infographics（智能信息图生成Skill）Skill 能一键生成专业信息图吗？

智能信息图生成Skill：用一句话描述，自动产出带质量审查的专业信息图

• 一句话定位：只需用自然语言描述内容，由 Nano Banana Pro 生成图像、Gemini 3 Pro 打分审查，质量达标才交付，不达标自动重生成。
• 三个内置能力：10 种信息图类型 + 8 种行业风格 + 3 套色盲安全调色板，覆盖从营销海报到内部汇报的主流版式。
• 可选的“数据可信”模式：加 --research 后由 Perplexity Sonar 先收集事实与统计数据，再进入生成流程，适合统计类、市场类内容。
• 质量按场景分档：营销材料要 8.5/10，报告 8.0，演示 7.5，草稿 6.5，首次达标就提前停止，省调用也省时间。
• 最直接的收益：没有设计基础也能在数分钟内拿到出版级图像，且带完整审查日志，可追溯每一次迭代的分数与意见。

1. 该技能叫什么？如何一键安装 AI 技能提升开发效率？

技能基本信息

项目	内容
中文名	智能信息图生成Skill
英文名	infographics
技能ID	13037
允许工具	读取、写入、编辑、Bash
核心脚本	skills/infographics/scripts/generate_infographic.py

它解决什么问题

做信息图通常有三条路：请设计师排期、自己啃设计软件、或者在通用绘图工具里反复改提示词抽卡。三者共同的痛点是“内容→成图”之间隔着一层审美与排版能力。这个技能把这一层接走了：你把内容说清楚，它负责选版式、配色、层级、图表形式，并且在交付前用 Gemini 3 Pro 按文档类型阈值打分，分数不够就自动修正提示词重做。对开发者来说，它就是一个可以通过命令行调用的图像生产能力，可以嵌进文档流水线、报告生成流程或内容运营的批处理脚本里。

“一键安装”的思路与步骤

技能的核心依赖很轻：一个 Python 运行环境、一个 OpenRouter API 密钥、以及把技能包放到本地的技能目录中。具体安装入口（技能市场安装按钮、CLI 安装命令或手动放置目录）请以官方说明为准，这里给出通用流程：

1. 准备运行环境：确认本机有可用的 Python 环境，能够执行 python 命令。
2. 安装技能包：通过你所用平台的技能安装入口获取本技能（以官方说明为准），安装完成后确认本地存在 skills/infographics/ 目录及其下的 scripts/generate_infographic.py。
3. 配置 API 密钥：技能通过 OpenRouter 调用模型，需要设置环境变量：

   export OPENROUTER_API_KEY='您的_api_密钥_这里'
   

   密钥可在 https://openrouter.ai/keys 获取（也可在命令行用 --api-key 参数临时传入）。
4. 验证是否生效：执行选项列表命令，能正常输出所有可用类型、风格、调色板即说明脚本可用：

   python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py --list-options
   

5. 跑一次最小用例：用一句话生成一张最简单的列表图，确认能产出图片文件与审查日志。

整个过程的关键不是“装得多复杂”，而是“环境备齐、密钥就位、一次跑通”。跑通之后，后续所有内容生产都是改一句提示词的事。

2. 该技能的主要功能和特点

• 10 种信息图类型预设：statistical（统计）、timeline（时间线）、process（流程）、comparison（比较）、list（列表）、geographic（地理）、hierarchical（层次/金字塔）、anatomical（解剖/视觉隐喻）、resume（简历）、social（社交媒体）。每种类型对应不同的版式骨架，避免“每次都生成同一种图”的问题。

• 8 种行业风格：corporate、healthcare、technology、nature、education、marketing、finance、nonprofit，从配色到气质成套给出，一份内容换个风格就能适配不同受众。

• 3 套色盲安全调色板：wong（最广泛推荐）、ibm、tol（12 色扩展），做对外发布、无障碍合规内容时直接切换即可。

• 可选的研究模块：加 --research 后由 Perplexity Sonar Pro 收集 5–8 条相关事实与统计数据、补充上下文、给出数据点与来源，并优先关注 2023–2026 年的近期信息；研究结果会另存为 {name}_research.json，同时自动注入生成提示。

