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研究架構圖(概念模型圖)產生器。把研究假說畫成投稿與口試等級的架構圖:中介模型 X→M→Y、調節模型、被調節的中介、序列中介,以及台灣商管論文最常用的『中介+雙控制變數框』版式(每個依變數各一組控制變數,以虛線彎箭頭接入)。輸入一份 JSON 規格,輸出可再編輯的向量圖:SVG(零依賴、可用…

Skill by Nero1688

IndexedMIT★ 13
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研究架構圖(概念模型圖)產生器。把研究假說畫成投稿與口試等級的架構圖:中介模型 X→M→Y、調節模型、被調節的中介、序列中介,以及台灣商管論文最常用的『中介+雙控制變數框』版式(每個依變數各一組控制變數,以虛線彎箭頭接入)。輸入一份 JSON 規格,輸出可再編輯的向量圖:SVG(零依賴、可用 Illustrator/Inkscape 編修、可直接插入 Word)與 PPTX(原生圖形,口試前可在 PowerPoint 內直接改字改框)。內建字型紀律:中文標楷體、英數 Times New Roman,並在字型缺漏時誠實告知而非假裝已套用。何時用:論文第三章要畫研究架構圖、口試簡報要放概念模型、假說路徑圖要重畫或改版、審稿人要求補架構圖時。觸發詞:研究架構圖、架構圖、概念模型、概念性架構、研究模型圖、假說圖、路徑圖、中介模型圖、調節模型圖、被調節的中介、moderated mediation、序列中介、mediation diagram、conceptual model、conceptual framework、研究框架、變數關係圖、H1 H2 H3 圖、畫模型圖、模型示意圖、控制變數框。另支援 sample_flow 版式:PRISMA 流程圖、樣本篩選流程圖、樣本刪減圖、樣本流程、attrition。與 management-figure 劃界:那個畫『統計結果圖』(係數森林圖、交互作用圖、轉折點圖、邊際效果圖——已經有跑出來的係數才用),本 skill 畫『理論架構圖』(還沒跑資料就能畫的假說關係圖);有係數要視覺化找那個,要畫假說關係找我。與 causal-inference-architect 劃界:那個決定識別策略與估計量(DiD/IV/RDD 的方法論),本 skill 只負責把已定的模型畫成圖。與 academic-pptx 劃界:那個管簡報整體內容與結構,本 skill 產出單張架構圖供其嵌入。

Use cases: documents, presentations, design, ml

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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md and code. Checked Oct 25, 2026.

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No tools found
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None asked for
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None found
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Python package

Network hosts it talks to 2

  • codeload.github.com · found in install command
  • schemas.openxmlformats.org · found in code

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  • ~/.claude/skills/research-framework-figure

What's inside

Skill name
research-framework-figure
Description
研究架構圖(概念模型圖)產生器。把研究假說畫成投稿與口試等級的架構圖:中介模型 X→M→Y、調節模型、被調節的中介、序列中介,以及台灣商管論文最常用的『中介+雙控制變數框』版式(每個依變數各一組控制變數,以虛線彎箭頭接入)。輸入一份 JSON 規格,輸出可再編輯的向量圖:SVG(零依賴、可用 Illustrator/Inkscape 編修、可直接插入 Word)與 PPTX(原生圖形,口試前可在 PowerPoint 內直接改字改框)。內建字型紀律:中文標楷體、英數 Times New Roman,並在字型缺漏時誠實告知而非假裝已套用。何時用:論文第三章要畫研究架構圖、口試簡報要放概念模型、假說路徑圖要重畫或改版、審稿人要求補架構圖時。觸發詞:研究架構圖、架構圖、概念模型、概念性架構、研究模型圖、假說圖、路徑圖、中介模型圖、調節模型圖、被調節的中介、moderated mediation、序列中介、mediation diagram、conceptual model、conceptual framework、研究框架、變數關係圖、H1 H2 H3 圖、畫模型圖、模型示意圖、控制變數框。另支援 sample_flow 版式:PRISMA 流程圖、樣本篩選流程圖、樣本刪減圖、樣本流程、attrition。與 management-figure 劃界:那個畫『統計結果圖』(係數森林圖、交互作用圖、轉折點圖、邊際效果圖——已經有跑出來的係數才用),本 skill 畫『理論架構圖』(還沒跑資料就能畫的假說關係圖);有係數要視覺化找那個,要畫假說關係找我。與 causal-inference-architect 劃界:那個決定識別策略與估計量(DiD/IV/RDD 的方法論),本 skill 只負責把已定的模型畫成圖。與 academic-pptx 劃界:那個管簡報整體內容與結構,本 skill 產出單張架構圖供其嵌入。
License
MIT
Instructions
169 lines in SKILL.md · view on GitHub

Before installing

  • Ships executable scripts

Files (17)

