과학적 도식 및 다이어그램은(는) 무엇을 하나요?
개요
과학적 도식과 다이어그램은 복잡한 개념을 명확한 시각적 표현으로 변환하여 출판할 수 있도록 합니다. 이 스킬은 Nano Banana 2 AI를 사용하여 다이어그램을 생성하고 Gemini 3.6 Flash로 품질을 검토합니다.
작동 방식:
- 원하는 다이어그램을 자연어로 설명합니다.
- Nano Banana 2가 자동으로 출판 품질의 이미지를 생성합니다.
- Gemini 3.6 Flash가 문서 유형별 임계값에 따라 품질을 검토합니다.
- 스마트 반복: 품질이 임계값 미만인 경우에만 재생성합니다.
- 몇 분 안에 출판 가능한 결과물을 얻습니다.
- 코딩, 템플릿, 수동 드로잉이 필요 없습니다.
문서 유형별 품질 임계값:
| 문서 유형 | 임계값 | 설명 |
|---|---|---|
| journal | 8.5/10 | Nature, Science, 동료 검토 저널 |
| conference | 8.0/10 | 학술 대회 논문 |
| thesis | 8.0/10 | 학위 논문 |
| grant | 8.0/10 | 연구 제안서 |
| preprint | 7.5/10 | arXiv, bioRxiv 등 |
| report | 7.5/10 | 기술 보고서 |
| poster | 7.0/10 | 학술 포스터 |
| presentation | 6.5/10 | 슬라이드, 발표 |
| default | 7.5/10 | 일반 목적 |
원하는 것을 설명하기만 하면 Nano Banana 2가 생성합니다. 모든 다이어그램은 figures/ 하위 폴더에 저장되며 논문/포스터에서 참조됩니다.
출력물: 이미지 모델이 반환하는 해상도의 래스터 PNG입니다. 이 스킬은 벡터 경로나 DPI 제어 기능이 없습니다. 저널에서 PDF, EPS 또는 300dpi TIFF를 요구하는 경우 PNG를 다운스트림에서 변환하고 최종 인쇄 크기에서 결과를 확인하세요.
빠른 시작: 다이어그램 생성하기
원하는 과학적 다이어그램을 설명하기만 하면 됩니다. Nano Banana 2가 스마트 반복을 통해 모든 것을 자동으로 처리합니다.
# 저널 논문용 생성 (최고 품질 임계값: 8.5/10)
python scripts/generate_schematic.py "500명 스크리닝, 150명 제외, 350명 무작위배정을 보여주는 CONSORT 참가자 흐름도" -o figures/consort.png --doc-type journal
# 프레젠테이션용 생성 (낮은 임계값: 6.5/10 - 더 빠름)
python scripts/generate_schematic.py "멀티헤드 어텐션을 보여주는 트랜스포머 인코더-디코더 아키텍처" -o figures/transformer.png --doc-type presentation
# 포스터용 생성 (중간 임계값: 7.0/10)
python scripts/generate_schematic.py "EGFR에서 유전자 전사까지의 MAPK 신호 전달 경로" -o figures/mapk_pathway.png --doc-type poster
# 사용자 정의 최대 반복 횟수 (최대 2회)
python scripts/generate_schematic.py "연산 증폭기, 저항기, 커패시터가 포함된 복잡한 회로도" -o figures/circuit.png --iterations 2 --doc-type journal
내부 동작 방식:
- 1차 생성: Nano Banana 2가 과학적 다이어그램 모범 사례를 따라 초기 이미지를 생성합니다.
- 1차 검토: Gemini 3.6 Flash가 문서 유형별 임계값에 따라 품질을 평가합니다.
- 판단: 품질 >= 임계값 → 완료 (더 이상 반복 불필요!)
- 임계값 미달 시: 비평에 따라 개선된 프롬프트로 재생성합니다.
- 반복: 품질이 임계값을 충족하거나 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 반복합니다.
스마트 반복의 장점:
- ✅ 첫 번째 생성 결과가 충분히 좋으면 API 호출을 절약합니다.
- ✅ 저널 논문에 대해 더 높은 품질 기준을 적용합니다.
- ✅ 프레젠테이션/포스터의 경우 더 빠른 처리 속도를 제공합니다.
- ✅ 각 사용 사례에 적합한 품질을 보장합니다.
출력물: 버전별 이미지(name_v1.png, name_v2.png), 요청한 경로에 최종 선정본 복사본, 그리고 각 반복의 점수, 비평, 조기 중단 사유가 포함된 name_review_log.json 파일이 생성됩니다.
