scientific-agent-skills 信息图类型目录详解：十种 `--type` 的选型逻辑、数据形状与实战命令

scientific-agent-skills 信息图类型目录详解十种--type的选型逻辑、数据形状与实战命令【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 190,000 scientists worldwide. 165 ready-to-use validated skills plus 100 scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/scientific-agent-skills本篇技术指南以 infographic_type_catalog.md 为核心系统讲解 scientific-agent-skills 仓库中 infographics 技能所支持的十种信息图类型statistical、timeline、process、comparison、list、geographic、hierarchical、anatomical、resume、social。文章逐类说明每种类型的适用场景、预期数据形状data shape、关键视觉元素与可复制的完整命令行示例并结合 generate_infographic_ai.py 中每类专属的生成准则guidelines与 tests/infographics/test_scripts.py 的参数校验逻辑帮你理解选对类型如何从提示词层面直接影响 AI 生成的画面结构与质量评审。读完本文你将掌握信息图类型的完整选型地图能够直接写出高质量、可运行的信息图生成命令。为什么类型是信息图生成的第一参数在 infographics 技能中--type不是可选的视觉偏好而是决定生成质量的核心输入。整个生成管线详见 SKILL.md 与 iterative_refinement.md遵循生成 → 评审 → 按需再生成的智能迭代循环Nano Banana Pro 负责生成Gemini 3.6 Flash 依据文档类型阈值marketing 8.5/10 至 draft 6.5/10做质量评审只有低于阈值才基于评审意见改进提示词并重新生成。--type在这一闭环中扮演双重角色生成端在 generate_infographic_ai.py 中每种类型都定义了一组结构化的INFOGRAPHIC_TYPES配置名称 专属设计要求。生成提示词由通用信息图准则 类型准则 风格预设 配色方案 用户请求拼接而成类型准则会被直接注入模型。评审端同一份类型信息会传入质量评审提示词review_image让评审模型知道这幅图应当是什么类型并据此评估是否符合该类型的预期形态。换句话说--type同时约束了画什么和怎么评。从源码结构看这也是为什么 tests/infographics/test_scripts.py 专门用OptionCatalogueTests校验INFOGRAPHIC_TYPES目录非空、无重复、与--list-options输出一致并确保 argparse 的choices直接绑定目录变量——保证文档里承诺的类型与命令行真正接受的类型永不脱节。十种类型在命令行中的合法取值由 generate_infographic.py 的INFOGRAPHIC_TYPES常量定义运行python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py --list-options可随时查看带说明的完整清单。1. Statistical / Data-Driven--type statistical最佳用途呈现数字、百分比、调查结果与定量数据——凡是用数据说话的场景都是它的主场。预期数据形状一组可量化的统计值通常包含大数字 语境如 5.5 billion users、占比68% of population、区域份额或趋势变化。数据越具体、数字越有冲击力效果越好。关键视觉元素柱状图、饼图、折线图、环形图bar/pie/line/donut、大号数字标注numerical callouts、数据对比、趋势指示符。完整命令示例摘自 infographic_type_catalog.mdpython skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ Global internet usage 2025: 5.5 billion users (68% of population), \ Asia Pacific 53%, Europe 15%, Americas 20%, Africa 12% \ -o figures/internet_stats.png --type statistical --style technology源码中的类型准则在 generate_infographic_ai.py 中该类型的生成要求包括大而粗、一眼可读的数字清晰的柱状图/饼图/环形图数据可视化带语境的数据标注如 15% increase趋势指示符箭头、增长符号多序列数据时的图例底部来源署名区。这解释了为什么示例提示词要把每个数字连同单位、百分比语境写全——模型需要足够的数字密度才能产出数据驱动的版式。2. Timeline--type timeline最佳用途历史事件、项目里程碑、公司发展史、概念的演进脉络。预期数据形状有序的时间序列每条目为年份/日期 事件 简短说明的组合且必须按时间先后排列。关键视觉元素时间流向chronological flow、日期标记、事件节点、连接线。