AlphaMoatによると、2026-09時点でScientific Graphical Abstract Skillのダウンロード数は2,326、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中4,222位、デザイン・メディアでは512件中418位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 37 | 1373 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 130 | 2326 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
文書では、プロンプトまたは CSV/JSON データから SVG 図解、フローチャート、一般的なグラフを作り、スタイルを調整してベクター編集ツールで仕上げる方法を説明します。任意の AI モデルに対応すると記載されていますが、現行実装は実際にはプロバイダーを呼び出しません。実装が更新されるまではローカルのテンプレート/SVG 構築として扱ってください。生成 SVG のテキストや属性には信頼できない入力が含まれる可能性があるため、Web サイトや投稿システムに埋め込む前に確認・無害化します。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2326 | — | 2 |
| 2026-08 | 1701 | +20.8% | 2 |
| 2026-07 | 1408 | +30.0% | 2 |
| 2026-06 | 1083 | +21.0% | 2 |
| 2026-05 | 895 | — | 1 |
| 2026-03 | 490 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
# Scientific Graphical Abstract Generator > **AI-Powered Scientific Visualization Tool** - Generate editable graphical abstracts for research papers ## Description Generate professional graphical abstracts for scientific papers using multiple AI models. This skill transforms research descriptions and data into publication-quality, editable SVG visualizations. ## Features
- **Multiple AI Models**: Support for Claude, GPT-4o, DeepSeek, and other multimodal models - **Editable SVG Output**: Generate vector graphics that can be edited in Inkscape, Illustrator, or any SVG editor - **Multiple Chart Types**: Bar charts, line charts, pie charts, scatter plots, flowcharts, diagrams - **Data-Driven Visuals**: Automatically create charts from CSV/JSON data - **Customizable Styles**: Adjust colors, fonts, layouts to match journal requirements - **Publication Ready**: High-quality output suitable for scientific journals ## Usage ``` /graphical-abstract Generate a graphical abstract showing the research workflow for a CRISPR gene editing study /graphical-abstract Create a bar chart comparing the performance of three different machine learning models from this data: [data] /graphical-abstract Design a flowchart illustrating the mechanism of action of the proposed drug /graphical-abstract Generate a line chart showing temperature changes over time from the following CSV data ``` ## Examples ### Generate Research Workflow Diagram ``` /graphical-abstract Create a graphical abstract showing the workflow: Sample preparation → RNA extraction → Sequencing → Data analysis → Results visualization. Use a clean, professional style with blue color scheme. ``` ### Create Data Visualization ``` /graphical-abstract Generate a bar chart with the following data: Model A: 85% accuracy Model B: 92% accuracy Model C: 78% accuracy Title: Model Performance Comparison Y-axis: Accuracy (%) Color scheme: Professional blue gradient ``` ### Generate Mechanism Diagram ``` /graphical-abstract Design a schematic diagram showing how the proposed inhibitor binds to the active site of the enzyme, blocking substrate access. Include labels for key components. ``` ## Command Reference ### generate Generate a graphical abstract. | Option | Description | |--------|-------------| | `--prompt` | Description of what to visualize | | `--data` | Data file (CSV/JSON) for charts | | `--type` | Chart type: bar, line, pie, scatter, flowchart, diagram | | `--model` | AI model: claude, gpt4o, deepseek (default: claude) | | `--style` | Style: minimal, professional, colorful, journal | | `--output` | Output SVG file path | | `--width` | Canvas width (default: 800) | | `--height` | Canvas height (default: 600) | ### template Use predefined templates for common visualizations. | Option | Description | |--------|-------------| | `--type` | Template type: workflow, mechanism, comparison, timeline | | `--prompt` | Specific requirements | ## Supported Models ### Claude (Recommended) - Best for: Complex diagrams, scientific illustrations - Vision capabilities: Excellent - API: Anthropic Claude API ### GPT-4o - Best for: Charts, data visualization - Vision capabilities: Very good - API: OpenAI API ### DeepSeek - Best for: Technical diagrams, cost-effective - Vision capabilities: Good - API: DeepSeek API ## Output Format All outputs are in **SVG format** which offers: - **Editable**: Open in Inkscape, Adobe Illustrator, or any text editor - **Scalable**: Infinite resolution without quality loss - **Web-ready**: Can be embedded directly in websites - **Publication quality**: Meets most journal requirements Example SVG structure: ```xml <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 800 600"> <!-- Editable elements with clear structure --> <g id="chart-area">...</g> <g id="labels">...</g> <g id="legend">...</g> </svg> ``` ## Notes - For complex visualizations, provide detailed descriptions - Data files should be in CSV or JSON format - SVG files can be edited after generation - Different models may produce different styles - Journal-specific requirements can be specified in the prompt ## Related Skills - [sci-data-extractor](../sci-data-extractor/) - Extract data from scientific papers - [semanticscholar-search-skill](../semanticscholar-search-skill/) - Search academic papers - [pubmed-search-skill](../pubmed-search-skill/) - Search biomedical literature
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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。