts/generate_schematic.py \ IoT system architecture block diagram: sensors → microcontroller \ → WiFi module → cloud server → mobile app, label connections \ with protocols: I2C, UART, WiFi, HTTPS \ -o figures/iot_architecture.png 更多案例可直接查看iterative_refinement.md提交前检查清单如何验收 AI 生成的图表每次运行会输出版本化图片name_v1.png、name_v2.png和一份评审日志name_review_log.json包含每轮得分、评审意见和提前停止原因——这是唯一的自动化质量凭证一定要读。review_log.json中reviewed为truefinal_score是真实数字不是null且达到阈值读一遍critique字段——即使通过评审遗留问题也会列在里面逐字检查每个标签拼写——图像模型最常见的翻车点就是拼错文字没有任何自动检查能兜底确认无文字重叠、箭头指向正确、科学内容无误转成灰度后依然可读色盲友好图注完整、缩写已定义、正文中已引用该图⚠️ 如果日志里出现score: null和reviewed: false说明评审调用失败限流、内容过滤等图片本身仍然保留但质量未被测量——请人工检查必要时重跑。常见限制与排错流水线做不到的事来自 SKILL.md 的坦诚说明限制应对方案只输出 PNG无 PDF/SVG/EPS 矢量格式投稿前自行转换为期刊要求的格式无 DPI 控制按最终印刷尺寸检查分辨率仅 RGB 色彩空间CMYK 印刷流程需下游转换无法精确控制线宽字号在提示词中描述并目视验证常见报错速查OPENROUTER_API_KEY not found→export OPENROUTER_API_KEYsk-or-v1-...或写入.envrequests library not found→uv pip install requests图表布局错乱 → 在提示词中点名布局如vertical flow, one box per row重新运行即可——生成是随机过程同样的提示词跑两次结果就不同想看完整 API 调用细节 → 加-v参数隐私提醒你的提示词会离开本机⚠️ 该流程中你的提示词会发送到 OpenRouter 用于生成图像生成的图像会再次送回做质量评审。请遵守其数据政策不要在提示词中描述未发表数据、患者信息或处于保密期的内容。与其他技能联动scientific-schematics 与项目内其他技能配合使用效果更好 scientific-writing图表符合论文图件规范latex-posters为海报生成示意图参见 ai_graphics_for_posters.mdscientific-slides为幻灯片生成配图参见 script_reference.mdinfographics生成信息图参见 iterative_refinement.md全部技能索引见 SKILLS.md项目安装与使用方式见 README.md。总结 用一句话概括 Claude Scientific Writer 的示意图工作流你只负责描述Nano Banana 2 负责画Gemini 3.6 Flash 负责把关评审日志负责留痕。对于新手而言这意味着从零开始画一张期刊级示意图的成本从一整天降到了一条命令 一杯咖啡的时间。现在就去试试生成你的第一张 CONSORT 流程图吧【免费下载链接】claude-scientific-writerA general purpose scientific writer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-scientific-writer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考