research-to-diagram

by nexu-io

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SKILL.md About

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name: research-to-diagram
catalog-name: Research To Diagram
description: 深度调研主题并自动生成知识关系图谱PDF。接收研究主题后自动进行网络调研、信息收集、知识整理，最终生成专业的可视化关系图谱。适用于"研究...并做图"、"深度分析...并可视化"、"生成知识图谱"等场景。
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# Research to Diagram

深度调研主题并自动生成知识关系图谱PDF。从研究到可视化的一站式工具。

## Description

这个 Skill 接收用户提供的研究主题，自动进行深度网络调研、信息收集、知识整理、结构设计，最终生成专业的可视化关系图谱PDF。与 `structure-to-pdf` 不同，本 Skill 专注于**主动研究和知识挖掘**，而非被动的数据转换。

## 核心特性

- **自动调研**：使用 WebSearch 进行多轮深度调研
- **智能整理**：自动提取、分类、结构化信息
- **专业设计**：根据主题特点选择最佳可视化方案
- **多种输出**：支持 Graphviz、PlantUML、Mermaid 等工具
- **高质量PDF**：生成矢量图形，可无限缩放

## Trigger Conditions

当用户想要：
- 研究某个复杂主题的知识结构（如"红楼梦人物关系"）
- 生成人物关系图、概念图谱、知识图谱
- 理解某个领域的组织架构、技术架构
- 可视化复杂的关系网络
- 需要从零开始研究并可视化某个主题

**关键词**：
- "调研...并做图"
- "研究...的关系"
- "深度分析...并可视化"
- "生成...知识图谱"
- "画...关系图"（无现成数据）

## Workflow

### 1. 任务规划（TodoWrite）
```
- 深度调研主题和相关知识
- 设计图谱结构和层次
- 创建可视化图表
- 生成PDF文档
```

### 2. 深度调研阶段
- **多轮 WebSearch**：从不同角度收集信息
  - 主题概述和背景
  - 核心要素和人物/概念
  - 关系和联系
  - 层次和分类
- **信息源记录**：保存所有参考资料链接
- **知识提取**：识别关键实体和关系

### 3. 结构设计阶段
根据主题类型选择最佳结构：

**人物关系图**：
- 家族谱系：多层次树状结构
- 社会网络：网状关系图
- 组织架构：层次化布局

**概念图谱**：
- 知识分类：树状或思维导图
- 概念关系：有向图
- 流程图：线性或分支流程

**技术架构**：
- 系统组件：模块化布局
- 依赖关系：层次或网络图
- 数据流向：流程图

### 4. 可视化实现

优先使用 **Graphviz** (DOT 语言)：
```dot
digraph G {
    // 全局样式
    graph [rankdir=TB bgcolor="#fdfdf5" fontname="Arial Unicode MS"]
    node [shape=box style="rounded,filled" fillcolor="#e8f4f8"]
    edge [fontname="Arial Unicode MS"]

// 使用 subgraph cluster 分组
    subgraph cluster_group1 {
        label="分组名称"
        node1 [label="节点1"]
        node2 [label="节点2"]
    }

// 定义关系
    node1 -> node2 [label="关系类型" color=red]
}
```

**备选工具**：
- PlantUML：UML 图、时序图
- Mermaid：简单流程图、时序图

### 5. PDF 生成
```bash
dot -Tpdf diagram.dot -o output.pdf
```

### 6. 文档整理
可选生成说明文档，包含：
- 研究主题概述
- 图谱说明
- 参考资料来源（Sources）
- 使用说明

## 设计原则

### 视觉设计
1. **颜色编码**：使用不同颜色区分类别
2. **形状区分**：不同类型实体用不同形状
3. **层次清晰**：使用 subgraph cluster 分组
4. **关系标注**：边的颜色、样式、标签表达关系类型
5. **中文支持**：使用 "Arial Unicode MS" 或系统中文字体

### 信息层次
1. **标题层**：主标题
2. **分组层**：主要类别/家族
3. **实体层**：具体人物/概念
4. **关系层**：连接和标注
5. **图例层**：说明符号含义

### 布局策略
- **rankdir=TB**：自上而下（家族树、组织架构）
- **rankdir=LR**：从左到右（流程图、时间线）
- **rankdir=BT**：自下而上（依赖图）
- **splines=ortho**：正交边（清晰的组织图）
- **splines=curved**：曲线边（美观的关系网）

