Crie diagramas científicos de qualidade para publicação usando Nano Banana Pro AI com refinamento iterativo inteligente. Usa Gemini 3 Pro para revisão de qualidade. Regenera apenas se a qualidade estiver abaixo do limite para seu tipo de documento. Especializado em arquiteturas de redes neurais, diagramas de sistema, fluxogramas, vias biológicas e visualizações científicas complexas.
Scanned 9/8/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add artubss/SKILLS-CLAUDE-CODE --skill scientific-schematics --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Scientific Schematics?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/artubss-scientific-schematics)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
name: scientific-schematics
description: "Crie diagramas científicos de qualidade para publicação usando Nano Banana Pro AI com refinamento iterativo inteligente. Usa Gemini 3 Pro para revisão de qualidade. Regenera apenas se a qualidade estiver abaixo do limite para seu tipo de documento. Especializado em arquiteturas de redes neurais, diagramas de sistema, fluxogramas, vias biológicas e visualizações científicas complexas."
allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash]
---
# Esquemas e Diagramas Científicos
## Visão Geral
Esquemas e diagramas científicos transformam conceitos complexos em representações visuais claras para publicação. **Esta habilidade usa Nano Banana Pro AI para geração de diagramas com revisão de qualidade por Gemini 3 Pro.**
**Como funciona:**
- Descreva seu diagrama em linguagem natural
- Nano Banana Pro gera imagens de qualidade para publicação automaticamente
- **Gemini 3 Pro revisa a qualidade** em relação aos limites do tipo de documento
- **Iteração inteligente**: Regenera apenas se a qualidade estiver abaixo do limite
- Saída pronta para publicação em minutos
- Sem código, templates ou desenho manual necessário
**Limites de Qualidade por Tipo de Documento:**
| Tipo de Documento | Limite | Descrição |
|------------------|--------|-----------|
| journal | 8.5/10 | Nature, Science, periódicos revisados por pares |
| conference | 8.0/10 | Artigos de conferência |
| thesis | 8.0/10 | Dissertações, teses |
| grant | 8.0/10 | Propostas de financiamento |
| preprint | 7.5/10 | arXiv, bioRxiv, etc. |
| report | 7.5/10 | Relatórios técnicos |
| poster | 7.0/10 | Pôsteres acadêmicos |
| presentation | 6.5/10 | Slides, palestras |
| default | 7.5/10 | Propósito geral |
**Basta descrever o que você quer, e Nano Banana Pro cria.** Todos os diagramas são armazenados na subpasta figures/ e referenciados em papers/posters.
## Início Rápido: Gere Qualquer Diagrama
Crie qualquer diagrama científico simplesmente descrevendo-o. Nano Banana Pro cuida de tudo automaticamente com **iteração inteligente**:
```bash
# Gere para artigo de periódico (limite de qualidade mais alto: 8.5/10)
python scripts/generate_schematic.py "Diagrama de fluxo de participantes CONSORT com 500 rastreados, 150 excluídos, 350 randomizados" -o figures/consort.png --doc-type journal
# Gere para apresentação (limite menor: 6.5/10 - mais rápido)
python scripts/generate_schematic.py "Arquitetura encoder-decoder do Transformer mostrando atenção multi-cabeça" -o figures/transformer.png --doc-type presentation
# Gere para pôster (limite moderado: 7.0/10)
python scripts/generate_schematic.py "Via de sinalização MAPK de EGFR para transcrição gênica" -o figures/mapk_pathway.png --doc-type poster
# Iterações máximas personalizadas (máx 2)
python scripts/generate_schematic.py "Diagrama de circuito complexo com amp-op, resistores e capacitores" -o figures/circuit.png --iterations 2 --doc-type journal
```
**O que acontece nos bastidores:**
1. **Geração 1**: Nano Banana Pro cria imagem inicial seguindo as melhores práticas para diagramas científicos
2. **Revisão 1**: **Gemini 3 Pro** avalia a qualidade em relação ao limite do tipo de documento
3. **Decisão**: Se qualidade >= limite → **PRONTO** (sem mais iterações necessárias!)
