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infográficos

Crie infográficos profissionais usando o Nano Banana Pro AI com refinamento iterativo inteligente. Usa o Gemini 3.6 Flash para revisão de qualidade. Integra pesquisa e busca na web para dados precisos. Suporta 10 tipos de infográfico, 8 estilos de setor e paletas acessíveis para daltonismo.

O que é infográficos?

Esta skill permite a criação de infográficos profissionais de forma automatizada, utilizando o Nano Banana Pro AI para geração e o Gemini 3.6 Flash para revisão de qualidade. O processo suporta refinamento iterativo inteligente: a skill gera o infográfico, avalia sua qualidade com base em limites por tipo de documento (por exemplo, marketing com 8,5/10, rascunho com 6,5/10) e só repete a geração se a qualidade estiver abaixo do limite, economizando chamadas de API. Opcionalmente, pode integrar a pesquisa Perplexity Sonar para coletar fatos e estatísticas atualizados, garantindo dados precisos. A skill oferece 10 tipos de infográfico (estatístico, linha do tempo, processo, comparação, lista, geográfico, hierárquico, anatômico, currículo e social), 8 estilos de setor (corporativo, saúde, tecnologia, natureza, educação, marketing, finanças, sem fins lucrativos) e paletas acessíveis para daltonismo (Wong, IBM, Tol). É ideal para criar rapidamente materiais visuais de alta qualidade sem necessidade de habilidades de design, sendo compatível com agentes AI que executam scripts Python em ambientes de linha de comando.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/infographics

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Documentação

O que infográficos faz?

Visão Geral

Infográficos são representações visuais de informações, dados ou conhecimento, projetados para apresentar conteúdo complexo de forma rápida e clara. Esta skill usa o Nano Banana Pro AI para geração de infográficos com revisão de qualidade pelo Gemini 3.6 Flash e pesquisa pelo Perplexity Sonar.

Como funciona:

  • (Opcional) Fase de pesquisa: Colete fatos e estatísticas precisas usando o Perplexity Sonar
  • Descreva seu infográfico em linguagem natural
  • O Nano Banana Pro gera infográficos prontos para publicação automaticamente
  • Gemini 3.6 Flash revisa a qualidade com base em limites por tipo de documento
  • Iteração inteligente: Só regenera se a qualidade estiver abaixo do limite
  • Saída pronta para profissionais em minutos
  • Não são necessárias habilidades de design

Limites de Qualidade por Tipo de Documento:

Tipo de DocumentoLimiteDescrição
marketing8,5/10Materiais de marketing - devem ser atraentes
report8,0/10Relatórios empresariais - qualidade profissional
presentation7,5/10Slides, palestras - claros e envolventes
social7,0/10Conteúdo para redes sociais
internal7,0/10Uso interno
draft6,5/10Rascunhos de trabalho
default7,5/10Uso geral

Simplesmente descreva o que deseja, e o Nano Banana Pro cria.

Início Rápido

Gere qualquer infográfico simplesmente descrevendo-o:

# Gere um infográfico de lista (limite padrão 7,5/10)
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "5 benefícios do exercício regular" \
  -o figures/exercise_benefits.png --type list

# Gere para marketing (limite mais alto: 8,5/10)
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Comparação de funcionalidades do produto" \
  -o figures/product_comparison.png --type comparison --doc-type marketing

# Gere com estilo corporativo
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Marcos da empresa 2010-2025" \
  -o figures/timeline.png --type timeline --style corporate

# Gere com paleta segura para daltonismo
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Estatísticas mundiais de doenças cardíacas" \
  -o figures/health_stats.png --type statistical --palette wong

# Gere COM PESQUISA para dados precisos e atualizados
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Tamanho do mercado global de IA e projeções de crescimento" \
  -o figures/ai_market.png --type statistical --research

O que acontece nos bastidores:

  1. (Opcional) Pesquisa: Perplexity Sonar coleta fatos, estatísticas e dados precisos
  2. Geração 1: Nano Banana Pro cria o infográfico inicial seguindo as melhores práticas de design
  3. Revisão 1: Gemini 3.6 Flash avalia a qualidade com base no limite do tipo de documento
  4. Decisão: Se qualidade >= limite → CONCLUÍDO (não são necessárias mais iterações!)
  5. Se abaixo do limite: Prompt melhorado com base na crítica, regeneração
  6. Repetir: Até que a qualidade atinja o 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 materiais de marketing
  • ✅ Tempo de resposta mais rápido para rascunhos/uso interno
  • ✅ Qualidade apropriada para cada caso de uso

Saída: Imagens com versões, além de um registro de revisão detalhado com pontuações de qualidade, críticas e informações de parada antecipada.

