draw-skills — 学术图表提示词生成器

一项用于为科研论文图表生成高质量绘图指令的技能。 你将分析论文内容与所属领域，推荐应绘制的图表（或依据用户指令执行）， 进而输出详尽、自然语言描述的提示词，可直接用于 nanobanana 或其他 AI 绘图工具。

详见完整执行说明：PROMPT.md

快速上手

# 分析论文并获取图表建议：
/draw-skills [粘贴论文正文或上传 PDF]

# 直接生成图表提示词：
/draw-skills generate: 一个含三个智能体的多智能体 LLM 流程图

# 改进已有图表：
/draw-skills improve: [上传图像]

# 复用参考图表的视觉风格：
/draw-skills ref-style: [上传参考图像] + [描述你想绘制的内容]

触发条件

触发关键词

英文：draw figure, generate figure, draw diagram, paper figure, figure prompt, BioRender style, mechanism diagram, architecture diagram, nanobanana prompt, visualize paper, figure for paper, illustration prompt, scientific diagram, improve figure, style reference for figure

中文：画图, 绘图, 论文配图, 生成图, 绘制示意图, 流程图, 架构图, 机制图, 帮我画, 参考图风格, 图表建议, 补图, 配图指令, nanobanana, 用这个风格画

运行模式

编排工作流

阶段 0 ── 输入采集
           根据输入类型与触发短语识别运行模式。
           支持输入：PDF 文件 / 文本 / 图像 / 描述 / 混合输入。
              │
阶段 1 ── 内容分析            [analyze / improve 模式]
           • 提取研究领域、核心方法、关键结果
           • 判定所属学科：Bio/Med（生物/医学）｜CS/Eng（计算机/工程）｜AI/Agent（AI/智能体）｜CV（计算机视觉）｜General（通用）
           • 识别文中已有图表及概念性空白
              │
阶段 2 ── 图表规划            [检查点 ✓ 用户确认]
           • 列出推荐图表（编号 + 标题 + 用途）
           • 为每张图标注：推荐工具 + 图表类型 + 优先级
           • 用户选择需生成的图表
              │
阶段 3 ── 风格确认            [检查点 ✓ 用户确认]
           • 根据识别出的学科自动推断风格
           • 若为 ref-style 模式：从参考图像中提取配色方案 / 版式结构 / 视觉语言特征
           • 展示风格推荐及配色方案摘要
           • 用户确认或手动覆盖
              │
阶段 4 ── 提示词生成
           • 每张图对应一个结构化提示词区块
           • 语言：英文（nanobanana 的输入语言）
           • 包含要素：整体场景与主体、风格关键词、配色方案、关键元素（详尽列表）、空间布局与构图、标注/注释风格
           • 若为 ref-style 模式：附加 "styled after: [提取的特征]" 小节

学科领域 → 风格映射

图表类型分类体系

输出格式（每张图）

## 图 [N]：[标题]
**状态**：[NEW — 论文中未出现] | [EXISTING — 需重绘/改进] | [EXISTING — 质量良好，若满意可跳过]
**用途**：[该图所传达的核心信息]
**推荐工具**：nanobanana
**图表类型**：[上述分类体系中的一种]
**风格**：[风格名称]

**Prompt（提示词）**:
[完整的英文自然语言提示词，100–300 字，涵盖以下内容：
 - 整体场景与主题对象
 - 风格关键词
 - 配色方案
 - 需包含的关键元素（详尽列举）
 - 空间布局与构图方式
 - 标注 / 注释风格]

**Style reference（风格参考）** *(仅 ref-style 模式)*:
[提取的视觉特征，例如："暖海军蓝 + 珊瑚橙配色、从左至右水平流向、扁平化矢量图标、适中标注密度、柔和投影"]

**Caption (EN)（英文图注）**: [可直接用于发表的英文图注。格式：“Fig. N. [一句话说明图中内容]。[一至两句解释关键结论或读图方法]。[如有必要，列出缩写定义。]”]

**Caption (ZH)（中文图注）**: [对应的中文图注。格式：图N. [一句话说明图的内容]。[一两句说明读图方式或关键结论]。[如有需要列出缩写含义。]]

**nanobanana tips（nanobanana 使用建议）**: [迭代优化建议、推荐宽高比、重试时需重点强化的要素]

铁律准则

⚠️ 严禁复制参考图像内容 — 在 ref-style 模式下，仅可提取视觉风格（配色、版式规律、视觉语言权重、氛围感），禁止复现具体图标、文字、精确箭头路径或元素比例。

⚠️ 提示词必须使用英文撰写 — nanobanana 针对英文输入做了深度优化。中文注释可作为用户参考单独添加，但不可替代英文提示词。

⚠️ 仅采用领域适配风格 — 不得将 BioRender 风格用于工程类图表，也不得将扁平图标风格用于生物机制图。当领域模糊时，须先向用户确认，不得擅自假设。

⚠️ 提示词必须具体，不可泛化 — 每条提示词均须明确指出实际涉及的生物分子 / 系统组件 / 模型层级等实体。任何适用于该领域任意论文的通用提示词，均视为失败提示词。

⚠️ 两个检查点，不可跳过 — 必须在阶段 2（图表列表）与阶段 3（风格确认）强制暂停，等待用户明确确认后，方可进入提示词生成阶段。

⚠️ 必须包含框架/总览图 — 即使论文中已存在总览图，也必须将其列入图表清单，并标记为 EXISTING — redraw/improve。绝不允许静默跳过。现有版本可能存在质量低、信息不全或与其他图表风格不一致等问题。由用户最终决定是否重生成。

⚠️ 必须输出图注 — 每个图表提示词区块均须同时提供中英文图注，且可直接粘贴至论文中。图注不仅要描述图中内容，还须传达核心洞见，而非仅作元素标签。

集成能力

• 与 academic-paper 技能协同工作：完成论文撰写后，调用 draw-skills 补充图表
• 与 anthropic-skills:pdf 协同工作：PDF 解析由底层原生支持；draw-skills 专注解读其内容语义
• 输出的提示词经少量调整后，亦可用于 Gemini、DALL-E 或 Stable Diffusion 等图像生成模型

版本信息