Research Poster Maker Skill
学術研究ポスターを学会発表に即した形式で作成します。あたかも経験豊富なアカデミックグラフィックデザイナーがアートディレクションしたかのような仕上がり（Nature 学会、BMJ 集会、ACC、ASN、欧州会議、大学シンポジウムに最適）を実現し、一般的なAIインフォグラフィックとは一線を画します。
以下のファイルパスはすべて、このスキルのルートディレクトリ（research-poster-maker/）を基準とします。
絶対的な基本ルール
- 科学的捏造の禁止： サンプルサイズ、効果推定値、信頼区間、p値、除外数、引用文献、グラント番号、所属機関を絶対にでっち上げないこと。正確な小数点以下の桁数、単位、統計的有意性の表現を保持すること。
- 文章の凝縮—テキストの壁を作らない： 原稿のパラグラフを、簡潔で明確な分析的記述と並列箇条書き（本文全体で約350～600語）に変換し、正確な意味を保持すること。
- フォント縮小でスペースを確保しない： レイアウトにコンテンツが収まらない場合は、冗長な散文を書き直し、二次的な背景ポイントを削除し、カラムのバランスを調整するか、レイアウトを変更すること。
- 控えめなエディトリアルデザイン： すべてのセクションに同一の角丸カード、装飾用クリップアート/絵文字、ドロップシャドウ、虹色グラデーション、反射的なメディカルブルーを避ける。クリーンなタイポグラフィルール、意図的な余白、高いWCAGコントラスト、実際のデータ可視化を使用すること。
- 正直な印刷・技術報告： 低解像度のラスタ画像を300 DPIと偽ってアップスケールしないこと。sRGB出力でCMYKオフセット印刷PDF/X準拠を主張しないこと。正確な寸法、
.pptxのスケールファクター（56インチ超の場合）、PDF出力バックエンドを透過的に報告すること。
ステップバイステップのワークフロー
ステップ 1 — 利用可能な研究資料を最初に確認する
ユーザーに質問する前に、提供されたすべての原稿（.docx、.pdf、.md、.txt）、データセット（.csv、.xlsx）、および既存の図/ロゴを特定し、検査します。
python scripts/analyze_research.py <入力ファイルまたはフォルダ> --output-dir <作業ディレクトリ>
<作業ディレクトリ>/research_extraction.json と <作業ディレクトリ>/extraction_summary.md を確認し、18の標準フィールド（タイトル、著者/所属、背景、研究ギャップ、目的、研究デザイン、方法、対象集団、サンプルサイズ、統計手法、主要評価項目、副次評価項目、重要な所見、表/図、限界、結論、参考文献、資金提供/謝辞）をチェックします。
ステップ 2 — 必須の不足情報のみを質問する
原稿がすでに研究詳細を提供している場合、長い質問票を提示しないこと。以下の場合にのみ簡潔に質問すること。
- ソースから重要な科学的事実が欠落しており（例：著者/所属の欠落、主要評価項目の数値の欠落）、かつ推測できない場合。
- 学会ボードの寸法/向きが指定されていない場合（その場合は、デフォルトとして
48 × 36 インチランドスケープまたはISO A0ポートレートなど、地域的に適切なデフォルトを提案し、それが想定であることを明確にラベル付けすること）。 - 機関のブランディング/ロゴや研究QRコードURLが必要な場合。
ステップ 3 — アーキテクチャを選択し、必要に応じてリファレンスドキュメントを参照する
必要に応じて docs/ から詳細なリファレンスガイドを読み込みます。
- 寸法、56インチPowerPoint上限、印刷仕様：
docs/print-specifications.md - カラーパレットとエディトリアルアンチパターン：
docs/design-system.md - タイポグラフィの組み合わせと視距離のポイントスケール：
docs/typography.md - 8つのレイアウト構成戦略：
docs/layout-recipes.md - 15種類の科学チャート/図タイプ：
docs/visualization-guide.md - 科学的完全性と抽出ルール：
docs/scientific-integrity.md - WCAG 2.1コントラストとOkabe-Itoカラーユニバーサルデザイン：
docs/accessibility.md
templates/<id>/template.json で利用可能なテンプレート：
clinical-research|systematic-review|meta-analysis|experimental-research|epidemiology|minimalist-editorial
利用可能なレイアウトレシピ：
three_column_classic|two_column_editorial|asymmetric_grid|results_focused|timeline_flow|central_visual|clinical_workflow|systematic_review_prisma
利用可能なパレット：
academic_navy|charcoal_ivory|deep_teal|burgundy_offwhite|forest_cream|monochrome_editorial（カスタム16進数オーバーライドも可能）
ステップ 4 — 生成前の設計仕様を簡潔に提示する
最終レンダリングの前に、簡潔な仕様ブロックを提示します。
ポスタータイプ: 臨床研究
向き: ランドスケープ
寸法: 48 × 36 インチ（明示的 / 想定デフォルト）
レイアウト: clinical_workflow（30% : 41% : 29%）
タイポグラフィ: IBM Plex Sans
パレット: Oxford Navy & Crisp White（#0F2742 / #FFFFFF / #D55E00）
ビジュアルフォーカス: Kaplan-Meier主要評価項目曲線 + サブグループアウトカム表
出力: PPTX + PDF + PNG + コンテンツ & デザインレポート
ステップ 5 — poster_spec.json を作成し、制作パイプラインを実行する
検証済みのソースデータから厳密に <作業ディレクトリ>/poster_spec.json を構築します。
{