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ History of AI: 1950 Turing Test, 1956 Dartmouth Conference, \ 1997 Deep Blue, 2016 AlphaGo, 2022 ChatGPT \ -o figures/ai_history.png --type timeline --style technology源码中的类型准则该类型要求清晰的横向或纵向时间流向醒目的年份/日期标记事件间的连接线或路径事件节点圆形、图标或标记简洁的事件描述事件间一致间距明确标出起点与终点。从准则可以看出时间线的数据结构天然是扁平有序的键值对——年份: 事件——示例提示词正是遵循这一形状组织的AI 也因此在历年节点上保持了统一的视觉节奏。3. Process / How-To--type process最佳用途分步教程、工作流、操作流程、方法步骤——任何第 1 步做到第 N 步的内容。预期数据形状编号的步骤序列每步为序号 动作 简短说明可选配图标语义步骤间存在先后依赖。关键视觉元素编号步骤、方向箭头、动作图标、清晰流向。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ How to start a podcast: 1. Choose your niche, 2. Plan content, \ 3. Set up equipment, 4. Record episodes, 5. Publish and promote \ -o figures/podcast_process.png --type process --style marketing源码中的类型准则该类型要求编号步骤1、2、3…清晰可见步骤间的方向箭头每个步骤的动作导向图标每步简短动作文本明确的起点与终点指示自上而下或自左而右的逻辑流向步骤之间的视觉连接。注意示例提示词用 1. … 2. … 3. … 显式编号这与准则中编号必须清晰可见直接呼应——数字编号是模型理解流程顺序的最强信号。4. Comparison--type comparison最佳用途产品对比、优缺点罗列、前后before/after对照、多个方案的评估权衡。预期数据形状两个或多个对象 若干对照维度每个维度给出双方或多方的取值。推荐按维度行组织如Fuel cost (lower vs higher)这样的成对结构。关键视觉元素并排布局side-by-side、匹配的对照类别、勾选/叉号指标check/cross。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ Electric vs Gas Cars: Fuel cost (lower vs higher), \ Maintenance (less vs more), Range (improving vs established) \ -o figures/ev_comparison.png --type comparison --style nature源码中的类型准则该类型要求对称的并排布局每个被比较对象有清晰标题匹配的行/类别以保证公平对比视觉指示符勾、叉、评分两侧视觉重量均衡对象间颜色区分适用时给出总结或结论区。从准则可以推断示例中每行同时给出两方取值lower vs higher正是为了让模型能生成逐行匹配的对称表格版式而不是把两个对象画成两张互不相干的图。5. List / Informational--type list最佳用途技巧清单、事实罗列、要点提炼、内容摘要、速查参考——强调易扫读、信息分层。预期数据形状一组并列的条目每条为要点 简短说明可用编号或项目符号组织数量通常为 57 条最宜。关键视觉元素编号/项目符号、图标、清晰的层级结构。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ 7 Habits of Highly Effective People: Be Proactive, \ Begin with End in Mind, Put First Things First, Think Win-Win, \ Seek First to Understand, Synergize, Sharpen the Saw \ -o figures/habits.png --type list --style corporate源码中的类型准则该类型要求大而清晰的编号或项目符号代表每个条目的图标简短、可扫读的文字说明所有条目视觉处理一致清晰层级标题 → 条目 → 细节条目间充足间距通过视觉变化避免单调。list 是默认阈值7.5/10下最常用的类型之一也是 SKILL.md Quick Start 里默认演示的类型适合作为上手第一张图的起点。6. Geographic--type geographic最佳用途区域数据、人口统计、基于位置的数据、全球趋势分布。预期数据形状位置实体国家/地区与数值的配对集合如Iceland 100%, Norway 98%。数值应能映射为颜色深浅或标注大小。关键视觉元素地图可视化、颜色编码、数据覆盖层、图例legend。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ Renewable energy adoption by region: Iceland 100%, Norway 98%, \ Germany 50%, USA 22%, India 20% \ -o figures/renewable_map.png --type geographic --style nature源码中的类型准则该类型要求准确的地图表达基于数据的区域颜色编码解释颜色尺度的清晰图例关键区域的数据标注空间允许时的区域标签比例尺或语境指示符干净的地图制图风格。