告别繁琐调研与绘图：用AI一句话生成专业图表

你是否曾为了理清《红楼梦》复杂的人物关系而头疼？是否在研究历史事件时，希望能有一张清晰的脉络图来辅助理解？传统的做法是：先花数小时查阅资料、整理数据，再打开专业的绘图软件，小心翼翼地调整每一个节点和连线。整个过程耗时耗力，令人望而却步。

但现在，情况完全不同了。想象一下，你只需要对AI说一句话，比如“深度调查《红楼梦》里人物之间的关系，然后做个结构图PDF”，然后就可以起身去倒杯咖啡。三分钟后，一份排版专业、关系清晰、支持无损缩放的矢量PDF图表，就已经呈现在你的屏幕上。

这并非幻想，而是一个名为 research-to-diagram 的Claude Skill所带来的真实能力。它彻底将我们从“搜索-整理-绘图”的繁重认知负荷中解放出来。

缘起：一个“懒人”的自我修养

这个工具的诞生，源于一个非常具体的需求。它的创造者王老师在参观“只有红楼梦·戏剧幻城”后，想为自己重温的《红楼梦》制作一张人物关系图。他想要的不是一张简单的示意图，而是一张包含宁荣二府、四大家族、核心与边缘人物的详尽矢量图，以便能随意放大查看细节。

“这个活要在以前，基本上是先把人物关系确定，然后用绘图软件来制作。但是现在有了AI，我想要的不再是那种‘我喂给它数据，它帮我排版’的半自动化工具。因为那还得我去整理数据，多累啊。”

王老师的目标很明确：他希望AI能理解一个模糊的指令，然后自主完成从联网搜索、交叉验证、逻辑梳理到专业制图的全过程。于是，这个能自动进行深度调研并生成图表的“轮子”就被造了出来。

亲眼见证：一句话的魔力

这个工具到底有多强大？我们直接来看效果。

当在Claude Code中输入指令：

深度调查《红楼梦》里人物之间的关系，然后做个结构图PDF

AI助手便开始了它的工作。请注意，用户没有提供任何人物名单或关系说明。

  1. 自主调研阶段：AI启动了网络搜索（WebSearch）。它并非只搜索一次，而是像一位严谨的研究员，进行了多轮、分层的检索：

    • 第一轮，它搜索“红楼梦金陵十二钗名单”，锁定核心女性角色。
    • 第二轮，它搜索“宁国府荣国府谱系”，厘清家族主干。
    • 第三轮，发现贾母娘家是史侯后，它又去搜索“四大家族联姻关系”，挖掘更深层的社会网络。

  2. 智能整理阶段：搜集完信息后，AI开始对信息进行结构化处理。它会识别出实体（如贾宝玉、林黛玉）和关系（如夫妻、母子、政治联姻），并按照预设的视觉语法进行归类，例如用实线表示直接血缘或婚姻关系，用虚线表示政治联姻，将核心人物标红突出。

  3. 自动成图阶段：大约三分钟后，AI提示任务完成，生成了一个PDF文件。

打开PDF，你会看到一张信息量巨大却又异常清晰的图表：

  • 宁国府和荣国府被区分得清清楚楚。
  • 贾、史、王、薛四大家族各自占据一个色彩区块（Cluster）。
  • 贾宝玉、林黛玉、薛宝钗之间的情感关系一目了然。
  • 甚至连贾雨村这样的关联人物也被妥善安排在了图中。
  • 最关键的是，这是一张矢量图，无论放大多少倍，边缘都依然清晰锐利。