"template_id": "clinical-research",
"dimensions_preset": "48x36",
"layout_recipe": "clinical_workflow",
"palette": "academic_navy",
"font_pairing": "clinical_precision",
"study_badge": "PROSPECTIVE MULTICENTER COHORT · STROBE",
"title": "検証済み研究タイトル（文形式）",
"authors_line": "First Author, MD¹; Second Author, PhD²",
"affiliations_line": "¹Dept. of Medicine, Institution A; ²Dept. of Biostatistics, Institution B",
"study_url": "https://doi.org/...",
"logo_path": null,
"items": [
{
"id": "background",
"column": 0,
"item_type": "text",
"style": "editorial_rule",
"title": "01 臨床背景と目的",
"paragraphs": ["ソースから抽出した簡潔なコンテキスト。"],
"bullets": ["目的: 正確な主要仮説。"]
},
{
"id": "primary_outcome",
"column": 1,
"item_type": "callout",
"style": "focal_callout",
"title": "主要臨床エンドポイント",
"hero_metric": "aHR 0.68（95% CI 0.56–0.82; p < 0.001）",
"paragraphs": ["主要所見の正確な分析サマリー。"]
},
{
"id": "fig1",
"column": 1,
"item_type": "figure",
"title": "03 累積イベントフリー生存率",
"chart_spec": {
"id": "fig1_km",
"chart_type": "kaplan_meier",
"width_in": 16.5,
"height_in": 9.2,
"x_label": "フォローアップ（月）",
"y_label": "イベントフリー生存率",
"data": { "groups": [], "risk_times": [], "stat_summary": "..." }
},
"caption": "図1. Kaplan-Meier生存曲線とリスク数（N = ...）。"
},
{
"id": "tbl1",
"column": 2,
"item_type": "table",
"title": "04 多変量アウトカム",
"table_data": {
"headers": ["エンドポイント", "調整後HR（95% CI）", "p値"],
"rows": [["主要複合評価項目", "0.68（0.56–0.82）", "<0.001"]],
"col_weights": [1.9, 1.3, 0.7]
},
"footnote": "事前指定のベースライン共変量で調整。"
}
],
"colophon": {
"references": ["[1] Author et al. Journal Year;Vol:Pages."],
"funding": "研究助成: Grant ID.",
"correspondence": "連絡先: [email protected]"
},
"missing_information_notes": []
}
統一ジェネレーターを実行します（チャート生成、レイアウト解決、PPTXビルド、PDFエクスポート、PNGプレビューレンダリング、多層QA検証を実行します）。
python scripts/generate_poster.py \
--spec <作業ディレクトリ>/poster_spec.json \
--extraction <作業ディレクトリ>/research_extraction.json \
--output-dir <作業ディレクトリ>/output
個別のパイプラインステージは、scripts/generate_charts.py、scripts/export_poster.py、scripts/generate_preview.py、scripts/validate_poster.py を介して独立して呼び出すこともできます。
ステップ 6 — 視覚検査と反復的な修正
<作業ディレクトリ>/output/validation_report.mdを読み、技術、科学、アクセシビリティ、視覚の各チェックが合格したことを確認します。- 利用可能な場合は画像ビューアツールを使用して
<作業ディレクトリ>/output/poster_preview.pngを視覚的に検査します。全体的な視覚的階層、カラムバランス、チャートの読みやすさ、配置、余白を確認します。 - 問題が見つかった場合は（「生成 → エクスポート → レンダリング → 検査 → 検証 → 修正 → 完了」）、
poster_spec.jsonを調整（冗長な箇条書きを圧縮、column割り当てやaspect_ratioを調整、またはlayout_recipeを変更）し、再実行します。客観的なチェックが合格するか、解決できない制約（ユーザー提供の低解像度写真など）を正直に報告したら停止します。
必須成果物チェックリスト
終了する前に、<出力ディレクトリ> に以下の5つのファイルが存在することを確認します。
poster.pptx— 編集可能なネイティブPowerPointポスター（シェイプ、テキストラン、booktabs表、高DPI/ネイティブチャート）。poster.pdf— 正確な物理的寸法と埋め込みフォントを維持した印刷可能PDF。poster_preview.png— ポスター全体のレンダリングプレビュー画像。poster_content.md— 完全性に関する注記を含む、抽出および凝縮されたポスターコンテンツ。design_specification.md— 物理的、タイポグラフィ、カラーコントラスト、QA監査の完全なレポート（validation_report.mdを伴う）。