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Générez des diagrammes scientifiques de qualité publication via l'IA avec une revue de qualité itérative et une régénération intelligente pour les journaux, conférences, posters et présentations
Génère des schémas scientifiques prêts pour la publication (organigrammes, architectures de réseaux neuronaux, voies biologiques, circuits, diagrammes de système) en utilisant une boucle de génération + revue par IA. La compétence exploite Nano Banana Pro pour la génération d'images et Gemini 3 Pro pour le score de qualité, appliquant une itération intelligente afin que les images ne soient régénérées que lorsque la qualité tombe en dessous des seuils selon le type de document. Les sorties incluent des images versionnées et des journaux de revue détaillés.
Utilisez cette compétence lorsque vous avez besoin de figures de haute qualité pour des articles, des posters, des présentations ou des rapports — surtout lorsque l'automatisation du layout, de l'étiquetage et de l'accessibilité (palettes adaptées aux daltoniens, typographie) fait gagner du temps. Idéal pour les chercheurs préparant des manuscrits, les présentateurs créant des figures et les développeurs automatisant la création de diagrammes.
Fonctionne avec des environnements d'agents pouvant appeler des services de génération d'images IA externes et des scripts shell (Claude Code, runtimes d'agents pilotés par CLI, agents compatibles Python).
La compétence génère des diagrammes scientifiques via l'API OpenRouter (Nano Banana Pro pour la génération d'images, Gemini 3 Pro pour la revue de qualité) avec un raffinement itératif intelligent. Les scripts sont des fichiers Python bien structurés avec argparse, des indices de type et une conception propre basée sur des classes. Les deux scripts nécessitent des arguments obligatoires (prompt, -o) et ont échoué sans eux comme prévu — pas de plantages. Nécessite une clé OPENROUTER_API_KEY et des appels API payants pour fonctionner. Le fichier SKILL.md est trop long et monolithique, mélangeant des exemples, du dépannage et des listes de vérification qui devraient se trouver dans references caramelized.
Aucun problème de sécurité au-delà de l'utilisation normale de l'API. L'en-tête HTTP-Referer divulgue des informations sur le projet (github.com/scientific-writer). Les scripts utilisent subprocess.run avec des arguments de liste (sûr, pas d'injection shell). La clé API est gérée via une variable d'environnement/flag CLI, jamais codée en dur. La compétence est fonctionnelle mais niche et nécessite des services externes payants.
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