北京
我测试科学图像模型时，总爱用一句简短提示词：“画出MAPK通路。”
这句话把大部分重要决策都藏了起来。哪个分支才算关键？说的是哪种细胞类型？箭头代表激活、转运，还是仅仅表示“下一步发生的反应”？这张图是在解释已知机制，还是总结单一实验结果？
模型可以自行填补这些缺失的决策。结果看起来可能很精致，但在科学上却毫无用处。
图画是最后一步
刚开始做文本转图表生成时，我大半精力都花在渲染上：线条质量、间距、颜色、导出尺寸。不到一周，检查箭头的时间就超过了盯着像素看的时间。
真正有用的中间产物，是一份小小的图表规范。我的规范开头常常简单到这种程度：
{"purpose": "展示MEK抑制如何改变下游ERK信号", "entities": ["MEK", "ERK", "转录因子"], "relations": [{ "from": "MEK", "to": "ERK", "kind": "activates" }], "evidence": "文献加本次实验", "exclude": ["未测量的分支", "未列明的蛋白质"]}
这算不上生产环境的模式。它只是一种快捷方式，用来在模型用诱人的像素掩盖决策之前，先把这些决策暴露出来。
如果我无法用一句话写明目的，这张图通常承载了过多任务。缩小标签尺寸解决不了这个问题，我会直接把图拆开。
箭头必须有类型
箭头是最好画的形状之一，也最容易拿来发表错误主张。
在工作流里，箭头可能表示先后顺序。在通路里，可能表示激活或抑制。在设备图里，可能表示物料流动。不能因为它们共享同一条SVG路径，这些含义就可以随意互换。
对开发者来说，关系值得拥有自己的类型：
type Edge = { from: string to: string kind: "activates" | "inhibits" | "transports" | "next-step" evidence: "measured" | "literature" | "interpretation" }
这个类型做了两件有用的事。它让渲染器选择合适的视觉惯例，也给验证器提供了可以具体检查的对象。一句含糊的“把这些节点连起来”指令，两样都给不了我们。
我也尽量不用颜色来承载关系含义。灰度打印、质量欠佳的投影仪、部分色觉差异的读者，都会让颜色失效。箭头形状、线条样式和文字标签负责传递含义。颜色可以帮忙，但不应成为唯一载体。
证据与解释需要区别对待
科学论文混杂着好几种视觉表达。图表呈现测量值。显微镜图像记录观测结果。机制图则解释作者眼中各个部分如何拼合在一起。
麻烦始于生成式插图借用了测量数据才有的视觉权威感。
一个精细的受体模型，可以暗示从未被测量过的结构精度。一张写实的解剖剖面图，即使只是通用示意，看起来也像是针对特定患者的。渲染越有说服力，科学主张被误读的风险就越高，而读者却不会意识到自己正在看一个未经测量的假设。
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