# Tw Edu Research Viz

> 以真實數據製作研究圖表。適用於研究圖表、PRISMA、教學研究視覺化。

- Skill: `fw1201/tw-edu-research-viz-2` (Agent Skill, multi-file: 11 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add fw1201/tw-edu-research-viz-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/fw1201/tw-edu-research-viz-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: fw1201 (https://skillmd.com/u/fw1201)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/fw1201/tw-edu-research-viz-2

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# 教學研究視覺化

以真實數據製作研究圖表。適用 Codex 與 Claude Code，繁體中文輸出。

## 開始前

讀取 [共用工作方式](references/common/workflow.md)。檢查目前工作區的 `teacher-profile.md`；本次要求優先於對話脈絡、設定檔及預設。已提供的資訊不要重問。

## 任務要求

先確認圖表目的、數據單位、樣本與來源。PRISMA 為簡化流程圖，數量需守恆，不冒充完整系統性回顧報告。中文必須可讀。其他圖表使用可用工具據實繪製，不呼叫不存在的腳本。

## 工作流程

1. 確認使用者要完成的成果，讀取素材與必要教學脈絡。
2. 依上述任務要求提出具體內容，保留來源與待確認事項。需要重大選擇時提供可評估的草稿。
3. 讀取本技能的 `schemas/` 輸入規格與 `examples/` 範例；以實際內容建立 JSON。範例中的資料不得混入正式成品。
4. 從任意工作目錄使用下列 CLI。先驗證，再生成，最後檢查成品及驗證紀錄。

```bash
# SKILL_DIR 為本技能安裝目錄；TASK_DIR 為目前工作區的任務輸出目錄。
python3 "$SKILL_DIR/scripts/generate_prisma.py" --input "$TASK_DIR/input.json" --validate-only
python3 "$SKILL_DIR/scripts/generate_prisma.py" --input "$TASK_DIR/input.json" --output "$TASK_DIR/output.png"
# 僅在明確需要展示時使用；輸出標示為範例。
python3 "$SKILL_DIR/scripts/generate_prisma.py" --example --output "$TASK_DIR/example.png"
```

## 安裝依賴

```bash
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -r "$SKILL_DIR/requirements.txt"
```

執行生成器時可將上方 python3 換成虛擬環境的 Python。舊版只傳主題或科目的呼叫不再生成固定範例；依 schema 填入實際內容。


## 按需參考

- [研究圖表選型](references/academic_viz_types.md)

參考資料是教學素材；若與本版輸入規格或實際工具能力不同，以當前 schema 與可用工具為準。來源與專業主張需要查證。

## 交付檢查

核對年段、科目與實際內容；不把未查證的資料寫成事實。確認學生可見成品未混入內部答案或理由。提供成品路徑與尚待教師確認項目，未執行的外部操作不標記完成。