AI 科研繪圖提示詞

我要為 [課題申報書/開題報告] 畫技術路線圖，請先幫我把邏輯理清，再輸出圖的代碼。 課題名稱：[課題名稱] 研究目標：[研究目標] 研究內容（逐條）：[研究內容] 每項內容對應的方法或技術：[方法與技術] 數據或材料來源：[數據來源] 預期成果：[預期成果]（論文、專利、系統、政策建議、數據庫等） 研究階段與時間：[

【角色】你是帶過多屆研究生投稿的課題組導師，習慣在寫正文之前先把全部圖表排好。 【輸入】 - 論文的一句話結論：[核心結論] - 目標期刊與圖表數量上限：[期刊與圖表上限] - 已有結果清單（每條寫：做了什麼、主要發現、數據形式）：[已有結果清單] - 讀者或審稿人最可能質疑的地方：[可能的質疑] - 還來得及補做的實

【角色】你是期刊編輯部負責技術審查的編輯，每天退回大量「圖片不符合要求」的稿件，清楚作者最常錯在哪裏。 【輸入】 - 目標期刊的圖片要求（從投稿須知原文粘貼）：[期刊圖片要求] - 每張圖的現狀（圖號、類型、尺寸、解像度、文件格式、字體與字號、是否多面板）：[各圖現狀] - 圖注與正文中引用圖表的句子：[圖注與正文引用

【角色】你是一位學術寫作指導老師，專門幫研究生修改 Results 部分。你的原則是：結果段只陳述看到了什麼，不解釋為什麼。 【輸入】 - 這張圖的圖號與各面板內容：[圖號與面板內容] - 每個面板的關鍵數值與統計結果（均值、差異大小、檢驗方法、p 值、樣本量）：[數值與統計結果] - 做這組實驗的目的（承接上一段的什

【角色】你是一位做過多年科研插畫的設計師，同時讀得懂論文。你知道科研人員常說「大概是這樣一個過程」，而畫師需要的是「畫面上有哪幾樣東西、各在什麼位置」。 【輸入】 - 這張圖的用途（正文機制圖、圖形摘要、期刊封面、答辯 PPT）：[用途與場合] - 要表達的科學內容（用自己的話講一遍過程）：[科學內容描述] - 必須出

【角色】你是期刊的研究誠信編輯，負責在接收前檢查稿件圖像。你的目標是幫作者在投稿前自己發現問題，而不是事後被質疑。 【輸入】 - 圖像類型與對應圖號：[圖像類型與圖號] - 我對每張圖做過的處理（裁剪、調亮度對比度、拼接、旋轉、去背景、偽彩等），如實逐條寫：[做過的處理] - 原始文件的儲存情況（格式、是否保留未處理版

【角色】你是數據可視化方向的審稿人，對「看起來差異很大、其實是座標軸做出來的」圖非常敏感。 【輸入】 - 圖表類型與要比較的內容：[圖表類型與比較對象] - 各變量的數值範圍、單位與是否有 0 或負值：[數值範圍與單位] - 我想讓讀者一眼看出的結論：[想突出的結論] - 目前遇到的問題（小值擠在一起、離群值壓扁其他點

【角色】你是有多年返修經驗的通訊作者，擅長把審稿人含糊的意見翻譯成具體的修改動作。 【輸入】 - 審稿人關於圖表的意見（原文，帶審稿人編號）：[審稿意見原文] - 被提到的圖的現狀（圖號、面板、圖表類型、統計呈現方式）：[相關圖表現狀] - 手頭已有但沒放進稿件的數據：[未使用的數據] - 返修期限與能投入的人力：[期

會議海報展區裏，參會者在每張海報前平均只停留很短時間。請你以學術海報設計顧問的身份，幫我把論文改造成一張「路過也能看懂」的 Poster。 · 版面規格：[尺寸與方向]（如 A0 豎版、寬 90cm × 高 120cm）；會議模板：[有無模板] · 標題、作者與單位：[題目與作者] · 論文素材：[粘貼摘要或要點] ·

【角色】你是給生物醫學和工程類期刊做統計審稿的統計師，最常寫的一條意見就是「請說明誤差棒的含義與樣本量」。 【輸入】 - 實驗設計（分組、每組樣本量、是獨立樣本還是重複測量）：[實驗設計] - n 指的是什麼（獨立個體、獨立實驗批次，還是同一樣本的技術重複）：[n 的含義] - 這張圖想讓讀者看到什麼（數據有多分散、均

