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创建、审校或修改可编辑且内容精确的 SVG 非统计图解。仅在用户明确要求 SVG/矢量源、编辑现有 SVG，或 research-visuals 已实际耗尽适用 imagegen 路径且仍无法保证文字和关系准确时使用。HTTP 524、文字密集或预测生成会失败均不是回退凭证；普通非统计视觉先走 research-visuals，统计图走 publication-figures。
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基于 SOC 职业分类
| name | svg-diagrams |
| description | 创建、审校或修改可编辑且内容精确的 SVG 非统计图解。仅在用户明确要求 SVG/矢量源、编辑现有 SVG，或 research-visuals 已实际耗尽适用 imagegen 路径且仍无法保证文字和关系准确时使用。HTTP 524、文字密集或预测生成会失败均不是回退凭证；普通非统计视觉先走 research-visuals，统计图走 publication-figures。 |
以原生 SVG 构建内容精确、可编辑的非统计图形。泛化的流程图、框架图、机制图、示意图和跨载体配图由 research-visuals 先调用 imagegen；除用户明确要求矢量或当前会话没有可用图像生成工具外，只有全部适用的 imagegen 路径实际耗尽后才进入本技能。适用的 Image 2 优先于 SVG。默认不调用 R 绘图包生成流程框，也不把 HTML、Mermaid 或 Graphviz 默认主题截图当成品。
进入本技能后先记录回退原因，并沿用 research-visuals 已锁定的视觉简报、节点、标签和关系契约；不得在工具切换时改动信息结构。用户显式调用本技能或直接要求 SVG 时无需先生成位图。
除用户显式要求 SVG、直接调用本技能或编辑现有 SVG 外，开始绘制前必须满足并记录以下至少一项：
image_gen 或其它已配置生成路径。“文字或数字多”“预计 imagegen 可能写错”“已有候选图不准确”“SVG 更容易做”“当前可见 skills 清单没有 research-visuals”“存在适用 Image 2 但尚未尝试”和“携图调用连续两次 HTTP 524”均为无效凭证，不得据此提前进入本技能。HTTP 524 按 research-visuals 保留原图并停止，不静默转 SVG。
references/design-system.md。references/layout-recipes.md 对应 A、B、C 章节。references/request-template.md 整理，不向图中补写来源没有的信息。assets/journal-flow-screening.svg 或 assets/journal-flow-branching.svg 的几何结构起步；替换内容并按实际信息量重算画布和坐标，不原样套用示例数字。journal-flow；概念机制、技术路线、层级结构、包含关系、时间轴、矩阵和系统架构使用 editorial。不得把多色概念卡片用于研究对象筛选流程，也不得把任何固定配色和框形机械套到其它图类。data-role、data-category、data-layer，供自动校验。避免 foreignObject、外部 CSS、网络字体和滤镜。scripts/validate_svg.py --profile journal-flow|editorial，再按最终嵌入尺寸渲染并目视检查；修复后重新验证受影响图件。| 版式 | 适用语义 | 不适用情况 |
|---|---|---|
| A 层级汇聚 | 多因素或多模块汇入核心机制，再指向结局 | 只是时间先后或证据并列 |
| B 谱系/时间轴 | 研究维度、时间顺序、证据分歧或结论分布 | 节点存在明确汇聚因果关系 |
| C 嵌套包含 | 总体、子集、核心分析集、亚组和样本量结构 | 流程步骤或有方向关系 |
| 线性/分支流程 | 明确顺序、决策或处理阶段 | 只有概念归属而无顺序 |
| 矩阵/架构 | 行列比较、模块边界和输入处理输出 | 少量节点可用更简单结构表达 |
队列筛选和样本纳排不是 A 型概念汇聚图。它们采用一条居中的纵向主路径，排除项在侧栏以灰框接出，末端按结局或分析集分支。
| 图类 | 默认结构 | 主要视觉线索 |
|---|---|---|
| 队列筛选、CONSORT | journal-flow 纵向主线或末端分支 | 常规路径色、辅助排除色、近直角；不良结局可用警示色 |
| 概念框架、机制图 | A 汇聚或左中右机制轨道 | 语义淡色、位置主次、共享母线 |
| 技术路线、处理流程 | 线性或分阶段流程 | 阶段分组、统一步骤框、正交箭头 |
| 层级图、组织结构 | 树形或分层容器 | 层级缩进、父子边界、同级共线 |
| 包含关系、样本结构 | C 嵌套包含 | 共同中心、等差内边距，不用箭头 |
| 时间轴、证据谱系 | B 水平主轴 | 等距刻度、短垂线、上下分布 |
| 矩阵、二维分类 | 行列网格 | 行列标题、共享边界、有限强调 |
| 系统架构、模块关系 | 容器加通道 | 模块边界、输入处理输出、边缘走线 |