4. **Se abaixo do limite**: Prompt aprimorado baseado na crítica, regenera
5. **Repete**: Até que a qualidade atenda ao limite OU máximo de iterações atingido
**Benefícios da Iteração Inteligente:**
- ✅ Economiza chamadas de API se a primeira geração é boa o suficiente
- ✅ Padrões de qualidade mais altos para artigos de periódicos
- ✅ Entrega mais rápida para apresentações/pôsteres
- ✅ Qualidade apropriada para cada caso de uso
**Saída**: Imagens versionadas mais um log detalhado de revisão com pontuações de qualidade, críticas e informações de parada antecipada.
### Configuração
Defina sua chave de API do OpenRouter:
```bash
export OPENROUTER_API_KEY='your_api_key_here'
```
Obtenha uma chave de API em: https://openrouter.ai/keys
### Melhores Práticas para Geração de IA
**Prompts Eficazes para Diagramas Científicos:**
✓ **Bons prompts** (específicos, detalhados):
- "Fluxograma CONSORT mostrando fluxo de participantes desde rastreamento (n=500) através de randomização até análise final"
- "Arquitetura de rede neural Transformer com pilha de encoder à esquerda, pilha de decoder à direita, mostrando conexões de atenção multi-cabeça e atenção cruzada"
- "Cascata de sinalização biológica: receptor EGFR → RAS → RAF → MEK → ERK → núcleo, com etapas de fosforilação rotuladas"
- "Diagrama de bloco do sistema IoT: sensores → microcontrolador → módulo WiFi → servidor em nuvem → aplicativo móvel"
✗ **Evite prompts vagos**:
- "Faça um fluxograma" (muito genérico)
- "Rede neural" (qual tipo? quais componentes?)
- "Diagrama de via" (qual via? quais moléculas?)
**Elementos-chave a incluir:**
- **Tipo**: Fluxograma, diagrama de arquitetura, via, circuito, etc.
- **Componentes**: Elementos específicos a incluir
- **Fluxo/Direção**: Como os elementos se conectam (esquerda-para-direita, topo-para-baixo)
- **Rótulos**: Anotações ou texto chave a incluir
- **Estilo**: Quaisquer requisitos visuais específicos
**Diretrizes de Qualidade Científica** (aplicadas automaticamente):
- Fundo limpo/claro branco
- Alto contraste para legibilidade
- Rótulos claros e legíveis (mínimo 10pt)
- Tipografia profissional (fontes sem serifa)
- Cores amigáveis para daltônicos (paleta Okabe-Ito)
- Espaçamento adequado para evitar aglomeração
- Barras de escala, legendas, eixos quando apropriado
## Quando Usar Esta Habilidade
Esta habilidade deve ser usada quando:
- Criar diagramas de arquitetura de rede neural (Transformers, CNNs, RNNs, etc.)
- Ilustrar arquiteturas de sistema e diagramas de fluxo de dados
- Desenhar fluxogramas de metodologia para design de estudo (CONSORT, PRISMA)
- Visualizar workflows de algoritmos e pipelines de processamento
- Criar diagramas de circuito e esquemas elétricos
- Representar vias biológicas e interações moleculares
- Gerar topologias de rede e estruturas hierárquicas
- Ilustrar frameworks conceituais e modelos teóricos
- Projetar diagramas de bloco para artigos técnicos
## Como Usar Esta Habilidade
**Simplesmente descreva seu diagrama em linguagem natural.** Nano Banana Pro gera automaticamente:
```bash
python scripts/generate_schematic.py "sua descrição do diagrama" -o output.png
```
**Pronto!** A IA cuida de:
- ✓ Layout e composição
- ✓ Rótulos e anotações
- ✓ Cores e estilo
- ✓ Revisão de qualidade e refinamento
- ✓ Saída pronta para publicação
**Funciona para todos os tipos de diagrama:**
- Fluxogramas (CONSORT, PRISMA, etc.)
