科学的な模式図とダイアグラム

Scientific Schematics は、K-Dense のオープンソース Claude Scientific Writer（MIT）の図作成エンジンで、文献レビュー、助成金申請、ポスターなど他のスキルが図を作るときに呼び出します。図を自然言語で説明すると Nano Banana 2 で生成し、Gemini 3.6 Flash がレビューして、文書種別の基準を下回った場合だけ再生成します。以前の紹介では Nano Banana Pro と Gemini 3 Pro とされていましたが、現行のバージョン 1.4 は新しいモデルを使っています。

主な機能

• 文書種別ごとの基準：論文誌 8.5/10、学会・学位論文・助成金 8.0、プレプリント・レポート 7.5、ポスター 7.0、プレゼン 6.5。基準が高いほど試行回数は増えがちですが、仕上がりはきれいになります。
• スマートな反復：最大 2 回まで。最初の画像が合格すればそこで終わるため、単純な図では API 呼び出しを節約できます。スコア、講評、早期終了を記録したレビューログが残り、出力はバージョン管理されます。
• 科学向けの既定値：白背景、高コントラスト、10 pt 以上のラベル、サンセリフ書体、色覚多様性に配慮した Okabe-Ito パレットをすべてのプロンプトに適用します。
• 得意分野：CONSORT・PRISMA のフローチャート、Transformer などのニューラルネットワーク構造、生物学的パスウェイ、回路図、システムや IoT のブロック図、概念フレームワーク。

使用シナリオ

• 臨床論文用の CONSORT 参加者フロー図。
• 機械学習の論文やスライド用の Transformer エンコーダ・デコーダ図。
• ポスター用のシグナル伝達経路図を、低めのポスター基準で生成。

料金と入手方法

スキル自体は無料（MIT）です。生成とレビューはすべて OPENROUTER_API_KEY を使って OpenRouter 経由で呼び出すため、費用は OpenRouter の現行料金と反復回数によって決まります。

はじめに

1. Claude Code でプラグインを追加：/plugin marketplace add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-writer、続けて /plugin install claude-scientific-writer。
2. export OPENROUTER_API_KEY='your_api_key_here'（キーは openrouter.ai/keys で取得）。
3. python scripts/generate_schematic.py "CONSORT participant flow diagram with 500 screened, 150 excluded, 350 randomized" -o figures/consort.png --doc-type journal を実行します。

制約：出力は生成モデルによるラスター画像のため、レビューに合格してもラベル、矢印、数値が誤っていることがあります。スキル自身のベストプラクティスは出版用にベクター形式（PDF・SVG）を勧めていますが、このワークフローはベクター図を出力しません。図は必ずデータと照合してください。

よくある質問

コーディングやテンプレートは必要ですか？

不要です。具体的な文章が入力で、良いプロンプトに含めるべき要素（図の種類、構成要素、流れ、ラベル）がガイドに示されています。

どのモデルを使いますか？

スクリプトの既定は OpenRouter 経由で、生成が google/gemini-3.1-flash-image、レビューが google/gemini-3.6-flash です。

代替案

• Excalidraw Diagram Skill：編集可能な手描き風の図。
• Mermaid Visualizer Skill：テキストで定義し、書いた通りに描かれる図。
• Generate Image Skill：技術図ではなく一般的なイラストや写真。

まとめ

作図ツールを使うほどではないが、きれいな下書きの図を素早く得たいときに Scientific Schematics は便利です。ラベルを一つも間違えられない図には Mermaid のような決定的なツールを使うか、AI の下書きを参考に描き直してください。他のツールは スキル一覧 へ。