리뷰가 실행될 수 없는 경우 (속도 제한, 콘텐츠 필터, 예상치 못한 형식의 리뷰어 응답 등), 이미지는 여전히 생성 및 저장되지만 점수는 부여되지 않습니다. 로그에는 "score": null, "reviewed": false가 기록되고 "review_error"에 사유가 포함되며, 실행 시 리뷰를 사용할 수 없음 — 이미지는 유지되지만 품질이 확인되지 않았습니다.라는 메시지가 출력됩니다. 해당 이미지는 검증되지 않은 것으로 간주하고 직접 확인하세요. 실패는 일반적으로 일시적이므로 재실행해 볼 가치가 있습니다.
설정
OpenRouter API 키를 설정하세요:
export OPENROUTER_API_KEY='your_api_key_here'
API 키는 다음에서 얻을 수 있습니다: https://openrouter.ai/keys
데이터가 기계를 떠납니다. 프롬프트는 이미지 생성을 위해 OpenRouter로 전송되고, 생성된 이미지는 품질 검토를 위해 다시 OpenRouter로 전송됩니다. 둘 다 OpenRouter의 데이터 정책과 기본 모델 제공업체의 정책을 따릅니다. 프롬프트에 미공개 데이터, 환자 정보 또는 비공개 정보를 설명하지 마세요.
AI 생성 모범 사례
과학적 다이어그램을 위한 효과적인 프롬프트:
✓ 좋은 프롬프트 (구체적이고 상세함):
- "스크리닝(n=500)부터 무작위배정을 거쳐 최종 분석까지의 참가자 흐름을 보여주는 CONSORT 순서도"
- "왼쪽에 인코더 스택, 오른쪽에 디코더 스택이 있고 멀티헤드 어텐션과 크로스-어텐션 연결을 보여주는 트랜스포머 신경망 아키텍처"
- "생물학적 신호 전달 계단식 반응: EGFR 수용체 → RAS → RAF → MEK → ERK → 핵, 인산화 단계가 표시됨"
- "IoT 시스템 블록 다이어그램: 센서 → 마이크로컨트롤러 → WiFi 모듈 → 클라우드 서버 → 모바일 앱"
✗ 모호한 프롬프트는 피하세요:
- "순서도를 만들어 줘" (너무 일반적)
- "신경망" (어떤 유형? 어떤 구성 요소?)
- "경로 다이어그램" (어떤 경로? 어떤 분자?)
포함해야 할 핵심 요소:
- 유형: 순서도, 아키텍처 다이어그램, 경로, 회로 등
- 구성 요소: 포함할 특정 요소
- 흐름/방향: 요소 연결 방식 (왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로)
- 레이블: 포함할 주요 주석 또는 텍스트
- 스타일: 특정 시각적 요구 사항
과학적 품질 지침 (자동 적용됨):
- 깨끗한 흰색/밝은 배경
- 가독성을 위한 높은 대비
- 명확하고 읽기 쉬운 레이블 (최소 10pt)
- 전문적인 타이포그래피 (산세리프 글꼴)
- 색맹 친화적인 색상 (Okabe-Ito 팔레트)
- 혼잡을 방지하기 위한 적절한 간격
- 해당되는 경우 스케일 바, 범례, 축
이 스킬을 사용해야 하는 경우
이 스킬은 다음과 같은 경우에 사용해야 합니다:
- 신경망 아키텍처 다이어그램 생성 (트랜스포머, CNN, RNN 등)
- 시스템 아키텍처 및 데이터 흐름도 설명
- 연구 설계를 위한 방법론 순서도 작성 (CONSORT, PRISMA)
- 알고리즘 워크플로우 및 처리 파이프라인 시각화
- 회로도 및 전기 도식 생성
- 생물학적 경로 및 분자 상호 작용 묘사
- 네트워크 토폴로지 및 계층 구조 생성
- 개념적 프레임워크 및 이론적 모델 설명
- 기술 논문을 위한 블록 다이어그램 설계
이 스킬을 사용하는 방법
원하는 다이어그램을 자연어로 설명하기만 하면 됩니다. Nano Banana 2가 자동으로 생성합니다:
python scripts/generate_schematic.py "다이어그램 설명" -o output.png
그게 전부입니다! AI가 처리하는 작업:
- ✓ 레이아웃 및 구성
- ✓ 레이블 및 주석
- ✓ 색상 및 스타일링
- ✓ 품질 검토 및 개선
- ✓ 출판 준비 완료된 출력
모든 다이어그램 유형에 적용 가능:
- 순서도 (CONSORT, PRISMA 등)
- 신경망 아키텍처
- 생물학적 경로
- 회로도
- 시스템 아키텍처
- 블록 다이어그램
- 모든 과학적 시각화
코딩, 템플릿, 수동 드로잉이 필요 없습니다.