- Arquiteturas de rede neural
- Vias biológicas
- Diagramas de circuito
- Arquiteturas de sistema
- Diagramas de bloco
- Qualquer visualização científica
**Sem código, templates ou desenho manual necessário.**
---
# Modo de Geração por IA (Nano Banana Pro + Revisão por Gemini 3 Pro)
## Workflow de Refinamento Iterativo Inteligente
O sistema de geração por IA usa **iteração inteligente** - regenera apenas se a qualidade estiver abaixo do limite para seu tipo de documento:
### Como a Iteração Inteligente Funciona
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. Gere imagem com Nano Banana Pro │
│ ↓ │
│ 2. Revise qualidade com Gemini 3 Pro │
│ ↓ │
│ 3. Pontuação >= limite? │
│ SIM → PRONTO! (parada antecipada) │
│ NÃO → Melhore prompt, vá para etapa 1 │
│ ↓ │
│ 4. Repita até qualidade atingida OU máx iterações │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
### Iteração 1: Geração Inicial
**Construção de Prompt:**
```
Diretrizes de diagrama científico + Solicitação do usuário
```
**Saída:** `diagram_v1.png`
### Revisão de Qualidade por Gemini 3 Pro
Gemini 3 Pro avalia o diagrama em:
1. **Precisão Científica** (0-2 pontos) - Conceitos, notação, relações corretos
2. **Clareza e Legibilidade** (0-2 pontos) - Fácil de entender, hierarquia clara
3. **Qualidade de Rótulos** (0-2 pontos) - Rótulos completos, legíveis, consistentes
4. **Layout e Composição** (0-2 pontos) - Fluxo lógico, balanceado, sem sobreposições
5. **Aparência Profissional** (0-2 pontos) - Qualidade pronta para publicação
**Exemplo de Saída de Revisão:**
```
PONTUAÇÃO: 8.0
PONTOS FORTES:
- Fluxo claro de topo para base
- Todas as fases devidamente rotuladas
- Tipografia profissional
PROBLEMAS:
- Contagens de participantes ligeiramente pequenas
- Pequena sobreposição na caixa de exclusão
VEREDICTO: ACEITÁVEL (para pôster, limite 7.0)
```
### Ponto de Decisão: Continuar ou Parar?
| Se Pontuação... | Ação |
|-----------------|------|
| >= limite | **PARAR** - Qualidade é boa o suficiente para este tipo de documento |
| < limite | Continuar para próxima iteração com prompt aprimorado |
**Exemplo:**
- Para um **pôster** (limite 7.0): Pontuação de 7.5 → **PRONTO após 1 iteração!**
- Para um **periódico** (limite 8.5): Pontuação de 7.5 → Continuar melhorando
### Iterações Subsequentes (Apenas Se Necessário)
Se a qualidade estiver abaixo do limite, o sistema:
1. Extrai problemas específicos da revisão de Gemini 3 Pro
2. Melhora o prompt com instruções de aprimoramento
3. Regenera com Nano Banana Pro
4. Revisa novamente com Gemini 3 Pro
5. Repete até que o limite seja atingido ou máximo de iterações alcançado
### Log de Revisão
Todas as iterações são salvas com um log de revisão JSON que inclui informações de parada antecipada:
```json
{
"user_prompt": "Diagrama de fluxo de participantes CONSORT...",
"doc_type": "poster",
"quality_threshold": 7.0,
"iterations": [
{
"iteration": 1,
"image_path": "figures/consort_v1.png",
"score": 7.5,
"needs_improvement": false,
"critique": "PONTUAÇÃO: 7.5\nPONTOS FORTES:..."
}
],
"final_score": 7.5,
"early_stop": true,
"early_stop_reason": "Pontuação de qualidade 7.5 atende ao limite 7.0 para pôster"
}
```
**Nota:** Com iteração inteligente, você pode ver apenas 1 iteração em vez das 2 completas se a qualidade for alcançada cedo!
## Uso Avançado de Geração por IA
### API Python
```python
from scripts.generate_schematic_ai import ScientificSchematicGenerator
# Inicializar gerador
generator = ScientificSchematicGenerator(
api_key="your_openrouter_key",
verbose=True
)
# Gere com refinamento iterativo (máx 2 iterações)
results = generator.generate_iterative(
user_prompt="Diagrama de arquitetura Transformer",
output_path="figures/transformer.png",
iterations=2
)
# Acesse resultados
print(f"Pontuação final: {results['final_score']}/10")
print(f"Imagem final: {results['final_image']}")
# Revise iterações individuais
for iteration in results['iterations']:
print(f"Iteração {iteration['iteration']}: {iteration['score']}/10")
print(f"Crítica: {iteration['critique']}")
```
### Opções de Linha de Comando
```bash
# Uso básico (limite padrão 7.5/10)
python scripts/generate_schematic.py "descrição do diagrama" -o output.png
# Especifique tipo de documento para limite de qualidade apropriado
python scripts/generate_schematic.py "diagrama" -o out.png --doc-type journal # 8.5/10
python scripts/generate_schematic.py "diagrama" -o out.png --doc-type conference # 8.0/10
python scripts/generate_schematic.py "diagrama" -o out.png --doc-type poster # 7.0/10
python scripts/generate_schematic.py "diagrama" -o out.png --doc-type presentation # 6.5/10
# Iterações máximas personalizadas (1-2)
python scripts/generate_schematic.py "diagrama complexo" -o diagram.png --iterations 2
# Saída detalhada (veja todas as chamadas de API e revisões)
python scripts/generate_schematic.py "fluxograma" -o flow.png -v
# Forneça chave de API via flag
python scripts/generate_schematic.py "diagrama" -o out.png --api-key "sk-or-v1-..."