## 输出文件

默认保存位置：`~/Downloads/` 或用户指定目录

生成文件：
- `<topic>_relations.dot` - Graphviz 源文件
- `<topic>_relations.pdf` - 最终PDF图谱
- `<topic>_sources.md` - 参考资料（可选）

## 使用示例

### 示例 1：文学作品人物关系
```
用户：深度调查《三国演义》里人物之间的关系，然后做个结构图 PDF
```

Skill 执行：
1. 调研三国主要人物、阵营、关系
2. 设计：魏蜀吴三大阵营 + 人物层次 + 联盟/对抗关系
3. 使用 Graphviz 创建多层次关系图
4. 生成 PDF

### 示例 2：技术概念图谱
```
用户：研究 Kubernetes 架构并生成可视化图谱
```

Skill 执行：
1. 调研 K8s 核心组件、架构层次
2. 设计：控制平面/数据平面/插件生态
3. 生成技术架构图
4. 输出 PDF

### 示例 3：历史事件关系
```
用户：分析二战主要国家和联盟关系，做成图表
```

Skill 执行：
1. 调研参战国家、阵营、关键时间节点
2. 设计：轴心国/同盟国/中立国关系网
3. 生成带时间线的关系图
4. 输出 PDF

## 与 structure-to-pdf 的区别

| 特性 | research-to-diagram | structure-to-pdf |
|------|---------------------|------------------|
| 输入 | 仅主题/研究问题 | 现成的结构化数据 |
| 调研 | ✅ 自动深度调研 | ❌ 无需调研 |
| 知识整理 | ✅ 自动提取和结构化 | ❌ 直接使用用户数据 |
| 应用场景 | 知识探索、研究可视化 | 快速数据转换 |
| 时间 | 较长（需调研） | 快速 |

**何时使用本 Skill**：
- ✅ 没有现成数据，需要从零研究
- ✅ 想要深度了解某个主题的知识结构
- ✅ 需要权威来源支持的可视化

**何时使用 structure-to-pdf**：
- ✅ 已有结构化数据
- ✅ 需要快速转换为图表
- ✅ 数据格式简单清晰

## 依赖工具

**必需**：
- Graphviz: `brew install graphviz` (macOS)
- WebSearch: Claude Code 内置

**可选**：
- PlantUML: `brew install plantuml`
- Mermaid CLI: `npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli`

## 配置选项

用户可以通过参数自定义：
- `--tool`: 指定可视化工具 (graphviz/plantuml/mermaid)
- `--layout`: 指定布局方向 (TB/LR/BT/RL)
- `--output`: 指定输出目录
- `--depth`: 调研深度 (quick/medium/deep)
- `--sources`: 是否生成参考资料文档

## 最佳实践

1. **明确主题范围**：主题越具体，图谱越清晰
2. **合理分组**：使用 cluster 将相关实体分组
3. **控制复杂度**：单个图谱不超过 50 个节点
4. **渐进细化**：先生成总览图，再深入细节
5. **颜色一致**：同类实体使用相同配色
6. **标注来源**：在 PDF 底部或单独文档标注参考资料

## 常见图谱类型模板

### 人物关系图模板
```dot
- 家族/组织用 cluster 分组
- 人物用 box/ellipse，重要人物用特殊形状
- 血缘关系用实线，婚姻用红色，其他用虚线
- 添加图例说明符号含义
```

### 概念图谱模板
```dot
- 顶层概念在上方
- 子概念逐层展开
- is-a 关系用实线，has-a 用虚线
- 使用颜色区分不同类别
```

### 技术架构图模板
```dot
- 分层架构用 rankdir=TB
- 组件用矩形，服务用圆角矩形
- 依赖关系用箭头
- 关键路径用粗线或特殊颜色
```

## 故障排除

**中文显示乱码**：
```dot
graph [fontname="Arial Unicode MS"]
node [fontname="Arial Unicode MS"]
edge [fontname="Arial Unicode MS"]
```

**图谱过于复杂**：
- 使用 `concentrate=true` 合并相同边
- 分割成多个子图
- 使用不同的 rankdir

**布局不理想**：
- 调整 `ranksep` 和 `nodesep`
- 使用 `rank=same` 强制节点同层
- 尝试不同的 `splines` 设置

## 版本历史

- **v1.0** (2026-01-02): 初始版本
  - 基于《红楼梦》人物关系图谱项目总结
  - 支持 Graphviz 自动生成
  - 集成 WebSearch 深度调研
  - TodoWrite 任务管理