AI 생성 모드 (Nano Banana 2 + Gemini 3.6 Flash 검토)
스마트 반복 개선, 고급 사용법 및 예제
생성-검토-개선 루프, Python API 및 명령줄 옵션, 프롬프트 엔지니어링 가이드, 그리고 4가지 작업 예제(CONSORT 순서도, 신경망 아키텍처, 생물학적 경로, 시스템 아키텍처)는 references/iterative_refinement.md에 있습니다.
검토가 통과되는 즉시 루프가 중지되므로 간단한 다이어그램은 일반적으로 한 번의 반복으로 완료됩니다. 복잡한 그림만 전체 예산을 사용합니다.
명령줄 사용법
과학적 도식 생성을 위한 주요 진입점:
# 기본 사용법
python scripts/generate_schematic.py "다이어그램 설명" -o output.png
# 사용자 정의 반복 횟수 (최대 2회)
python scripts/generate_schematic.py "복잡한 다이어그램" -o diagram.png --iterations 2
# 자세한 출력 모드
python scripts/generate_schematic.py "다이어그램" -o out.png -v
참고: Nano Banana 2 AI 생성 시스템은 반복 개선 과정에 자동 품질 검토를 포함합니다. 각 반복은 과학적 정확성, 명확성 및 접근성에 대해 평가됩니다.
모범 사례 요약
설계 원칙 — 프롬프트에서 요청할 사항
- 복잡성보다 명확성 - 단순화하고 불필요한 요소 제거
- 일관된 스타일링 - 논문 전체 그림에 동일한 시각적 규칙 설명
- 색맹 접근성 - Okabe-Ito 팔레트와 중복 인코딩 요청
- 적절한 타이포그래피 - 산세리프 글꼴, 충분히 큰 레이블
- 논리적 흐름 - 방향(왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로)을 명시적으로 명시
생성기는 기본적으로 이 모든 것을 적용하지만, 특정 다이어그램에 대해 자신의 말로 명명하는 것이 기본 제공 지침만 사용하는 것보다 더 잘 작동합니다.
파이프라인이 할 수 없는 작업
- 벡터 출력 - PNG만 해당; PDF, SVG 또는 EPS는 생성되지 않음
- 해상도 제어 - 이미지 모델이 결정; DPI 플래그 없음
- 색상 공간 - RGB만 해당; CMYK 인쇄 워크플로우의 경우 다운스트림에서 변환 필요
- 정확한 선 두께 또는 텍스트 크기 - 프롬프트에서 설명한 후 시각적으로 확인
벡터 아트 또는 300dpi 이상의 TIFF를 요구하는 저널의 경우, 생성 후 PNG를 변환하고 실제 인쇄될 크기에서 결과를 확인하세요.
통합 지침
- LaTeX에 포함 - 생성된 이미지에
\includegraphics{}사용 - 자세한 캡션 - 모든 요소와 약어 설명
- 본문에서 참조 - 서술적 흐름에서 다이어그램 설명
- 일관성 유지 - 논문의 모든 그림에 동일한 스타일 적용
- 버전 관리 - 프롬프트와 생성된 이미지를 저장소에 보관
일반적인 문제 해결
생성은 확률적이며 반복은 최대 2회로 제한됩니다. 따라서 결과를 실제로 바꾸는 수단은 프롬프트, 문서 유형 및 재실행뿐입니다. 이 스킬에는 후처리 단계나 품질 검사 라이브러리가 없습니다. 검사할 수 있는 모든 것은 생성된 PNG와 <name>_review_log.json에 있습니다.
다이어그램이 잘못된 경우
텍스트 겹침, 요소 밀집, 화살표가 대상을 놓침
- 프롬프트에 레이아웃을 명시하세요: "세로 흐름, 행당 하나의 상자, 단계 간 충분한 간격"
- 연결을 명시하세요: "경로를 보여줘"가 아닌 "인산화로 표시된 RAF에서 MEK로의 화살표"
- 재실행하세요. 동일한 프롬프트의 두 실행은 다르며, 잘못된 레이아웃은 종종 운이 나빠서 발생합니다.
내용이 과학적으로 틀렸거나 구성 요소가 누락된 경우
- 구성 요소를 개수와 레이블과 함께 명시적으로 나열하세요. 모델이 추론하지 않습니다.
- 검토 로그의
critique필드를 읽으세요. 리뷰어는 일반적으로 누락된 내용을 지적합니다.