研究模式下--researchresearch_topic 会为该类型追加聚焦区域数据、基于位置的统计与地理分布的定向检索提示帮助模型拿到真实的地域数值避免编造地图数据。7. Hierarchical / Pyramid--type hierarchical最佳用途组织结构、优先级层级、重要性排序——强调分层而非并列的信息。预期数据形状有序的层级条目从上到下或从下到上排列通常顶部数量少而精、底部数量多而广如马斯洛需求层次的金字塔结构。关键视觉元素金字塔或树形结构、不同的层级、尺寸递进。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ Maslows Hierarchy: Physiological, Safety, Love/Belonging, \ Esteem, Self-Actualization \ -o figures/maslow.png --type hierarchical --style education源码中的类型准则该类型要求清晰的金字塔或树形结构带视觉区隔的独立层级尺寸递进底座大、顶部小每层有标签每层使用颜色渐变或不同颜色清晰的上下层级关系平衡居中的构图。与研究阶段的类型感知检索一致——hierarchical类型会引导研究聚焦层级、排名、层级关系见 research_topic 的type_context分支。8. Anatomical / Visual Metaphor--type anatomical最佳用途借助人们熟悉的视觉隐喻人体、机器、树木、房子等来解释复杂系统——把抽象概念器官化。预期数据形状一个中心隐喻意象 若干组成部分 → 对应概念 → 简短解释的映射条目如BrainLeadership, HeartCulture。关键视觉元素中心隐喻图、带标注的部件、连接线callout lines。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ Business as a human body: BrainLeadership, HeartCulture, \ ArmsSales, LegsOperations, SkeletonSystems \ -o figures/business_body.png --type anatomical --style corporate源码中的类型准则该类型要求中心隐喻图人体、树、机器等带引出线的标注部件标注与部件间清晰的连接关系每个标注部件的解释文本全图统一的标注风格教学式、图解式外观。这类信息图最能体现数据形状的价值部件概念的等号结构让模型可以精准地把概念映射到隐喻图形的对应部位而不是凭空发挥。9. Resume / Professional--type resume最佳用途个人品牌展示、简历/CV 视觉化、作品集亮点、职业成就概览。预期数据形状结构化个人信息典型组成包括技能及熟练度百分比、工作经历时间段、教育背景、联系方式以及可选的奖项/证书。关键视觉元素照片区域、技能可视化、时间线、联系信息。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ UX Designer resume: Skills - User Research 95%, Wireframing 90%, \ Prototyping 85%. Experience - 2020-2022 Junior, 2022-2025 Senior \ -o figures/resume.png --type resume --style technology源码中的类型准则该类型要求专业的照片/头像占位区技能可视化条、图、评分经历时间线或列表带图标的联系信息区成就/认证徽章干净专业的版式个人品牌配色。从准则可见resume 类型对数据形状的规格化要求最高——技能百分比、起止年份、岗位职级都要在提示词里一一交代模型才能产出信息图式简历而不是普通文字简历。10. Social Media--type social最佳用途Instagram、LinkedIn、Twitter/X 等平台帖子与可分享图形——以在信息流中瞬间抓住注意力为设计目标。预期数据形状一条核心信息 尽量少的文本。通常为强标题 12 个关键数字/要点 可选行动号召CTA如示例中的 Save Water, Save Life: 2.2 billion people lack safe drinking water。关键视觉元素粗体大标题、最少文本、最大视觉冲击、鲜艳配色。完整命令示例python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \ Save Water, Save Life: 2.2 billion people lack safe drinking water. \ Tips: shorter showers, fix leaks, full loads only \ -o figures/water_social.png --type social --style marketing源码中的类型准则该类型要求粗体、抓眼球的标题大而有力的中心统计值或视觉主体最少文本、最大视觉冲击平台适配的版式Instagram 用方形鲜艳醒目的颜色行动号召元素品牌/logo 放置区。注意示例同时搭配了--style marketing珊瑚红、青绿、黄的营销风格预设这正符合 social 类型的鲜艳醒目准则——类型与风格预设在此是天然搭档。