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Imagens e ícones51 mil · #1971

scientific-schematics

Ajuda seu agente a criar rascunhos de diagramas científicos. Ele refina os diagramas com base em revisões de qualidade, sendo útil para redes neurais e fluxogramas.

O que ela faz

Esta ferramenta cria rascunhos de diagramas científicos para artigos, apresentações ou relatórios. Você descreve o que quer ver, e a IA gera uma imagem.

Quando usar

  • ✓Precisa de um fluxograma para um artigo científico.
  • ✓Quer visualizar a arquitetura de uma rede neural.
  • ✓Está criando uma apresentação e precisa de um diagrama.

Exemplo do que pedir para a IA

“Crie um fluxograma de participante CONSORT com 500 triados e 150 excluídos.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/scientific-schematics/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/scientific-schematics/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Você descreve o diagrama em texto. Uma inteligência artificial (IA) cria uma imagem. Outra IA verifica a qualidade e pede melhorias se necessário, gerando novas versões até ficar bom.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

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

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/scientific-schematics/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Esquemáticos e Diagramas Científicos

Visão Geral

Esquemáticos e diagramas científicos transformam conceitos complexos em representações visuais claras para publicação. Esta habilidade usa a IA Nano Banana 2 para geração de diagramas com revisão de qualidade Gemini 3.7 Flash.

Como funciona:

  • Descreva seu diagrama em linguagem natural
  • Nano Banana 2 gera um rascunho em PNG a partir dos componentes e relacionamentos especificados
  • Gemini 3.7 Flash revisa a qualidade em relação aos limites do tipo de documento
  • Iteração inteligente: Refina quando a pontuação ou o veredito solicitam melhoria
  • Rascunhos salvos e um log de revisão para verificação manual
  • Sem necessidade de codificação, modelos ou desenho manual

Limites de revisão local por tipo de documento (heurísticas escolhidas por este assistente, não critérios de aceitação do editor):

Tipo de Documento Limite Descrição
periódico 8.5/10 Nature, Science, periódicos revisados por pares
conferência 8.0/10 Artigos de conferência
tese 8.0/10 Dissertações, teses
bolsa 8.0/10 Propostas de bolsa
preprint 7.5/10 arXiv, bioRxiv, etc.
relatório 7.5/10 Relatórios técnicos
pôster 7.0/10 Pôsteres acadêmicos
apresentação 6.5/10 Slides, palestras
padrão 7.5/10 Uso geral

Salve os diagramas em figures/ usando -o figures/name.png, depois inspecione cada rótulo e relacionamento antes de incluí-los em um artigo ou pôster. O local de saída é o caminho que você escolher.

O que é a saída: um PNG rasterizado na resolução que o modelo de imagem retornar. Esta habilidade não possui caminhos vetoriais nem controle de DPI — se um periódico exigir PDF, EPS ou TIFF de 300 dpi, converta o PNG posteriormente e verifique o resultado no tamanho final de impressão.

Início Rápido: Gere Qualquer Diagrama

Execute a partir deste diretório de habilidade com requests instalado e OPENROUTER_API_KEY configurado. Os seguintes exemplos de geração paga são ilustrativos; os contratos de solicitação são testados offline. Forneça rótulos e relacionamentos com base em fontes em vez de pedir ao modelo de imagem para inventá-los:

# 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

O que acontece nos bastidores:

  1. Geração 1: Nano Banana 2 cria a imagem inicial seguindo as melhores práticas de diagramas científicos
  2. Revisão 1: Gemini 3.7 Flash avalia a qualidade em relação ao limite do tipo de documento
  3. Decisão: Se qualidade >= limite e nenhum veredito de melhoria → CONCLUÍDO (sem mais iterações necessárias!)
  4. Se abaixo do limite ou melhoria solicitada: Prompt aprimorado com base na crítica, regenerar
  5. Repetir: Até que a qualidade atenda ao limite OU o número máximo de iterações seja atingido

Benefícios da Iteração Inteligente:

  • ✅ Economiza chamadas de API se a primeira geração for boa o suficiente
  • ✅ Padrões de qualidade mais altos para artigos de periódicos
  • ✅ Turnaround mais rápido para apresentações/pôsteres
  • ✅ Qualidade apropriada para cada caso de uso

Saída: Imagens versionadas (name_v1.png, name_v2.png), uma cópia da última versão bem-sucedida no caminho que você solicitou, e name_review_log.json com a pontuação, crítica e qualquer motivo de parada antecipada.

Quando a revisão não pode ser executada — um limite de taxa, um filtro de conteúdo, um revisor que responde em algum formato inesperado — a imagem ainda é gerada e salva, mas nenhuma pontuação é inventada para ela. O log registra "score": null com o motivo em "review_error". "reviewed": false significa que o revisor não retornou uma resposta utilizável; uma resposta em prosa sem pontuação analisável pode ter "reviewed": true. "final_reviewed" permanece falso sem uma pontuação numérica, e a execução imprime Review unavailable - image kept, quality not verified. Trate essa imagem como não verificada e

Perguntas frequentes

A imagem final é em alta resolução?

A imagem é gerada em formato PNG. Se precisar de formatos como PDF ou alta resolução específica (DPI), você terá que converter a imagem depois.

Posso usar dados confidenciais?

Não. Seus pedidos são enviados para a IA, então não use informações que não podem ser compartilhadas.

Quantas vezes a IA tenta refazer o diagrama?

A IA tenta refazer o diagrama no máximo duas vezes se a primeira versão não for boa o suficiente ou se a revisão pedir melhorias.

Detalhes

Descrição original do autor

Generates scientific diagram drafts using Nano Banana 2 AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3.7 Flash for quality review. Refines when the review requests improvement, with at most two generations. Specialized in neural network architectures, system diagrams, flowcharts, biological pathways, and complex scientific visualizations.

repo: K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
51 mil
Posição no ranking
#1971
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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