Tuyan 科研圖示工作流程
使用此工作流程來處理科學圖表與定量圖表。將使用者的研究資料與所有生成的成品保留在使用者的機器上。
隱私邊界
切勿將任何論文、圖片、提示詞、憑證、API 金鑰、FigureSpec、草稿或輸出內容傳送至 Tuyan MCP。MCP 僅作為匿名公共知識使用。它僅接受五個列舉欄位，並回傳模板、規則、綱要與版本元資料。生成過程僅使用當前代理已具備的能力。
請勿登入 Tuyan、建立遠端作業、設定 Cookie、上傳研究內容或向 Tuyan 要求提供者金鑰。請勿將使用者內容保留在本機工作目錄之外。
1. 分類請求
選擇一項操作與一種視覺類別：
create：建立新圖表。refine：變更現有圖表，同時保留請求範圍外的所有內容。evaluate：檢查並記錄問題，除非使用者另行要求改良，否則不變更圖表。method_framework：研究方法模組、貢獻與資訊流。workflow：有序步驟、決策、輸入與輸出。system_architecture：元件、層級、介面以及資料或控制流程。mechanism：實體、因果過程與機制鏈。comparison：方法、條件或結果之間的對齊維度。timeline：按時間順序的事件、階段或里程碑。data_stat：根據數據以程式碼繪製的量化圖表。concept_map：分類、依賴、包含或語義關係。
除非使用者要求 svg，否則使用 png。預設為 1K 與 16:9；使用者明確要求優先。點陣圖絕不可重新命名或包裹後當作 SVG 呈現。
2. 載入公共工作流程知識
如果已設定 Tuyan MCP，請呼叫 tuyan.get_workflow_bundle，並精確使用以下參數：
{
"operation": "create",
"visualCategory": "method_framework",
"outputFormat": "png",
"locale": "zh-TW",
"knowledgeMajor": 1
}
僅代入列舉值。切勿加入自由文字。必要時透過宣告的 tuyan:// 資源讀取綱要。如果 MCP 不可用，請繼續使用 references/offline-snapshot.v1.json。記錄使用的知識版本與雜湊值。
3. 提供可選的本機檢索器
在工作區首次使用時，請在使用者進行任何 PaperBananaBench 下載前徵求同意。說明上游固定版本目前未宣告資料集授權。僅在使用者同意後遵循 references/paperbanana-bench.md。
如果使用者跳過下載，請將檢索器狀態設為 skipped 並繼續。如果下載或驗證失敗，請將狀態設為 download-failed 或 validation-failed，停用本次執行的檢索器，然後繼續。切勿將檢索器可用性設為 FigureSpec、生成、評估或匯出的必要條件。
啟用檢索器時，請撰寫一個簡短的本機查詢檔案，並針對驗證過的封存檔執行 scripts/retrieve-paperbanana-bench.mjs。對於 data_stat 使用 plot 任務，其他類別則使用 diagram 任務。根據任務選擇結果數量限制，不要強制使用固定數量。在本機檢查排序後的結果，然後記錄每個選取的記錄 ID 及其使用原因。
4. 建立本機工作目錄與 FigureSpec
建立 ./tuyan-output/<時間戳記>-<簡短名稱>/。將來源筆記或來源檔案參考儲存在 sources/ 下，選取的案例參考儲存在 references/ 下，精確的提示詞儲存在 prompts/ 下。除非使用者需要自包含套件，否則請勿複製來源素材。
在生成或評估之前寫入 figure-spec.json。遵循 tuyan://schemas/figure-spec/v1。保留精確的科學術語、實體關係、方向性、單位與要求的標籤。對於 refine，明確列出目標變更以及要保留的非目標元素。
5. 在本機執行
對於除了 data_stat 以外的所有類別，請使用代理已經具備的圖片生成或圖片編輯功能。將每個草稿儲存在本機。如果要求的格式是 SVG 但工具僅能回傳點陣圖，請回傳 PNG 並說明無法提供真正的 SVG。
如果沒有圖片生成能力，請將 FigureSpec 的渲染器設為 spec-only，完成並儲存 FigureSpec，然後明確停止。請勿假裝圖片存在。
對於 data_stat，請儲存來源數據、繪圖程式碼、PNG 與真正的 SVG。應透過程式碼繪製，而非影像模型。驗證每個數字、單位、座標或軸範圍、刻度與圖例對應，確保與本機來源一致。保留足以重現兩種輸出的數據與程式碼。
對於 refine，優先進行局部編輯。每次編輯後，記錄已達成的目標變更與非目標保留結果。
6. 審查與停止
根據 FigureSpec 與類別檢查，檢查每份草稿。每輪在 critiques/ 下使用 tuyan://schemas/critique-record/v1 撰寫一條定性記錄。引用可視證據與具體修正方式；請勿發明數值評分。
由代理決定參考文獻與審查輪數。在沒有實質問題、所需能力不可用或連續兩輪無改善時停止。保留每份保留的草稿、提示詞與審查記錄。
7. 完成可重現性套件
將最終的 PNG 或真正的 SVG 保留在 final/ 下。執行：
node <技能根目錄>/scripts/finalize-output-bundle.mjs \
./tuyan-output/<時間戳記>-<簡短名稱> \
--retriever-status skipped
請使用實際的檢索器狀態。此指令將會寫入 manifest.json，內容包含 FigureSpec 的 SHA-256、知識版本/雜湊值、檢索器狀態以及每個本機檔案的 SHA-256。在向使用者回報路徑之前，請先檢閱 manifest。
有關安裝與 MCP 用戶端設定，請閱讀 references/client-installation.md。