• 按文档类型的质量阈值与智能迭代：这是它区别于普通“文生图”的核心。阈值如下：

  文档类型	阈值	说明
  营销 marketing	8.5/10	必须引人注目
  报告 report	8.0/10	业务报告，专业质量
  演示 presentation	7.5/10	幻灯片、演讲，清晰且引人入胜
  社交 social	7.0/10	社交媒体内容
  内部 internal	7.0/10	内部使用
  草稿 draft	6.5/10	工作草稿
  默认 default	7.5/10	通用目的

• 五维质量审查：Gemini 3 Pro 从视觉层级与布局、排版与可读性、数据可视化、颜色与可访问性、整体影响各 0–2 分进行评估，总分决定是否进入下一轮。

• 提前停止机制：分数一旦达到阈值立即结束，不再浪费调用；只有低于阈值才改进提示词重生成，最多迭代到 --iterations 指定的次数。

• 可追溯的审查日志：每次生成都产出 JSON 日志，记录用户提示、类型、风格、文档类型、阈值、每轮分数与批评意见、最终分数，以及是否提前停止和停止原因。

和普通工具比强在哪？普通文生图工具是“一次生成、好坏自认”，而这个技能是“按验收标准生成、不达标重做”，把一个主观的审美问题变成了有阈值的工程问题。

3. 如何使用该技能？

步骤一：想清楚内容，而不是想清楚设计

提示词的写法是先写内容要点，再让技能决定视觉形式。对比一下：

• 推荐："冥想的5个好处：减轻压力，提高专注力，更好睡眠，降低血压，情绪平衡"
• 避免："冥想信息图"

需要数据时把数字写进去：“市场增长从100亿美元（2020年）到450亿美元（2025年），复合年增长率35%”。

步骤二：选择类型与风格

用 --type 指定版式，用 --style 指定行业风格。不确定时先跑默认值（默认阈值 7.5）。

步骤三：执行生成命令

# 列表型信息图（默认阈值 7.5/10）
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "5个定期锻炼的好处" \
  -o figures/exercise_benefits.png --type list

# 营销用途（最高阈值 8.5/10）
python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "产品功能比较" \
  -o figures/product_comparison.png --type comparison --doc-type marketing

步骤四：需要准确数据时打开研究

python skills/infographics/scripts/generate_infographic.py \
  "全球AI市场规模和增长预测" \
  -o figures/ai_market.png --type statistical --research

步骤五：查看结果与审查日志

打开输出目录中的图像文件，同时阅读同目录的审查日志，看最终分数、是否提前停止、批评意见写了什么。日志结构示例：

{
  "infographic_type": "list",
  "style": "healthcare",
  "doc_type": "marketing",
  "quality_threshold": 8.5,
  "final_score": 8.7,
  "early_stop": true,
  "early_stop_reason": "质量分数8.7达到阈值8.5"
}

步骤六：按需重跑或调参

分数不理想时，优先改提示词（更具体、减少文字量），其次提高 --iterations，再用 --type 固定版式。常用参数：-o 输出路径（必需）、-t/--type、-s/--style、-p/--palette、-b/--background（默认白色）、--doc-type、--iterations（默认 3）、--api-key、-v 详细输出。

4. 同类型竞品对比分析

方案名称	定位	核心功能	安装/使用门槛	适用场景	优势与不足
智能信息图生成Skill（infographics）	可编程的信息图生产线	10 种类型、8 种风格、3 套色盲安全调色板、可选研究、Gemini 3 Pro 分档质量审查与智能迭代	需 Python 环境与 OpenRouter API 密钥，命令行调用	报告配图、营销物料、内容批处理、文档流水线	优势：有明确验收阈值、结果可追溯、可脚本化批量生产；不足：依赖外部模型与 API 配额，输出仍需人工终审
在线设计平台（如 Canva 类模板工具）	面向非技术用户的模板化设计	拖拽排版、海量模板、素材库	零门槛，浏览器即可，多数高级功能需订阅	一次性海报、社媒图、演示封面	优势：所见即所得、可控性强；不足：需要人工排版时间，无法批量与自动化
通用文生图模型直接调用	纯图像生成	按提示词出图，无版式与质量约束	需自建调用脚本，门槛中等	概念插画、氛围图	优势：自由度高；不足：文字排版差、生成重复、无质量把关，做信息图废片率高
图表/绘图代码库（如 Python 图表库）	数据可视化编程	精确控制坐标轴、图例、数值	需写代码，门槛较高	严谨的统计图表、学术图	优势：数据绝对准确、可复现；不足：设计感弱，做“信息图”外观需大量额外工作，非数据类版式（时间线、金字塔、隐喻）不支持