红楼梦人物关系图示例
（AI自动生成的《红楼梦》人物关系矢量图局部示意）

从输入指令到获得图表，整个过程可能只需你站起来倒杯水的时间。过去需要花费数小时的工作，现在被压缩到了几分钟。

不止于文学：广泛的应用场景

这个工具的潜力远不止分析文学作品。它的核心能力是“理解复杂系统并可视化”，因此可以应用于众多领域。

历史研究：当你输入“研究春秋战国七雄关系”时，AI会为你生成一张时间脉络图。

  • 它会用不同颜色区分秦国与六国。
  • 合纵与连横的外交策略被清晰标注。
  • 关键战役（如长平之战）的时间点也被整合进关系网络中，让你直观理解事件如何影响格局。

春秋战国关系图示例
（AI自动生成的春秋战国关系图示意）

技术架构梳理：对于开发者或运维人员，你可以直接说：“研究Kubernetes架构并生成技术架构图。”
AI会自动切换到技术图谱模板，将Master节点、Node节点、Pod、Service等组件及其相互关系，用专业的架构图形式呈现出来，帮助你快速理解或向他人解释复杂系统。

其他可能场景：

  • 商业分析：研究某行业的主要竞争对手及其市场份额关系。
  • 知识梳理：梳理某个哲学流派的主要思想家及其观点承袭关系。
  • 项目管理：快速绘制项目干系人权力利益矩阵图。

只要你的需求是“理解”并“展示”一个系统内元素之间的关系，这个工具就能大显身手。

如何上手使用？一步步带你安装

看到这里，你可能已经跃跃欲试。接下来，我将详细拆解安装和使用步骤。请放心，即使你并非技术背景，也能在AI助手的帮助下顺利完成。

核心准备：安装绘图引擎 Graphviz

AI负责思考和设计，但最终将设计转化为图表的，是一个久经考验的开源工具——Graphviz。你可以把它理解为一个超级精准的“自动绘图仪”。

安装方法如下：

  • macOS 用户：打开“终端”（Terminal），输入以下命令并按回车：

    brew install graphviz
  • Linux 用户（如Ubuntu）：在终端中输入：

    sudo apt-get update && sudo apt-get install graphviz
  • 最省事的方法（推荐）：如果你已经在使用Claude Code，你甚至不需要记住上面的命令。直接在Claude Code的对话框中告诉它：

    请帮我安装graphviz绘图引擎。

Claude Code会指导你或自动为你执行相应的安装步骤，并处理可能出现的报错信息。

安装 research-to-diagram Claude Skill

引擎就位后，我们来安装核心技能。最简便的方式是通过Git克隆到本地。

  1. 打开终端。
  2. 依次输入并执行以下两行命令：

    cd ~/.claude/skills
git clone https://github.com/wshuyi/research-to-diagram.git

    这会将开源仓库的代码下载到你的Claude Skills目录。

同样，你也可以将这两行命令直接复制给Claude Code，并说：“请帮我执行这些命令来安装research-to-diagram技能。” AI会为你处理整个过程。

使用：一句话触发魔法

安装完成后，使用方式简单得超乎想象。无需复杂配置。

你只需要在Claude Code的对话中，使用包含特定意图的自然语言指令即可触发这个Skill。例如：

  • “深度调查量子计算的主要技术路线并画一张对比图。”
  • “研究一下古希腊神话中的主神谱系，并生成一张家族图谱。”
  • “帮我画一张新冠病毒变种传播时间线的关系图。”

关键在于使用“深度调查”、“研究…并生成图谱”、“画…关系图”这类关键词。这相当于告诉AI：“请调用你的research-to-diagram技能，认真对待这个任务。”

小技巧：指令越具体，结果越好。相比于“画个图”，使用“深度调查”会驱动AI进行更充分的网络搜索和信息挖掘，可能发现并呈现一些你未曾了解的关联细节。

技术揭秘：没有魔法，只有严谨的工作流

这个技能看起来像魔术，但其内核是一套被清晰定义的、可重复的智能工作流程。它模拟了一个严谨研究员的工作方法，大致可分为五个步骤：

第一步：分层式深度调研
AI不会仅仅进行一次简单的搜索。它的调研是分层、递进的：

  1. 背景层：首先搜索 broad topic，如“春秋战国背景”，建立时间框架和基本语境。
  2. 实体层：然后搜索具体实体，如“战国七雄是哪些国家”、“主要历史人物”，锁定图谱中的节点。
  3. 关系层：最后聚焦于实体间的联系，如“合纵连横的具体事件”、“各国之间的战役与盟约”，挖掘连接节点的边。