# Combine opções
python scripts/generate_schematic.py "rede neural" -o nn.png --doc-type journal --iterations 2 -v
```
### Dicas de Engenharia de Prompt
**1. Seja Específico Sobre Layout:**
```
✓ "Fluxograma com fluxo vertical, topo para base"
✓ "Diagrama de arquitetura com encoder à esquerda, decoder à direita"
✓ "Diagrama de via circular com fluxo no sentido horário"
```
**2. Inclua Detalhes Quantitativos:**
```
✓ "Rede neural com camada de entrada (784 nós), camada oculta (128 nós), saída (10 nós)"
✓ "Fluxograma mostrando n=500 rastreados, n=150 excluídos, n=350 randomizados"
✓ "Circuito com resistor de 1kΩ, capacitor de 10µF, fonte de 5V"
```
**3. Especifique Estilo Visual:**
```
✓ "Diagrama de bloco minimalista com linhas limpas"
✓ "Via biológica detalhada com estruturas de proteína"
✓ "Esquema técnico com notação de engenharia"
```
**4. Solicite Rótulos Específicos:**
```
✓ "Rotule todas as setas com ativação/inibição"
✓ "Inclua dimensões de camada em cada caixa"
✓ "Mostre progressão de tempo com timestamps"
```
**5. Mencione Requisitos de Cor:**
```
✓ "Use cores amigáveis para daltônicos"
✓ "Design compatível com escala de cinza"
✓ "Código de cores por função: azul para entrada, verde para processamento, vermelho para saída"
```
## Exemplos de Geração por IA
### Exemplo 1: Fluxograma CONSORT
```bash
python scripts/generate_schematic.py \
"Diagrama de fluxo de participantes CONSORT para ensaio clínico randomizado. \
Comece com 'Avaliado para elegibilidade (n=500)' no topo. \
Mostre 'Excluído (n=150)' com motivos: idade<18 (n=80), recusou (n=50), outro (n=20). \
Então 'Randomizado (n=350)' dividido em dois grupos: \
'Grupo de tratamento (n=175)' e 'Grupo controle (n=175)'. \
Cada grupo mostra 'Perdido em acompanhamento' (n=15 e n=10). \
Termine com 'Analisado' (n=160 e n=165). \
Use caixas azuis para etapas de processo, laranja para exclusão, verde para análise final." \
-o figures/consort.png
```
### Exemplo 2: Arquitetura de Rede Neural
```bash
python scripts/generate_schematic.py \
"Diagrama de arquitetura encoder-decoder Transformer. \
Lado esquerdo: Pilha de encoder com embedding de entrada, codificação posicional, \
atenção multi-cabeça auto-supervisionada, adicionar & normalizar, alimentação direta, adicionar & normalizar. \
Lado direito: Pilha de decoder com embedding de saída, codificação posicional, \
atenção auto-supervisionada mascarada, adicionar & normalizar, atenção cruzada (recebendo do encoder), \
adicionar & normalizar, linear & softmax. \
Mostre conexão de atenção cruzada do encoder para decoder com linha tracejada. \
Use azul claro para encoder, vermelho claro para decoder. \
Rotule todos os componentes claramente." \
-o figures/transformer.png --iterations 2
```
### Exemplo 3: Via Biológica
```bash
python scripts/generate_schematic.py \
"Diagrama de via de sinalização MAPK. \
Comece com receptor EGFR na membrana celular (topo). \
Seta para baixo para RAS (com rótulo GTP). \
Seta para quinase RAF. \
Seta para quinase MEK. \
Seta para quinase ERK. \
Seta final para núcleo mostrando transcrição gênica. \
Rotule cada seta com 'fosforilação' ou 'ativação'. \
Use retângulos arredondados para proteínas, cores diferentes para cada. \
Inclua linha de limite de membrana no topo." \
-o figures/mapk_pathway.png
```
### Exemplo 4: Arquitetura de Sistema
```bash
python scripts/generate_schematic.py \
"Diagrama de arquitetura de bloco do sistema IoT. \
Camada inferior: Sensores (temperatura, umidade, movimento) em caixas verdes. \
Camada do meio: Microcontrolador (ESP32) em caixa azul. \
Conexões com módulo WiFi (caixa laranja) e Display (caixa roxa). \
Camada superior: Servidor em nuvem (caixa cinza) conectado a aplicativo móvel (caixa azul claro). \
Mostre setas de fluxo de dados entre todos os componentes. \