先写清结构命题再选图类。不同图类共享字体、留白、对齐和克制配色原则，但不共享固定框形、固定方向或固定节点数量。
viewBox="0 0 1600 900"，16:9；嵌入半页或栏位时按实际占位比例生成，不把方图硬塞进宽框。editorial 框通常使用 2 至 8 px 小圆角；只有明确的柔和概念图才可到 10 px。journal-flow 使用 0 至 2 px 近直角框和更紧凑的内容框。editorial 默认使用两类低饱和语义主色，必要时增加一类警示或关键状态色；主色相总数不超过三种。即使存在多个语义类别，也先用标题、位置、边界和连线区分，不按变量类别逐框随机换色。目标载体有既有视觉系统时，在保持语义角色不变的前提下适配其颜色。对新生成图使用以下属性：
data-role="canvas"data-role="card|nested-layer" data-category="..." data-tone="primary|secondary|critical|neutral" data-layer="..."data-role="flow-main|flow-exclusion|flow-terminal" data-layer="..."data-role="node-title|node-subtitle" data-category="..." data-tone="primary|secondary|critical|neutral"data-role="connector|axis|axis-tick"data-role="decoration"；论文图禁止该角色。语义类别固定为 biology、exposure、covariate、risk、outcome、nonlinear，用于机器识别内容类别；外观颜色由 data-tone 的阅读角色决定，不按类别自动分色。具体颜色见设计系统。
publication-figures 生成；本技能不处理数据映射图。research-visuals 调用 imagegen；本技能只承担显式矢量需求和全部适用 imagegen 路径耗尽后的最终回退，不再作为泛化图解的默认入口。验证示例：
python skills/svg-diagrams/scripts/validate_svg.py output.svg \
--profile editorial --purpose ppt --expected-ratio 1.777778 \
--require-text "主流程" --forbid-text "RESEARCH WORKFLOW"
python skills/svg-diagrams/scripts/validate_svg.py cohort_flow.svg \
--profile journal-flow --purpose paper --max-circles 0
初始化标准卫生统计研究或咨询项目，默认生成 R 七层目录，也可按用户明确选择生成 Python 目录，并创建 PROTOCOL、SAP、结果单源、registry 与可选 Git 配置。仅在用户明确要求创建项目或把空工作区建成正式项目时使用；简单作业、快速核验和已有项目分析不触发。上游为 biostat-principles；咨询项目完成分析后再用 consulting-delivery。
Python 流行病学与生物统计分析的可选执行层，仅用于用户明确要求 Python，或既有项目已经以 Python 为主流程时的数据清洗、描述统计、回归、生存分析、预测验证、统计表图、代码调试和结果复现。开工先遵循 biostat-principles；统计图配合 publication-figures，客户外发再用 consulting-delivery。未指定语言的普通统计分析、R 环境或依赖缺失、研究设计定稿、论文写作或仅操作 xlsx 文件不触发。
R 流行病学与生物统计的主要执行层，用于 R 数据清洗、描述统计、回归、生存、中介、Meta 分析、统计表图和代码调试；用户未指定语言且无既有语言合同时也使用。开工先遵循 biostat-principles；统计图配合 publication-figures，客户外发再用 consulting-delivery。不用于已明确采用 Python 的分析、研究设计定稿或论文写作。
基于已验证的代码、结果单源和表图生成或结构性重写中英文期刊论文、学位论文部件、摘要、题名、cover letter、审稿回复、highlights 和投稿正式往来，并做投稿前一致性自查。开工先用 biostat-principles，终审用 academic-humanizer；实际 Word 操作再配合 docx。已有文本的局部润色或压缩只用 academic-humanizer。
流行病学与生物统计的上游行为原则，用于研究设计、R/Python 分析、论文、咨询交付和项目审查开工前，以及口径争议、结果不一致或试新方法时。提供原始数据只读、最小实现、可验证目标、结果追溯、复现、异常闭环和隔离实验规则；轻量任务不因此升级为正式项目。
把已完成并验证的 R 或 Python 分析打包为客户可独立复现、可直接阅读且保留真实溯源的咨询交付物。用于“给客户交付”“打包结果”或在 05_reports/ 建正式结果包；不用于未完成分析或内部探索。上游为 biostat-principles，文本终审配合 academic-humanizer，签发配合 epi-project-audit。