레이블의 텍스트가 잘못되었거나 그림 번호가 이미지에 포함된 경우
- 프롬프트는 이미 "Figure 1:" 캡션을 금지합니다. 그래도 나타나면 재실행하세요.
- 철자가 틀린 레이블은 이미지 모델의 가장 흔한 실패입니다. 사용하기 전에 모든 레이블을 읽으세요.
점수가 잘못된 것 같습니다
점수가 다이어그램에 비해 낮은 경우
- 재실행하기 전에 비평을 읽으세요. 리뷰어의 불만은 종종 정당하고 구체적입니다.
- 반복 여부를 결정하는 것은 점수가 아니라 임계값입니다.
--doc-type journal은 8.5를 요구합니다.
임계값 미만의 점수에서 실행이 중지된 경우
- 반복 횟수 제한에 도달한 것입니다.
--iterations 2가 최대값이며, 마지막 이미지가 실제 점수와 함께 유지 및 보고됩니다.
로그에 "score": null 및 "reviewed": false가 있는 경우
- 검토 호출이 실패했거나 사용할 수 없는 형태로 응답했습니다. 이미지는 정상이며 유지되었습니다. 단지 품질이 측정되지 않은 것입니다.
"review_error"를 확인하고 이미지를 직접 확인한 후 재실행하세요.
설정 관련
Error: OPENROUTER_API_KEY not found
export OPENROUTER_API_KEY='sk-or-v1-...'를 실행하거나.env파일에 추가하거나--api-key를 전달하세요.
Error: requests library not found
uv pip install requests를 실행하세요.
API 오류 — -v 플래그와 함께 실행하여 요청, 모델 슬러그 및 전체 오류 본문을 확인하세요.
리소스 및 참고 자료
상세 참고 자료
특정 주제에 대한 포괄적인 정보를 위해 다음 파일을 참조하세요:
references/iterative_refinement.md- 생성-검토-개선 루프, Python API, 모든 명령줄 옵션, 프롬프트 엔지니어링 가이드 및 4가지 작업 예제references/best_practices.md- 프롬프트 작성 및 결과 판단 시 참고할 출판 표준 및 접근성 지침
외부 리소스
출판 표준
- Nature 그림 가이드라인: https://www.nature.com/nature/for-authors/final-submission
- Science 그림 가이드라인: https://www.science.org/content/page/instructions-preparing-initial-manuscript
- CONSORT 다이어그램: http://www.consort-statement.org/consort-statement/flow-diagram
다른 스킬과의 통합
이 스킬은 다음 스킬과 시너지 효과를 냅니다:
- 과학적 글쓰기 - 다이어그램이 그림 모범 사례를 따름
- 과학적 시각화 - 색상 팔레트 및 스타일링 공유
- LaTeX 포스터 - 포스터 발표를 위한 다이어그램 생성
- 연구 보조금 - 제안서를 위한 방법론 다이어그램
- 동료 검토 - 다이어그램 명확성 및 접근성 평가
빠른 참조 체크리스트
다이어그램을 제출하기 전에 다음 사항을 확인하세요:
검토 로그 읽기 (이것이 유일한 자동화된 검사입니다)
-
<name>_review_log.json이 존재하며 최종 반복에서"reviewed"가true인지 확인 -
"final_score"가null이 아닌 실제 숫자이며 문서 유형에 대한 임계값을 충족하는지 확인 -
"critique"읽기 — 통과 점수에도 리뷰어의 남은 문제점이 나열됩니다. - 둘 이상의 버전이 생성된 경우
_v1과_v2를 비교하고 더 나은 것을 유지
이미지를 직접 확인
-
모든 레이블의 철자가 올바른지 확인 — 이미지 모델은 텍스트 철자를 자주 틀리며, 여기서 이를 잡아내는 자동화된 검사는 없습니다.
-
텍스트 겹침이나 잘림이 없는지 확인
-
모든 화살표가 의도한 요소를 올바르게 연결하는지 확인
-
과학적 내용이 정확한지 확인
-
색맹 접근성 요구 사항을 충족하는지 확인 (Okabe-Ito 팔레트 또는 유사)
-
이미지 크기/해상도가 용도에 적합한지 확인
파일 형식 및 경로 확인
- 출력 파일이 요청한 이름과 경로에 저장되었는지 확인
- 논문/프레젠테이션에서 올바르게 참조되었는지 확인 (
\includegraphics{...}등)
반복 기록 확인
- 검토 로그에 각 반복의 점수와 비평이 명확히 기록되었는지 확인
- 조기 중단 사유가 기록된 경우 이해했는지 확인