Quando Usar Esta Skill

Use a skill infográficos quando:

  • Apresentar dados ou estatísticas em formato visual
  • Criar visualizações de linha do tempo para marcos do projeto ou histórico
  • Explicar processos, fluxos de trabalho ou guias passo a passo
  • Comparar opções, produtos ou conceitos lado a lado
  • Resumir pontos-chave em um formato visual envolvente
  • Criar visualizações de dados geográficos ou baseados em mapas
  • Construir organogramas hierárquicos ou gráficos organizacionais
  • Criar conteúdo para redes sociais ou materiais de marketing

Use scientific-schematics para:

  • Fluxogramas técnicos e diagramas de circuitos
  • Vias biológicas e diagramas moleculares
  • Diagramas de arquitetura de redes neurais
  • Diagramas de metodologia CONSORT/PRISMA

Integração com Pesquisa

Coleta Automática de Dados (--research)

Ao criar infográficos que exigem dados precisos e atualizados, use a flag --research para coletar automaticamente fatos e estatísticas usando o Perplexity Sonar Pro.

# Pesquise e gere um infográfico estatístico
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Taxas de adoção de energia renovável global por país" \
  -o figures/renewable_energy.png --type statistical --research

# Pesquise para infográfico de linha do tempo
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "História dos avanços em inteligência artificial" \
  -o figures/ai_history.png --type timeline --research

# Pesquise para infográfico de comparação
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Comparação entre veículos elétricos e veículos a hidrogênio" \
  -o figures/ev_hydrogen.png --type comparison --research

O que a Pesquisa Oferece

A fase de pesquisa automaticamente:

  1. Coleta Fatos Chave: 5-8 fatos e estatísticas relevantes sobre o tópico
  2. Fornece Contexto: Informações de fundo para representação precisa
  3. Encontra Pontos de Dados: Números, porcentagens e datas específicas
  4. Cita Fontes: Menciona estudos ou fontes principais
  5. Prioriza Atualidade: Foco em informações de 2023-2026

Quando Usar Pesquisa

Ative a pesquisa (--research) para:

  • Infográficos estatísticos que exigem números precisos
  • Dados de mercado, estatísticas do setor ou tendências
  • Informações científicas ou médicas
  • Eventos atuais ou desenvolvimentos recentes
  • Qualquer tópico onde a precisão seja crítica

Ignore a pesquisa para:

  • Infográficos conceituais simples
  • Documentação de processos internos
  • Tópicos onde você fornece todos os dados no prompt
  • Geração com foco em velocidade

Saída da Pesquisa

Quando a pesquisa está ativada, arquivos adicionais são criados:

  • {nome}_research.json - Dados brutos da pesquisa e fontes
  • O conteúdo da pesquisa é automaticamente incorporado ao prompt do infográfico

Tipos de Infográfico

Dez tipos são suportados via --type: statistical, timeline, process, comparison, list, geographic, hierarchical, anatomical, resume e social. Para saber para que cada um serve, a forma dos dados que espera e prompts de exemplo, consulte references/infographic_type_catalog.md e references/infographic_types.md.