十种类型速查总表--type最佳用途数据形状关键元素目录内示例statistical数字、百分比、调查、定量数据大数字 语境 占比图表、大号数字、趋势箭头internet_stats.pngtimeline历史、里程碑、发展史有序年份: 事件序列时间轴、日期标记、节点ai_history.pngprocess步骤、工作流、教程编号步骤 动作说明编号、箭头、动作图标podcast_process.pngcomparison产品对比、优缺点、前后对照对象 × 维度行成对取值并排布局、勾/叉指标ev_comparison.pnglist技巧、事实、要点、摘要并列条目57 条为宜编号/符号、图标、层级habits.pnggeographic区域数据、人口、全球趋势国家/地区 数值配对地图、颜色编码、图例renewable_map.pnghierarchical组织、优先级、排名有序层级条目金字塔/树、尺寸递进maslow.pnganatomical隐喻解释复杂系统中心隐喻 部件概念映射隐喻图、标注、连接线business_body.pngresume个人品牌、简历视觉化技能%、经历时间段、联系方式照片区、技能条、时间线resume.pngsocial社媒帖子、可分享图形强标题 少量关键数字粗体标题、最少文本、鲜艳色water_social.png选对类型之外的配套参数类型目录文档给出的每条命令都同时携带了-o输出路径与--style风格预设这在 CLI 层面是有意为之的设计。完整参数集见 iterative_refinement.md 的命令行参考其中与类型选型最相关的配套参数包括-s, --style8 个行业风格预设corporate、healthcare、technology、nature、education、marketing、finance、nonprofit每种在 generate_infographic_ai.py 中都有具体的十六进制配色与设计描述例如healthcare使用医疗蓝#0077B6、marketing使用珊瑚红#FF6B6B。示例命令中statistical technology、geographic nature、social marketing的搭配都遵循了内容场景 ↔ 行业风格的对应关系。-p, --palette三种色盲安全调色板wong、ibm、tol。tests/infographics/test_scripts.py 专门断言 palette 目录恰好等于这三个公认的色盲安全集合因为广告宣称色盲安全但生成器不认识该预设意味着静默降级到默认配色。-r, --research启用 Perplexity Sonar 研究阶段。它对类型是感知的——statistical会聚焦统计数字、timeline聚焦关键日期、geographic聚焦区域数据见 research_topic并把检索结果自动注入生成提示词。--doc-type质量评审阈值marketing 8.5/10 最高draft 6.5/10 最低影响多少轮迭代后算达标。--iterations最大精修轮数默认 3。质量达标时会提前停止early stop每次迭代产物保存为{name}_v{i}.png并生成{name}_review_log.json记录评分与改进意见。从类型目录到源码的验证路径如果你希望亲自验证本文对类型机制的描述可以在仓库中按以下路径继续深挖skills/infographics/references/infographic_type_catalog.md本文所依托的原始类型目录含全部十类的一行式用途与命令。skills/infographics/references/infographic_types.md每类更完整的提示词模板、版式模式如统计类的单统计英雄式/多统计网格、时间线的横向/纵向/蛇形/环形与配色风格变体是目录文档的扩展阅读。skills/infographics/scripts/generate_infographic_ai.py十种类型在生成端的结构化准则定义是类型如何约束 AI 画面的权威依据。skills/infographics/scripts/generate_infographic.pyCLI 层的类型/风格/调色板/文档类型常量与参数解析入口。tests/infographics/test_scripts.py保证类型目录与 argparsechoices、--list-options输出三方一致并拒绝未知取值如--palette rainbow的回归测试。小结让类型目录成为你的第一手选型工具十种--type本质上是十套结构化约束它们把用户的自然语言描述翻译成 AI 生成器可执行的版式与内容组织规则。本文覆盖的每一类都可以归结为三个问题它最适合表达什么信息它期待什么形状的数据它要求哪些视觉元素在写提示词前先回答这三个问题再对照本文速查表选择类型然后按对应示例组织数据时间线用年份: 事件、对比用维度: 取值 vs 取值、解剖隐喻用部件概念即可稳定产出符合预期的信息图。需要实时核对可选类型、风格与调色板时随时运行python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py --list-options。【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 190,000 scientists worldwide. 165 ready-to-use validated skills plus 100 scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/scientific-agent-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考