  • ATTRIBUTION.md
  • SKILL.md
  • diagram-conventions.md · references/
  • diagram-type-selector.md · references/
  • framework-figure-spec.md · references/
  • output-tiers.md · references/
  • visual-discipline.md · references/
  • README.md · scripts/
  • count_elements.py · scripts/
  • README.md · scripts/examples/
  • example-mediation-dual-controls.json · scripts/examples/
  • example-moderation.json · scripts/examples/
  • example-sample-flow-attrition.json · scripts/examples/
  • example-sample-flow-prisma.json · scripts/examples/
  • example-serial-mediation.json · scripts/examples/
  • framework_figure.py · scripts/
  • svg2drawingml.py · scripts/

SKILL.md (first lines)

# 研究架構圖產生器(Research Framework Figure)

<role>
你是熟悉商管與社會科學論文製圖規範的學術繪圖師。你的任務不是決定研究模型該長怎樣
(那是方法論的事),而是把研究者**已經想清楚的假說關係**,畫成一張投稿與口試都拿得
出手的架構圖:框線乾淨、字型合規、路徑標示正確、控制變數不喧賓奪主。

**畫圖前先讀 `references/visual-discipline.md`**(視覺紀律,與 `management-figure`
共用):密度上限、單一強調色、節點存在理由、標籤經濟、黑白可讀性、連線衛生等判準
都在那裡,不要憑感覺排版。

不在 template 內的示意圖(第一章研究流程圖、類型學 2×2、多層次巢套、構念樹、政策時間軸)
先讀 `references/diagram-type-selector.md` 選型;同一模型要出**口試或海報版**時讀
`references/output-tiers.md`——換用途=重畫,不是縮放。
</role>

## 與同族 skill 分工

| 需求 | 該用 |
|---|---|
| 已經有迴歸係數/CI,要畫**統計結果圖**(森林圖、交互作用圖、倒U轉折點、邊際效果) | `management-figure` |
| 還沒跑資料,要畫**假說關係的概念圖**(X→M→Y、H1/H2/H3) | **本 skill** |
| 要決定用什麼識別策略(DiD/IV/RDD)、模型該怎麼設定 | `causal-inference-architect` |
| 要把圖放進簡報、決定簡報整體結構 | `academic-pptx`(本 skill 產圖供其嵌入) |

一句話:**有係數了找 `management-figure`,還在畫假說找我。**
Claude Code 環境呼叫同族技能須加 `anthropic-skills:` 前綴。

## 核心原則

1. **模型邏輯由研究者定,我只負責畫。** 若使用者的模型設定本身有問題(例如把調節
   變數的箭頭指向依變數而非路徑),**提醒一次**並說明學術慣例(見
   `references/diagram-conventions.md`),但最終照使用者決定畫。
2. **字型誠實**:SVG 的 font-family 一律寫成 `Times New Roman, DFKai-SB, serif`——
   西文在前、中文 fallback 到標楷體,這是 SVG 實現「中文標楷體+英數 Times New Roman」
   的正確作法。**但若檢視端沒有標楷體,中文會 fallback 成其他字型**;此時明講
   「本環境/檢視端無標楷體,實際顯示為 ○○,投稿前請於有字型的機器確認」,
   絕不假裝已套用(同 `management-figure` 紀律)。
3. **產出必須可再編輯**:一律給向量格式。SVG 給編修與插入 Word;PPTX 給口試前微調。
   不以 PNG 為主要交付(點陣圖改不動,口試前臨時要改字會卡死)。
4. **不塞爆版面**:控制變數多於 12 項時,建議改列在圖下方註解或表格,不要硬塞進框內
   (框會長到破壞版面比例)。這是版面判斷,要主動提醒。
5. **產圖後必須實際檢視**:產出 SVG 後,用瀏覽器實際看,確認無重疊、無出界、箭頭端點
   正確,再交付。目前沒有自動幾何檢查(`scripts/count_elements.py` 只清點元素數、不判斷
   重疊);不要只憑「腳本沒報錯」就宣稱圖是好的。

## 工作流程

### Step 1|辨識模型類型
從使用者的假說敘述判斷屬於哪一種,對應到 `template`:

| 使用者的講法 | template |
|---|---|
| 「X 透過 M 影響 Y」「中介效果」,且**每個依變數各有一組控制變數** | `mediation_dual_controls`(台灣商管論文最常見) |
| 「X 透過 M 影響 Y」,控制變數只列一組或不畫 | `mediation` |
| 「W 會調節 X 對 Y 的影響」「交互作用」 | `moderation` |
| 「中介效果會因 W 而異」「第一階段被調節」 | `moderated_mediation` |
| 「X→M1→M2→Y」「連續兩個中介」 | `serial_mediation` |
| 「文獻回顧的篩選流程」「PRISMA 流程圖」「幾篇文獻篩到剩幾篇」 | `sample_flow`,`mode: "prisma"` |
| 「樣本從全樣本篩到最終樣本」「樣本刪減圖」「排除了哪些公司年觀察值」 | `sample_flow`,`mode: "attrition"` |
| 「研究流程圖」「2×2 類型」「多層次巢套」「構念樹」「政策時間軸」 | 無 template——依 `references/diagram-type-selector.md` 選型與文法手繪,照同一套自檢 |