Predefinições de Estilo

Estilos por Setor (--style)

EstiloCoresMelhor Para
corporateAzul marinho, azul aço, douradoRelatórios empresariais, finanças
healthcareAzul médico, ciano, ciano claroMedicina, bem-estar
technologyAzul tech, ardósia, violetaSoftware, dados, IA
natureVerde floresta, menta, marrom terraAmbiental, orgânico
educationAzul acadêmico, azul claro, coralAprendizagem, acadêmico
marketingCoral, verde-azulado, amareloRedes sociais, campanhas
financeAzul marinho, dourado, verde/vermelhoInvestimento, bancário
nonprofitLaranja quente, sálvia, areiaCausas sociais, caridade
# Estilo corporativo
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Resultados Q4" -o q4.png --type statistical --style corporate

# Estilo saúde
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Jornada do Paciente" -o journey.png --type process --style healthcare

Paletas Seguras para Daltonismo

Paletas Disponíveis (--palette)

PaletaCoresDescrição
wongLaranja, azul celeste, verde, azul, vermelhãoMais amplamente recomendada
ibmUltramarino, índigo, magenta, laranja, douradoPaleta acessível da IBM
tolPaleta estendida de 12 coresPara muitas categorias
# Paleta segura para daltonismo de Wong
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "Resultados de pesquisa por categoria" -o survey.png --type statistical --palette wong

Refinamento Iterativo Inteligente e CLI

O loop gerar-revisar-refinar, todas as opções de linha de comando e configurações estão em references/iterative_refinement.md.

Dicas de Engenharia de Prompt

Seja Específico sobre o Conteúdo

✓ Bons prompts (específicos, detalhados):

"5 benefícios da meditação: reduz estresse, melhora foco,
sono melhor, pressão arterial mais baixa, equilíbrio emocional"

✗ Evite prompts vagos:

"infográfico meditação"

Inclua Pontos de Dados

✓ Bom:

"Crescimento do mercado de $10B (2020) para $45B (2025), CAGR 35%"

✗ Vago:

"o mercado está crescendo"

Especifique Elementos Visuais

✓ Bom:

"Linha do tempo mostrando 5 marcos com ícones para cada evento"

Arquivos de Referência

Para orientação detalhada, carregue estes arquivos de referência:

  • references/infographic_types.md: Modelos estendidos para todos os 10+ tipos
  • references/design_principles.md: Hierarquia visual, layout, tipografia
  • references/color_palettes.md: Especificações completas de paletas

Solução de Problemas

Problemas Comuns

Problema: Texto no infográfico ilegível

  • Solução: Reduza o conteúdo de texto; use --type para especificar o tipo de layout

Problema: Cores conflitantes ou inacessíveis

  • Solução: Use --palette wong para cores seguras para daltonismo

Problema: Pontuação de qualidade muito baixa

  • Solução: Aumente as iterações com --iterations 3; use um prompt mais específico

Problema: Tipo de infográfico errado gerado

  • Solução: Sempre especifique a flag --type para resultados consistentes

Integração com Outras Skills

Esta skill funciona sinergicamente com:

  • scientific-schematics: Para diagramas técnicos e fluxogramas
  • market-research-reports: Infográficos para relatórios empresariais
  • scientific-slides: Elementos de infográfico para apresentações
  • generate-image: Para conteúdo visual não-infográfico

Lista de Verificação Rápida

Antes de gerar:

  • Descrição de conteúdo clara e específica
  • Tipo de infográfico selecionado (--type)
  • Estilo apropriado para o público (--style)
  • Caminho de saída especificado (-o)
  • Chave de API configurada

Após gerar:

  • Revise a imagem gerada
  • Verifique o registro de revisão para pontuações
  • Regere com um prompt mais específico, se necessário

Use esta skill para criar infográficos profissionais, acessíveis e visualmente atraentes usando o poder do Nano Banana Pro AI com revisão de qualidade inteligente.

Como Citar Skills de Agente Científico

Esta skill faz parte do Scientific Agent Skills por K-Dense. Se ela contribuiu de forma substancial para um manuscrito, relatório, apresentação ou lançamento de código, adicione o artigo às referências ou à seção de software e informe ao usuário que você o fez:

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

Sempre cite a versão atual. O DOI e https://arxiv.org/abs/2609.00065 resolvem para a versão mais recente do arXiv, portanto nunca acrescente um sufixo de versão como v1. Quando o acesso à rede estiver disponível, acesse https://arxiv.org/abs/2609.00065 (ou http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065) antes de escrever a referência e use a lista de autores, o ano e a versão desse registro. Se o registro listar uma referência de periódico ou DOI do editor, cite a versão publicada em vez disso.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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