理工科概念四图科普生成器

解决什么问题

当傅里叶变换、相对论、黑洞这类理工科概念进入公众号、课件或自学材料时，常卡在抽象公式和术语上。读者能看懂单个词，却抓不住“为什么这样发生”和“在哪里会用到”。这个技能要做的不是复述百科，而是把概念降维成一条可阅读的图片叙事：先看到现象，再拆开原理，理解核心机制，最后落到应用场景，并全程用中文标注和通俗注解降低阅读门槛。

它如何工作

技能围绕固定四图结构组织内容，而不是随意生成多张图片。核心步骤包括：

• 概念降维：根据 concept_name 和 target_audience 判断讲解深度，例如“大众非专业读者”“初中生”或自媒体读者。
• 四图大纲：按现象引入、原理解剖、核心机制、应用场景规划逻辑递进关系。
• 视觉提示词生成：为每幅图生成强调中文标注、视觉焦点和画风偏好的提示词。
• 异步生成与轮询：通过 execute_task.py 提交任务，拿到 task_id 后用 query_task.py 查询状态，直到四幅图全部完成。
• 融合质检：把图片、通俗文案、逻辑摘要和质检报告整合，并输出可视化 HTML 预览。

适用边界

它适合科普自媒体、教育课件和复杂知识降维，但不适合需要精确学术图表、公式推导或可验证数据引用的场景。真实调用需要 ShowAPI appKey；无 appKey 时会进入模拟预览，结果只用于看效果，不应当作正式产出。质检评分用于判断通俗性、逻辑连贯性和中文清晰度，最终仍需结合目标读者手动校对。