scientific-schematics

scientific-schematics 技能總覽

scientific-schematics 的用途

scientific-schematics 技能會把簡短的自然語言提示，轉成論文風格的科學圖表，接著再透過審查回圈檢查結果，最後決定是否要重新生成。它適合想要快速產出看起來足以放進論文、簡報、海報或技術文件的圖像，而不想全部手動畫製的使用者。

最適合誰使用

如果你需要的是神經網路架構圖、流程圖、生物路徑圖、系統示意圖，或其他重視清晰度勝過藝術風格的高密度科學視覺內容，scientific-schematics 技能就很適合你。當你已經知道想表達的概念，卻還沒想好精確版面或視覺措辭時，它尤其有幫助。

它和一般做法有什麼不同

它的核心價值不只是生成圖片，而是受控迭代。這個技能使用 Nano Banana 2 進行生成，並以 Gemini 3.1 Pro Preview 做品質審查；只有當輸出低於該文件類型的門檻時，才會重新生成。這讓 scientific-schematics 技能比一般提示詞更偏向決策導向：它會盡量在圖表已經足夠符合預期用途時就停下來。

如何使用 scientific-schematics 技能

安裝並先檢視技能內容

進行 scientific-schematics install 時，先從 repo 加入這個技能，然後在下提示詞之前先讀技能檔：

npx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills --skill scientific-schematics

先看 scientific-skills/scientific-schematics/SKILL.md，再看 references/README.md，可以最快掌握實作範例。這個 repo 的支援檔案不多，所以這兩個檔案幾乎涵蓋了大部分實務指引。

把粗略想法變成可用提示詞

scientific-schematics usage 這種用法，最好把圖表類型、受眾和用途都講清楚。弱的提示詞會說「幫我畫我的工作流程圖」。更好的提示詞會說：「請建立一張適合會議發表的 RNA-seq pipeline 系統圖，包含 inputs、QC、alignment、quantification、differential expression，以及 output interpretation，並優化成白底投影片可用版面。」

請包含會影響版面的細節：

• 圖表類型：flowchart、pathway、architecture、sequence、system map
• 主體實體與其順序
• 標籤偏好：短標籤、完整名稱、縮寫，或兩者並用
• 受眾：paper、poster、thesis、presentation、grant
• 任何「一定要呈現」的關係或排除項目

讓輸出更好的建議工作流程

實務上的 scientific-schematics guide 是先把圖的內容草稿整理好，再交給技能處理風格與修飾。先定義核心節點與連結，再要求符合目的地文件類型門檻的版本，例如 journal、thesis、poster 或 presentation。最後，在要求重跑之前，先檢查圖是否太擁擠、太抽象，或太貼近原始敘述。

先閱讀哪些檔案

如果你想快速理解 scientific-schematics for Image Generation 的流程，請依照這個順序閱讀：

1. scientific-skills/scientific-schematics/SKILL.md
2. references/README.md

這樣可以在你投入較大的工作流程之前，先看到主要的生成模式、反覆審查回圈，以及內建的品質期待。

scientific-schematics 技能 FAQ

這比一般圖片提示詞更好嗎？

如果你在意可重複的科學清晰度，通常是的。一般提示詞可能只會偶爾產生看起來合理的圖片，但 scientific-schematics 技能加入了審查與重新生成回圈、文件類型門檻，以及更強烈的論文級圖表偏向。

scientific-schematics 適合初學者嗎？

可以，只要你能用簡單英文描述主題就行。你不需要會設計工具或圖表語法。初學者最常見的錯誤是把流程描述得太少，結果產出的是模糊圖片，而不是結構正確的圖表。

什麼情況不該使用它？

如果你要的是高度品牌化的行銷視覺、寫實場景，或必須逐像素符合特定法規模板的圖表，就不適合用它。它是為科學溝通而優化，不是為任意平面設計而生。

安裝 scientific-schematics 後我該期待什麼？

安裝本身很輕量，但品質仍然取決於提示詞與你的目標格式。當你一開始就提供最終用途時，通常會得到最佳結果，因為這個技能會根據文件類型與預期精確度來決定接受門檻。

如何改進 scientific-schematics 技能

提供適當層級的結構

最大幅度的品質提升，通常來自更清楚的來源內容。不要只說「畫一條訊號傳遞路徑」，而是提供路徑名稱、主要步驟、關鍵分子，以及重點應該放在因果流程、機制還是比較。這能幫助技能正確放置標籤與箭頭，而不是自己亂補結構。

讓門檻對準真正的使用場景

常見失誤是：真正需求其實只是投影片圖，卻要求「publication quality」；或者明明想要海報圖，卻期待 journal 等級的密度。在 scientific-schematics skill 裡，文件類型很重要，因為它會影響審查回圈在什麼程度下才接受或要求重生。請選最不含糊的目標：journal、thesis、poster、presentation 或 report。

用具體回饋做迭代

如果第一次的輸出已經接近，但還不能直接使用，就用明確回饋來改善它：

• 「把中央的標籤擁擠度降下來」
• 「讓輸入到輸出的方向更清楚」
• 「把前處理和模型步驟分開」
• 「使用更短的標籤和更強的對比」
• 「強調膜結合步驟」

這些指示比空泛的稱讚或否定更有用，因為它們會告訴技能哪些要保留、哪些要修改。

留意常見的不匹配點

當來源概念塞了太多元素、縮寫沒有解釋，或想要的層級關係不夠清楚時，這個技能就可能表現不穩。如果你需要第二輪更好，先把提示詞簡化成最核心的構成，再一次只要求一項修正。這通常比想在一次修改中解決所有問題，更容易做出乾淨的 scientific schematics。