| name | linyuebanzi-edu-infographic |
| description | 将任意学科知识点转化为竖版教育信息图(9:16)。用户只需要输入一个知识点名称(如"声现象"、"勾股定理"、"光合作用"),Skill 自动完成:识别学科/年级/章节、拆解3-5个核心子概念、分配主题色系、为每个子概念生成具体插图描述、构建完整提示词并调用 linyuebanzi-image-gen 生图。内置双层学科准确性检查:生图前按分学科清单自检提示词,生图后读回 PNG 视觉复核(文字/公式/图示),不通过自动重试,确保交付给学生的内容准确。内置物理(声/光/热/力/电/透镜/机械运动)、数学、化学、生物、语文、历史、英语等学科的插图指引。支持批量生成——"初二物理上学期全部章节"会逐章生成,每章不同色系,风格统一。触发词包括:做一张信息图、知识卡片、学科图解、物理信息图、化学信息图、做张知识图、画个知识卡片、把这个知识点做成图。不要用于动态交互演示(走交互演示 Skill)、文章封面图(走 linyuebanzi-cover-generator)、手绘风文章配图(走 linyuebanzi-inline-diagram)。
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学科知识信息图生成
依赖
本 Skill 依赖 linyuebanzi-image-gen 作为生图执行层。确保已安装:
npx skills add lqshow/linyuebanzi-skills -s linyuebanzi-image-gen
需要设置对应环境变量:MULERUN_API_KEY、APIMART_API_KEY 或 ATLASCLOUD_API_KEY。
工作流程
Step 1:解析用户输入
用户输入示例:
"声现象" → 自动推断:初二物理 · 第二章
"初二物理 光现象" → 直接提取:初二物理 · 第四章
"帮我做一张关于杠杆原理的知识卡片" → 推断:初二物理 · 简单机械
"勾股定理" → 推断:初二数学
"光合作用" → 推断:初一生物
提取字段:
topic:知识点名称
subject:学科
grade:年级(未提供则自动推断)
edition:教材版本(默认人教版;不同版本章节编排不同,用户指定了版本就按用户的)
chapter:章节号(未提供则按 edition 推断;不确定时宁可省略章节号,也不要标一个错的印在图上)
key_concepts:3-5 个核心子概念(自动拆解)
Step 2:确定视觉主题色
全线走低饱和(莫兰迪)色调——不给生图模型"蓝色系"这种粗粒度色名(它会默认输出高饱和的
"AI 信息图蓝"),而是给具体色卡:主色 + 底色 + 中性色各带 hex 锚点。同学科不同章节在
可选色卡里轮换主色,同一批次不重复。
| 色卡 | 主色 (accent) | 底色 (bg tint) | 中性 (neutral) | 适用 |
|---|
| 陶土橙 | terracotta #C97E4E | cream #F7F1E6 | slate blue-grey #3A506B | 物理(声/热)、化学(有机) |
| 深灰蓝 | slate blue #3A506B | misty blue-white #EDF3F8 | warm grey #8A7D6B | 物理(电/力)、英语 |
| 柔青绿 | muted teal #4A9E9B | pale green-white #EAF1E3 | grey olive #8E9678 | 物理(光/透镜)、化学 |
| 雾紫 | misty purple #7A6296 | ivory #F7F3ED | grey blue #6B7889 | 数学 (与教学视频 math 主题同源) |
| 深茶绿 | deep tea green #5F6B4F | pale green-white #EAF1E3 | light khaki #D9C9A3 | 生物 |
| 焦糖棕 | caramel brown #8A624A | cream beige #F4E6C8 | grey coffee #6F5F4A | 语文、历史 |
| 鼠尾草绿 | sage green #8FA08A | oat #F2EAD9 | grey olive #8E9678 | 生物(植物)、英语 |
规则:
- 主色只用在标题、编号徽章、关键词、公式高亮上(约 10% 画面),卡片底和背景走底色的浅变体
- 中性色给次级文字、结构线、说明性标注
- 禁止高饱和糖果色、霓虹色、纯
#FF 系色相
- 与
linyuebanzi-teaching-animation 做同一知识点时,选同源色卡(如勾股定理 → 雾紫),信息图、动图、视频风格统一
Step 3:构建提示词
读取 references/prompt_template.md 获取提示词骨架,填入以下变量:
{topic} → 知识点名称
{grade} → 年级
{subject} → 学科
{chapter} → 章节