Rotule conexões com protocolos: I2C, UART, WiFi, HTTPS." \
-o figures/iot_architecture.png
```
---
## Uso de Linha de Comando
O ponto de entrada principal para gerar esquemas científicos:
```bash
# Uso básico
python scripts/generate_schematic.py "descrição do diagrama" -o output.png
# Iterações personalizadas (máx 2)
python scripts/generate_schematic.py "diagrama complexo" -o diagram.png --iterations 2
# Modo detalhado
python scripts/generate_schematic.py "diagrama" -o out.png -v
```
**Nota:** O sistema de geração por IA Nano Banana Pro inclui revisão automática de qualidade em seu processo de refinamento iterativo. Cada iteração é avaliada quanto à precisão científica, clareza e acessibilidade.
## Resumo de Melhores Práticas
### Princípios de Design
1. **Clareza sobre complexidade** - Simplifique, remova elementos desnecessários
2. **Estilo consistente** - Use templates e arquivos de estilo
3. **Acessibilidade para daltônicos** - Use paleta Okabe-Ito, codificação redundante
4. **Tipografia apropriada** - Fontes sem serifa, mínimo 7-8 pt
5. **Formato vetorial** - Sempre use PDF/SVG para publicação
### Requisitos Técnicos
1. **Resolução** - Vetorial preferível, ou 300+ DPI para raster
2. **Formato de arquivo** - PDF para LaTeX, SVG para web, PNG como fallback
3. **Espaço de cor** - RGB para digital, CMYK para impressão (converta se necessário)
4. **Espessura de linha** - Mínimo 0.5 pt, típico 1-2 pt
5. **Tamanho de texto** - Mínimo 7-8 pt no tamanho final
### Diretrizes de Integração
1. **Inclua em LaTeX** - Use `\includegraphics{}` para imagens geradas
2. **Legenda completa** - Descreva todos os elementos e abreviações
3. **Referencie no texto** - Explique diagrama no fluxo narrativo
4. **Mantenha consistência** - Mesmo estilo em todos os gráficos do artigo
5. **Controle de versão** - Mantenha prompts e imagens geradas no repositório
## Resolução de Problemas Comuns
### Problemas de Geração por IA
**Problema**: Texto ou elementos sobrepostos
- **Solução**: Geração por IA cuida automaticamente de espaçamento
- **Solução**: Aumente iterações: `--iterations 2` para melhor refinamento
**Problema**: Elementos não conectam adequadamente
- **Solução**: Torne seu prompt mais específico sobre conexões e layout
- **Solução**: Aumente iterações para melhor refinamento
### Problemas de Qualidade de Imagem
**Problema**: Qualidade de exportação fraca
- **Solução**: Geração por IA produz imagens de alta qualidade automaticamente
- **Solução**: Aumente iterações para melhores resultados: `--iterations 2`
**Problema**: Elementos se sobrepõem após geração
- **Solução**: Geração por IA cuida automaticamente de espaçamento
- **Solução**: Aumente iterações: `--iterations 2` para melhor refinamento
- **Solução**: Torne seu prompt mais específico sobre requisitos de layout e espaçamento
### Problemas de Verificação de Qualidade
**Problema**: Detecção falsa positiva de sobreposição
- **Solução**: Ajuste limite: `detect_overlaps(image_path, threshold=0.98)`
- **Solução**: Revise manualmente regiões sinalizadas no relatório visual
**Problema**: Qualidade de imagem gerada é baixa
- **Solução**: Geração por IA produz imagens de alta qualidade por padrão
- **Solução**: Aumente iterações para melhores resultados: `--iterations 2`
**Problema**: Simulação de daltonismo mostra contraste fraco
- **Solução**: Mude para paleta Okabe-Ito explicitamente no código
- **Solução**: Adicione codificação redundante (formas, padrões, estilos de linha)
- **Solução**: Aumente saturação de cor e diferenças de luminosidade
**Problema**: Sobreposições de alta severidade detectadas
- **Solução**: Revise overlap_report.json para posições exatas
- **Solução**: Aumente espaçamento nessas regiões específicas
- **Solução**: Re-execute com parâmetros ajustados e verifique novamente
