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Tuyan 과학 연구 시각화 워크플로우

이 워크플로우는 과학적 다이어그램과 정량적 플롯에 사용하세요. 사용자의 연구 자료와 생성된 모든 결과물을 사용자 머신에 보관하세요.

개인정보 보호 경계

어떤 논문, 이미지, 프롬프트, 자격 증명, API 키, FigureSpec, 초안 또는 출력물도 Tuyan MCP로 보내지 마세요. MCP는 익명의 공개 지식 전용입니다. 다섯 가지 열거형 필드를 받아들이고 템플릿, 규칙, 스키마 및 버전 메타데이터를 반환합니다. 생성은 현재 에이전트가 이미 사용할 수 있는 기능만을 사용합니다.

Tuyan에 로그인하거나, 원격 작업을 생성하거나, 쿠키를 설정하거나, 연구 콘텐츠를 업로드하거나, Tuyan에 제공자 키를 요청하지 마세요. 사용자 콘텐츠를 로컬 작업 디렉터리 외부에 저장하지 마세요.

1. 요청 분류

하나의 작업과 하나의 시각적 범주를 선택하세요:

• create: 새 그림 생성
• refine: 요청된 범위를 제외한 모든 것을 유지하면서 기존 그림 변경
• evaluate: 사용자가 별도로 개선을 요청하지 않는 한 그림을 변경하지 않고 문제점 검사 및 기록
• method_framework: 연구 방법 모듈, 기여 및 정보 흐름
• workflow: 순서가 지정된 단계, 결정, 입력 및 출력
• system_architecture: 구성 요소, 계층, 인터페이스 및 데이터 또는 제어 흐름
• mechanism: 개체, 인과 프로세스 및 메커니즘 체인
• comparison: 방법, 조건 또는 결과에 걸쳐 정렬된 차원
• timeline: 시간 순서 이벤트, 단계 또는 이정표
• data_stat: 코드로 데이터로부터 렌더링된 정량적 차트
• concept_map: 분류, 종속성, 포함 또는 의미 관계

사용자가 svg를 요청하지 않는 한 png를 사용하세요. 기본값은 1K 및 16:9입니다. 명시적인 사용자 요구 사항이 우선합니다. 비트맵을 SVG로 이름을 바꾸거나 감싸서 제공해서는 안 됩니다.

2. 공개 워크플로우 지식 로드

Tuyan MCP가 구성된 경우에만 다음을 정확히 사용하여 tuyan.get_workflow_bundle을 호출하세요:

{
  "operation": "create",
  "visualCategory": "method_framework",
  "outputFormat": "png",
  "locale": "ko",
  "knowledgeMajor": 1
}

열거형 값만 대체하세요. 자유 텍스트를 추가하지 마세요. 필요한 경우 선언된 tuyan:// 리소스를 통해 스키마를 읽으세요. MCP를 사용할 수 없으면 references/offline-snapshot.v1.json으로 계속 진행하세요. 사용된 지식 버전과 해시를 기록하세요.

3. 선택적 로컬 리트리버 제공

워크스페이스에서 처음으로 관련 사용이 있을 때, PaperBananaBench 다운로드 전에 사용자에게 물어보세요. 고정된 업스트림 리비전에 현재 선언된 데이터셋 라이선스가 없음을 설명하세요. 동의를 얻은 후에만 references/paperbanana-bench.md를 따르세요.

사용자가 다운로드를 건너뛰면 리트리버 상태를 skipped로 설정하고 계속 진행하세요. 다운로드 또는 검증에 실패하면 download-failed 또는 validation-failed로 설정하고, 이번 실행에서 리트리버를 비활성화한 후 계속 진행하세요. 리트리버 가용성을 FigureSpec, 생성, 평가 또는 내보내기의 전제 조건으로 만들지 마세요.

리트리버가 활성화되면 짧은 로컬 쿼리 파일을 작성하고 검증된 아카이브에 대해 scripts/retrieve-paperbanana-bench.mjs를 실행하세요. data_stat에는 plot 작업을, 다른 범주에는 diagram 작업을 사용하세요. 작업에 따라 결과 제한을 선택하고 고정된 개수를 강제하지 마세요. 로컬에서 순위가 매겨진 결과를 검사한 다음 각 선택된 레코드 ID와 그 이유를 기록하세요.

4. 로컬 작업 디렉터리 및 FigureSpec 생성

./tuyan-output/<timestamp>-<slug>/를 생성하세요. 소스 노트나 소스 파일 참조는 sources/ 아래에, 선택된 사례 참조는 references/ 아래에, 정확한 프롬프트는 prompts/ 아래에 저장하세요. 사용자가 자체 포함 패키지를 필요로 하지 않는 한 소스 자료를 복사하지 마세요.

생성 또는 평가 전에 figure-spec.json을 작성하세요. tuyan://schemas/figure-spec/v1을 준수하세요. 정확한 과학 용어, 개체 관계, 방향성, 단위 및 요청된 레이블을 유지하세요. refine의 경우 대상 변경 사항과 보존할 비대상 요소를 명시적으로 나열하세요.

5. 로컬에서 실행

data_stat을 제외한 모든 범주에 대해 에이전트가 이미 사용할 수 있는 이미지 생성 또는 이미지 편집 기능을 사용하세요. 각 초안을 로컬에 저장하세요. 요청된 형식이 SVG이지만 도구가 비트맵만 반환하는 경우 PNG를 반환하고 실제 SVG를 사용할 수 없다고 명시하세요.

이미지 생성 기능이 없으면 FigureSpec 렌더러를 spec-only로 설정하고, FigureSpec을 완료 및 저장한 후 명확히 중지하세요. 이미지가 존재하는 것처럼 가장하지 마세요.

data_stat의 경우 소스 데이터, 플로팅 코드, PNG 및 실제 SVG를 저장하세요. 이미지 모델이 아닌 코드로 렌더링하세요. 모든 숫자, 단위, 좌표 또는 축 범위, 눈금 및 범례 매핑을 로컬 소스에 대해 검증하세요. 두 출력물을 모두 재현할 수 있는 충분한 데이터와 코드를 유지하세요.

refine의 경우 국소적 편집을 선호하세요. 각 편집 후 달성된 대상 변경 사항과 비대상 보존 결과를 기록하세요.

6. 비평 및 중지

각 초안을 FigureSpec 및 범주 검사와 비교하여 검사하세요. 라운드당 하나의 정성적 기록을 tuyan://schemas/critique-record/v1을 사용하여 critiques/ 아래에 작성하세요. 눈에 보이는 증거와 구체적인 수정 사항을 인용하고 숫자 점수를 임의로 생성하지 마세요.

에이전트가 참조 및 비평 라운드 수를 결정합니다. 중대한 문제가 없거나, 필요한 기능을 사용할 수 없거나, 두 번 연속으로 개선이 없을 때 중지하세요. 보관된 모든 초안, 프롬프트 및 비평 기록을 유지하세요.

7. 재현성 번들 최종화

최종 PNG 또는 실제 SVG를 final/ 아래에 보관하세요. 다음을 실행하세요:

node <skill-root>/scripts/finalize-output-bundle.mjs \
  ./tuyan-output/<timestamp>-<slug> \
  --retriever-status skipped

실제 리트리버 상태를 사용하세요. 이 명령은 FigureSpec SHA-256, 지식 버전/해시, 리트리버 상태 및 모든 로컬 파일 SHA-256이 포함된 manifest.json을 작성합니다. 경로를 사용자에게 보고하기 전에 매니페스트를 검토하세요.

설치 및 MCP 클라이언트 구성에 대해서는 references/client-installation.md를 읽으세요.