{theme_color} → 主色(英文名 + hex,取自 Step 2 色卡,如 misty purple #7A6296)
{bg_tint} → 底色(英文名 + hex)
{neutral_color} → 中性色(英文名 + hex)
{num_sections} → 子概念数量
{sections_content} → 各子概念的标题、插图描述、说明文字(从 references/illustration_guide.md 中匹配,无匹配则自动生成)
Step 4:学科准确性自检(提示词层)
在调用生图之前,对构建好的提示词做检查。这是第一道防线,挡"提示词本身写错"。
数据源: 同时读取以下三个文件,与当前提示词交叉比对:
references/accuracy_checklist.md:通用检查清单 + 分学科检查清单
references/illustration_guide.md:各知识点的"必须包含"和"常见错误"列,逐项核对
references/errata.md:历史勘误记录,确认没有重复踩坑
检查顺序:
- 通用检查(所有学科):错别字、公式变量标注、年级匹配(超纲检查)、章节号与教材版本一致、数值合理性
- 分学科检查:按 accuracy_checklist.md 中对应学科的清单逐项过。不同学科的出错模式不同——物理查控制变量条件/电路规范/标量矢量,数学查定理适用条件/图形标注一致,化学查配平/反应条件/↑↓符号,生物查过程四要素/箭头方向,语文查名句原文/作者朝代对应,历史查年代/人物事件对应,英语查拼写/词性/例句语法
如果发现问题,先修正提示词再调用生图。
Step 5:调用 linyuebanzi-image-gen 生图
将构建好的提示词传递给 linyuebanzi-image-gen 执行生图:
python scripts/generate.py --mode generation \
--prompt-file "<提示词文件路径>" \
--aspect-ratio "9:16" \
--output-dir "output" \
--name-tag "{topic}"
CLI 必填 --mode generation;输出用 --output-dir(目录)+ --name-tag(文件名前缀),脚本自动加时间戳,不是 --output 单文件路径。
输出规格:
- 比例:9:16 竖版
- 格式:PNG
- 输出路径:
output/ 目录
Step 6:成图视觉复核(图像层)
这是第二道防线,挡"提示词对但图画错"——生图模型可能渲染出乱码、错别字、公式上下标错乱、箭头画反、电路画混。每张图生成后必须复核,不复核不交付。
- 用 Read 工具读取生成的 PNG
- 对照
references/accuracy_checklist.md 底部"成图视觉复核要点",逐项核对图中实际渲染出来的内容:
- 所有中文文字:无乱码、无错别字、无缺笔画的伪汉字
- 公式/方程式/数字:与提示词完全一致,上下标正确,单位没丢
- 图示逻辑:箭头方向、标注位置、结构关系与提示词描述一致
- 再按该学科的分学科清单过一遍图中内容
- 判定与处理:
- 通过 → 交付
- 不通过 → 在提示词中针对出错点追加强调指令(如
The formula must read exactly "a² + b² = c²" with correct superscripts),重新生成。最多重试 2 次
- 重试 2 次仍不通过 → 交付其中最好的一张,但必须明确告知用户图中哪里有错,绝不静默交付错图给学生
- 勘误回流:复核中发现的知识性错误(提示词层漏掉的,不含纯渲染乱码),按格式追加到
references/errata.md,让下次生成自动避坑
Step 7:批量生成
用户请求多个知识点时(如"初二物理上学期全部章节"):
- 自动拆解为独立知识点列表
- 为每张图分配不同主题色(同一批次不重复)
- 逐张调用
linyuebanzi-image-gen,保持风格统一但色彩各异
- 每张图独立走完 Step 4 自检和 Step 6 视觉复核,不因批量而跳过;复核结果在最终汇总中逐张报告(通过/重试后通过/带瑕疵交付)
使用示例
"声现象,做张信息图"
"帮我做一张物态变化的知识卡片"
"初二物理 光现象"
"勾股定理"
"光合作用"
"帮我把初二物理上学期的知识点全部做成信息图"
"初二物理 声现象、物态变化、光现象、透镜,分别做一张"
注意事项
- 所有文字必须为中文
- 插图以简洁图解为主,不使用真实照片
- 每张信息图的子概念控制在 3-5 个
- 公式必须清晰标注变量含义
- 底部总结区域三选一:关键术语徽章 / 学习提示框 / 生活实例条
- 同一批次生成的多张图,色系必须不同
- 受众是学生,准确性优先于美观:每张图必须走完 Step 4 提示词自检 + Step 6 成图视觉复核才能交付;发现无法修复的知识性错误必须告知用户,不静默交付
- 章节号默认按人教版标注;用户用其他版本教材时请在输入中说明
- 此 Skill 仅生成静态信息图;动态交互演示请使用对应 Skill