结论：如果你的需求是可重复、可批量、有质量标准的信息图生产，本技能的位置是“介于纯代码绘图和纯人工设计之间”；如果只是偶尔做一张精美海报，人工设计工具反而更快。

5. 该技能的典型应用场景与实际体验情况

场景一：市场与运营做营销对比图 角色：市场运营；痛点：每次活动都要一张对比图，排期等设计太久；用法：--type comparison --doc-type marketing，阈值自动提到 8.5，逼出更有冲击力的版本。体验：第一次生成就达标的概率不低，未达标时日志里的批评意见能明确指出“文字过多”或“层级不清”，据此改写提示词后通常一轮内收敛。注意：营销类阈值高，偶尔会多迭代一轮，属于预期行为。

场景二：分析师做统计信息图 角色：行业分析师；痛点：数据要准确，不能靠模型“编”；用法：--type statistical --research，先拿到 5–8 条事实与来源，再生成图。体验：研究文件 {name}_research.json 让数据出处可查，比直接写提示词更放心。注意：研究报告仍是辅助材料，对外发布前需人工核对数字。

场景三：内部流程与培训材料 角色：HR 或团队负责人；痛点：流程说明用文字讲不清；用法：--type process --doc-type internal，阈值降到 7.0，速度快。体验：这类内容不需要“惊艳”，低阈值档位正好匹配，省时省调用。

场景四：无障碍要求高的对外内容 角色：公益组织或政务内容编辑；痛点：配色必须对色弱人群友好；用法：--palette wong，并选 nonprofit 或 education 风格。体验：审查维度里本来就包含“颜色与可访问性”，配合指定调色板后一致性明显更好。

整体体验：上手难度低（会写一句描述 + 记住几个参数即可），效果稳定在“可直接用”的区间，最大注意事项是提示词要具体——模糊提示会直接拖低分数，反而多花迭代次数。

6. 该技能能为用户带来的价值

• 效率：从“描述需求”到“拿到成图”压缩到数分钟级，且第一次达标即停止，避免无意义的重复生成消耗。
• 门槛：不需要掌握设计软件、不需要懂配色理论、不需要背版式规范，10 种类型和 8 种风格本身就是一份“版式字典”。
• 质量可控：把“好不好看”这种主观判断，转成 6.5 到 8.5 的明确阈值与五个 0–2 分的评分维度，团队内部可以对齐同一套验收标准。
• 可追溯与可复现：审查日志保留了每一轮的分数、批评与停止原因，出问题能定位是提示词问题还是风格选择问题。
• 可集成：作为命令行工具，能接入报告生成、内容批处理、文档流水线，把“配图”从人工环节变成自动环节。
• 长期价值：{name}_research.json 会沉淀成可复用的资料；积累下来的高质量提示词与参数组合，本身就是团队的资产。

7. 常见问题 FAQ

Q1：这个技能怎么安装？需要准备什么？ A：需要 Python 环境、本地的 skills/infographics/ 技能目录，以及 OpenRouter API 密钥（在 https://openrouter.ai/keys 获取）。安装完成后设置 OPENROUTER_API_KEY 环境变量，再用 --list-options 验证脚本是否正常工作。具体安装入口以官方说明为准。

Q2：收费吗？ A：技能本身通过 OpenRouter 调用 Nano Banana Pro、Gemini 3 Pro（以及可选的 Perplexity Sonar）生成与审查，这部分会产生模型调用费用，具体价格以 OpenRouter 与各模型的官方说明为准。研究模式会额外调用模型，成本相应增加。

Q3：适合谁用？ A：适合需要稳定产出信息图的内容运营、市场、分析师、HR、教师与开发者。需要高频批量出图、或要把配图流程自动化的团队收益最明显。如果一年只做一两张图，人工设计工具可能更划算。

Q4：为什么我的图质量分数总是偏低？ A：优先改提示词——写具体内容而不是写主题词，控制文字量，把关键数字写进描述；其次用 --type 明确版式，用 --iterations 3 增加迭代次数；颜色对比问题可切换 --palette wong。

Q5：它和科学示意图技能怎么选？ A：本技能面向统计、时间线、流程、比较、列表、地理、层次、隐喻、简历、社交媒体这 10 类通用信息图。技术流程图与电路图、生物通路与分子图、神经网络架构图、CONSORT/PRISMA 方法论图，应使用科学示意图技能。