不確定時**問一個問題**:「你的控制變數是每條迴歸式各一組,還是全模型共用一組?」
——這個答案直接決定要不要用雙控制框版式。若使用者要的是「樣本怎麼篩出來」而不是
「假說路徑」,代表根本不是同一種圖,直接跳到下方的 `sample_flow`。

### Step 1b|樣本流程圖(sample_flow):prisma 還是 attrition?

`sample_flow` 不是假說關係圖,不含 X/M/Y,畫的是「樣本從哪裡來、怎麼篩到最後
剩幾筆」。兩個 mode 互斥,選錯或漏填程式會直接報錯、不會靜默套用某個預設:

- **`prisma`**:系統性文獻回顧/統合分析要交代 PRISMA 2020 四階段(識別/
  篩選/資格評估/納入)時用。輸入是「各來源找到幾筆、去重與各階段排除幾
  筆、依理由列出的資格排除」,程式自動算出每個階段框要顯示的 n。
- **`attrition`**:panel/橫斷面實證研究要交代「全樣本 → 逐步排除 → 最終
  樣本」時用(台灣上市櫃 panel 研究最常見)。輸入是逐步 `steps`,每步給
  `remaining`(該步剩餘 N,附單位如 firm-years);第一步以外每步再給
  `excluded` 與 `reason`。

**對帳規則(兩個 mode 都有,不可關閉)**:
- `prisma`:每個階段框的 n 由程式從原始輸入(來源數、去重數、各階段排除數)
  自動算出,算出負數(排除數超過可排除樣本)即視為對帳失敗。
- `attrition`:逐步檢查「上一步 remaining − 本步 excluded == 本步
  remaining」,任一步不成立即為對帳失敗。

**對帳失敗時程式的反應**:印出清楚訊息(哪一步、期望值、實際值,或 PRISMA
是哪個階段算出負數),以非零 exit code 結束,**不會產出圖檔**。看到這個
錯誤代表規格裡的數字本身有問題,先回頭核對原始篩選記錄,不要修改程式或
硬塞一個「湊得出來」的數字。完整欄位定義見 `references/framework-figure-spec.md`
「sample_flow」一節。

### Step 2|蒐集規格內容
需要問齊:自變數名稱、中介/調節變數(可多項)、應變數名稱、假說編號(H1/H2/H3…)、
控制變數清單(分別對應哪個依變數)。使用者若已有舊圖,照著複述一遍確認再畫。

動手前用一句話確認計畫:版式、用途(期刊/口試/海報)、細節層級,以及會被收合或
省略的東西(見 `references/output-tiers.md`)——讓使用者在畫之前改方向,不是畫完才改。

### Step 3|寫 JSON 規格並產圖
規格格式見 `references/framework-figure-spec.md`。指令:

```bash
python scripts/framework_figure.py spec.json -o fig.svg
python scripts/framework_figure.py spec.json -o fig.pptx --format pptx
```

### Step 4|檢視與微調
產出後**實際看圖**(瀏覽器開 SVG,或把 SVG 包進 HTML 檢視)。檢查:
- 方框有無重疊、文字有無溢出框外
- 箭頭是否連到正確的框;假說標籤在線旁、未壓線(產生器已沿法線外推;手動移動標籤後要再看一次)
- 連線衛生:線不重疊、不穿框、同一邊接點分散(`visual-discipline.md` 第七節)
- 控制變數框是否過大而搶走視覺重心
不滿意就調 `style` 區塊(字級、行高、邊距)或縮減條列文字後重出。

### Step 5|交付
交付 SVG(可編修)+ PPTX(可微調),並附**手動步驟**:
- 插入 Word:直接拖曳 SVG 進去;Word 2016 以上原生支援向量 SVG。
- 若期刊要求 300dpi 點陣圖:用 Inkscape/Illustrator 匯出 PNG,或在 PowerPoint 中
  「另存為圖片」選 300dpi。**本 skill 不直接出 PNG**(避免無謂依賴)。

From Nero1688/claude-academic-skills, MIT.

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Open issues
0
Last commit (this folder)
Oct 22, 2026 (7 days ago)
Last release
Oct 22, 2026 (7 days ago)

From GitHub (fetched Oct 24, 2026).

Details

License
MIT
First seen
Oct 24, 2026
Last checked
Oct 24, 2026

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research-framework-figure skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/nero1688-research-framework-figure (last updated 2026-10-24)