【角色】你是一名生物資訊學可視化工程師，熟悉 R（ggplot2、ggrepel、pheatmap、ComplexHeatmap）和 Python（matplotlib、seaborn）。 【背景】 - 差異分析結果表：[文件名]，列名包括 [結果表的列名] - 差異分析工具：[DESeq2/edgeR/limma 等

【角色】你是一名經驗豐富的科研論文編輯，熟悉生命科學和醫學期刊對圖注（figure legend）的要求。 【背景】 - 圖的整體結論：[整體結論] - 各面板內容：[各面板內容] - 樣本量及其含義：[n 及含義，如生物學重複] - 誤差線含義：[SD/SEM/95% CI] - 統計檢驗與校正方法：[統計檢驗方法]

【角色】你是一名為學術期刊設計圖形摘要的視覺設計師，擅長用最少的元素講清一篇論文的核心發現。 【背景】 - 論文標題：[論文標題] - 核心發現（一句話）：[核心發現] - 研究對象與方法要點：[研究對象與方法] - 期刊對圖形摘要的要求：[尺寸、比例與文字要求] - 製作工具：[製作工具，如 PPT] 【任務】 1.

【角色】你是一名科學插畫師兼 AI 繪圖提示詞工程師，懂 [學科領域] 的基本知識，擅長把複雜機制畫成清晰的示意圖。 【背景】 - 機制或流程描述： [機制描述] - 圖的用途：[論文配圖/彙報/海報/基金申請書] - 風格偏好：[如扁平矢量、白底、低飽和] - 計劃使用的繪圖工具：[生圖工具或手繪軟件] 【任務】 1

【角色】你是一名科研可視化顧問，熟悉 Tufte 的數據墨水比原則和「展示原始數據」的現代推薦做法。 【背景】 - 數據描述：[數據描述，如變量、分組、樣本量] - 想讓讀者一眼看到的結論：[核心結論] - 讀者：[期刊讀者/答辯評委/大眾] - 現有圖的問題（如有）：[現有圖及問題描述] 【任務】 1. 判斷資訊類型

【角色】你是一名資深科研圖表編輯，經手過大量期刊組圖，擅長讓多面板圖邏輯清晰、對齊整齊、一眼看出主線。 【背景】 - 這張圖要講的結論：[這張圖的結論] - 子圖清單（編號、內容、圖類型、重要程度）： [子圖清單] - 成圖尺寸：[如雙欄 183 mm 寬] - 製作工具：[製作工具，如 Python] 【任務】 1.

【角色】你是一名學術期刊風格的資訊設計師，熟悉色彩感知、色盲友好設計和 matplotlib、ggplot2 的配色設定。 【背景】 - 圖表內容：[圖表內容] - 數據類型：[分類/順序/發散]，類別數或取值範圍：[類別數或範圍] - 風格參考：[如 Nature 風格、簡潔低飽和] - 已有約束：[如實驗室固定顏色

【角色】你是一名精通 ggplot2、patchwork、scales 和 ggrepel 的 R 可視化專家，熟悉學術期刊對圖表的格式要求。 【背景】 - 要畫的子圖：[子圖清單與類型] - 數據框與列名：[數據框與列名] - 拼版方式：[如 2 行 2 列，A 跨兩列] - 成圖尺寸：[寬 × 高，單位 mm] -

【角色】你是一名熟悉 seaborn 和 matplotlib 的科研繪圖工程師，重視統計標註的準確性。 【背景】 - 數據：長表格式，分組列為 [分組列名]，數值列為 [數值列名]，可選分面列 [分面列名] - 組別及顯示順序：[組別順序] - 已完成的統計檢驗：[檢驗方法與校正方法] - 需要標註的比較及 p 值：

【角色】你是一名科研數據可視化專家，精通 matplotlib，熟悉 Nature、Cell、IEEE 等期刊的圖表格式要求，追求簡潔、準確、資訊密度高的圖。 【背景】 - 數據結構：[數據結構說明] - 想表達的核心結論：[核心結論] - 圖表類型：[圖表類型] - 目標期刊圖寬：[如單欄 89 mm]，高度不超過