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任务输入

图表类型

系统架构图 - 电催化 AOR 研究工作流

学科

化学 / 电催化 / 计算化学

核心声明

Pt-CeO2 AOR 体系将催化剂合成、电化学测试、产物分析、DFT 计算和稳定性评估整合为统一的研究架构

输入描述

电催化氨氧化反应（AOR）研究：Pt-CeO2 催化剂通过 CeO2 介导 OH 吸附增强，实现 2.8 倍于 Ni 对照的活性。 研究工作流：(1) 催化剂合成 -> (2) 三电极表征 -> (3) IC/NMR/GC 产物分析 -> (4) DFT 界面机理 -> (5) 100 循环稳定性测试。

模式

image 模式 - 提示生成器产出结构化提示，无实际图像生成

执行日志

环境

  • 日期：2026-06-15
  • Skill：engineering-figure-agent
  • Python：3.14（venv）
  • 操作系统：Windows 11

步骤

  1. 阅读 references/figure-brief-spec.md，确认 Figure Brief JSON 模式
  2. 基于 AOR 系统架构 6 模块构建 request.json
  3. 填写所有必需字段（figure_goal、paper_claim、figure_type、mode、panels）
  4. 生成 6 面板结构化描述
  5. 编写 verification_checklist
  6. 生成面向 AI 图像模型的完整提示文本
  7. 保存 figure_brief.json 和 generated_prompt.txt

耗时

  • 手动构建：约 5 分钟
  • 脚本化输出：<1 秒

错误

  • scripts/build_engineering_figure_prompt.py 不在本地克隆中（上游可能未包含该脚本，或在其他分支）
  • 绕过方案：按 figure-brief-spec.md 手动构建等效输出

输出：系统架构 Figure Brief（提示生成器）

Figure Brief JSON

完整 JSON：artifacts/figure_brief.json

核心字段

字段 值
figure_goal 解释 AOR 系统架构及催化剂设计策略
paper_claim Pt-CeO2 通过 CeO2 介导 OH 吸附实现 2.8 倍 AOR 活性提升
figure_type system-architecture
mode image
panels 6 模块（合成 -> 电化学 -> 机理 -> 分析 -> DFT -> 稳定性）
output_formats prompt-only, prompt-json

面板布局（2x3 网格）

[催化剂合成] -> [电化学池] -> [反应机理]
       v              v              v
[产物分析]   ->   [DFT 建模]   ->   [稳定性测试]

生成的提示文本

完整提示：artifacts/generated_prompt.txt

为 AI 图像生成模型生成了详细的英文提示，描述：

  • 6 个功能模块的可视化布局
  • 各模块的具体内容
  • 箭头和数据流方向
  • 样式要求（白色背景，出版间距，简短标签）

核心声明验证

engineering-figure-agent image/prompt-builder 模式：为概念性图表生成结构化提示。 已验证：按 figure-brief-spec.md 构建完整 Figure Brief JSON 并生成适合 AI 图像模型的详细提示。

限制

  • 仅完成提示生成器阶段；未发起实际 AI 图像 API 调用
  • build_engineering_figure_prompt.py 不在本地克隆中；使用手动等效方案
  • 完整的图像模式端到端测试需要 AI 图像 API 密钥（Gemini/OpenAI/Nano Banana）

自审

任务 ID

task-04-prompt-builder

Figure Brief 模式合规

  • figure_goal：图表目的描述清晰
  • paper_claim：明确陈述 Pt-CeO2 OH 吸附机理
  • figure_type：system-architecture
  • mode：image
  • panels：6 模块按逻辑顺序排列
  • must_keep_labels：包含关键术语（Pt-CeO2、AOR、CeO2、DFT）
  • data：not_applicable（概念性图表）
  • style_constraints：8 条约束，覆盖背景、间距、流向、标签、尺寸
  • output_formats：prompt-only + prompt-json
  • verification_checklist：6 项，覆盖布局、标签、流向、尺寸

提示文本质量

  • 详细且结构化
  • 全部 6 模块含具体可视化内容
  • 阅读顺序清晰（左上 -> 右上 -> 左下 -> 右下）
  • 样式约束明确
  • 尺寸约束明确（单栏约 8.5 cm）

判定

通过

改进建议

  • 实际 AI 图像 API 调用可提供更完整的 L3 证据
  • 提示文本约 250 词；可能需要压缩以满足模型限制

评测备注

任务 ID

task-04-prompt-builder

深度

L3 - 完整 image 模式提示生成器：研究描述 -> figure brief spec -> 结构化 JSON -> 提示文本

评估

  • 模式合规：通过 - Figure Brief JSON 匹配 figure-brief-spec.md 所有必需字段
  • 提示质量：通过 - 生成的提示文本详细、结构化、可视化指令明确
  • 面板逻辑：通过 - 6 模块按正确逻辑顺序排列，2x3 网格布局
  • 样式约束：通过 - 8 条样式约束覆盖关键设计要求

关键发现

  • Figure Brief JSON 模式设计良好，可用于完整概念性图表规格
  • 提示生成器模式有效桥接研究描述和图像生成
  • 即使没有实际图像 API 调用，结构化 Brief 也是高价值输出

风险

  • image 模式依赖外部 AI 图像 API，需要 API 密钥
  • 未生成实际图像；无法验证提示有效性
  • build_engineering_figure_prompt.py 不在主分支；可能是上游未发布功能