**Problema**: Geração de relatório visual falha
- **Solução**: Verifique instalações de Pillow e matplotlib
- **Solução**: Garanta que arquivo de imagem é legível: `Image.open(path).verify()`
- **Solução**: Verifique espaço em disco suficiente para geração de relatório
### Problemas de Acessibilidade
**Problema**: Cores indistinguíveis em escala de cinza
- **Solução**: Execute verificador de acessibilidade: `verify_accessibility(image_path)`
- **Solução**: Adicione padrões, formas ou estilos de linha para redundância
- **Solução**: Aumente contraste entre elementos adjacentes
**Problema**: Texto muito pequeno quando impresso
- **Solução**: Execute validador de resolução: `validate_resolution(image_path)`
- **Solução**: Projete no tamanho final, use fontes mínimas de 7-8 pt
- **Solução**: Verifique dimensões físicas no relatório de resolução
**Problema**: Verificações de acessibilidade falham consistentemente
- **Solução**: Revise accessibility_report.json para falhas específicas
- **Solução**: Aumente contraste de cor em pelo menos 20%
- **Solução**: Teste com conversão real em escala de cinza antes de finalizar
## Recursos e Referências
### Referências Detalhadas
Carregue estes arquivos para informações abrangentes sobre tópicos específicos:
- **`references/diagram_types.md`** - Catálogo de tipos de diagrama científico com exemplos
- **`references/best_practices.md`** - Padrões de publicação e diretrizes de acessibilidade
### Recursos Externos
**Bibliotecas Python**
- Documentação Schemdraw: https://schemdraw.readthedocs.io/
- Documentação NetworkX: https://networkx.org/documentation/
- Documentação Matplotlib: https://matplotlib.org/
**Padrões de Publicação**
- Diretrizes de Gráficos da Nature: https://www.nature.com/nature/for-authors/final-submission
- Diretrizes de Gráficos da Science: https://www.science.org/content/page/instructions-preparing-initial-manuscript
- Diagrama CONSORT: http://www.consort-statement.org/consort-statement/flow-diagram
## Integração com Outras Habilidades
Esta habilidade funciona sinergeticamente com:
- **Escrita Científica** - Diagramas seguem melhores práticas de gráficos
- **Visualização Científica** - Compartilha paletas de cores e estilo
- **Pôsteres LaTeX** - Gere diagramas para apresentações em pôster
- **Financiamento de Pesquisa** - Diagramas de metodologia para propostas
- **Revisão por Pares** - Avalie clareza e acessibilidade de diagrama
## Lista de Verificação de Referência Rápida
Antes de enviar diagramas, verifique:
### Qualidade Visual
- [ ] Formato de imagem de alta qualidade (PNG da geração por IA)
- [ ] Sem elementos sobrepostos (IA cuida automaticamente)
- [ ] Espaçamento adequado entre todos os componentes (IA otimiza)
- [ ] Alinhamento limpo e profissional
- [ ] Todas as setas conectam adequadamente aos alvos pretendidos
### Acessibilidade
- [ ] Paleta segura para daltonismo (Okabe-Ito) usada
- [ ] Funciona em escala de cinza (testado com verificador de acessibilidade)
- [ ] Contraste suficiente entre elementos (verificado)
- [ ] Codificação redundante quando apropriado (formas + cores)
- [ ] Simulação de daltonismo passa em todas as verificações
### Tipografia e Legibilidade
- [ ] Texto mínimo 7-8 pt no tamanho final
- [ ] Todos os elementos rotulados claramente e completamente
- [ ] Família e tamanho de fonte consistentes
- [ ] Sem sobreposição ou corte de texto
- [ ] Unidades incluídas quando aplicável
### Padrões de Publicação
- [ ] Estilo consistente com outros gráficos no manuscrito
- [ ] Legenda abrangente escrita com todas as abreviações definidas
- [ ] Referenciado apropriadamente no texto do manuscrito
- [ ] Atende aos requisitos de dimensão específicos da revista
- [ ] ExportadoIs this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!