这种“先搭骨架，再填血肉”的方式，确保了信息的全面性和结构性。

第二步：信息的结构化提取
从杂乱无章的网页文本中，AI需要像侦探一样提取关键信息。它使用自然语言处理技术，识别出“实体”和“关系”。

  • 当看到文本“贾政是贾母的次子”时，它会提取出：实体A：贾母，关系：次子，实体B：贾政。
  • 这个三元组信息（头实体-关系-尾实体）是构建图谱的数据基石。

第三步：视觉语言的转译
这是将数据转化为洞察力的关键一步。技能中预置了多种“视觉语法”模板：

  • 用于家族、组织架构：采用自上而下 (rankdir=TB) 的布局，使用 subgraph cluster 将同一家族或部门成员框在一起，形成视觉分组。
  • 用于时间线、发展流程：采用从左到右 (rankdir=LR) 的布局，按时间顺序排列节点。
  • 用于突出核心：核心人物或关键节点使用红色(#FF6B6B)，次要节点使用淡蓝色(#4ECDC4)，通过色彩建立信息层级。

Skill工作逻辑示意图
（research-to-diagram技能的核心工作逻辑示意）

第四步：代码生成
AI根据前三步的结果，自动编写出Graphviz所能识别的DOT语言脚本。这个脚本精确描述了每个节点的属性、每条边的指向以及整体的排版布局。

第五步：编译与输出
系统调用已安装的Graphviz引擎，将DOT脚本编译成最终的可视化文件——通常是高质量的PDF矢量图。

整个流程，是将人类的研究与绘图方法论“编码”给了AI，使其能够不知疲倦、始终如一地执行这套复杂任务。

常见问题解答（FAQ）

1. 这个工具是免费的吗？
是的，research-to-diagram Claude Skill本身是开源且免费的。你可以在GitHub上找到其源代码。主要的潜在成本来自于使用AI服务（如Claude Code）本身的费用。

2. 必须使用Claude和Claude Code吗？有没有更经济的选择？
不一定。虽然技能最初为Claude生态设计，但其思路和部分组件可以迁移。原文作者特别指出，可以选用性能优秀的国产大模型作为更经济的选择。
例如，智谱AI的GLM-4.7模型提供了性价比较高的编程与推理能力。你可以订阅其服务，并通过配置Claude Code（或类似工具）的API设置，将后端模型切换为GLM-4.7，从而以更低的月度成本（例如每月十几元人民币的Lite套餐）获得类似的体验。

3. 安装需要很强的编程基础吗？
完全不需要。整个安装过程（安装Graphviz、克隆技能仓库）都可以在Claude Code的辅助下，通过复制粘贴简单的终端命令来完成。即使遇到报错，你也可以直接将错误信息抛给Claude Code，它会指导你如何解决。过程的复杂性已被大大降低。

4. 它能生成哪些格式的图片？
默认且最推荐的是PDF格式，因为它生成的是矢量图，无限放大不模糊，非常适合打印或嵌入到学术报告中。理论上，通过修改技能配置，也可以输出PNG、SVG等常见图片格式。

5. 调研的信息准确度如何？
AI的调研基于其联网搜索的结果。其准确度取决于搜索到源的质量。技能的设计中包含“交叉验证”的思维，即从多个信息来源核实关键事实。然而，对于学术或商业等严谨用途，建议将生成的图表作为出色的初稿和研究蓝图，由人类进行最终的事实核验与润色。

6. 除了关系图，还能做思维导图或流程图吗？
根据原文，技能的视觉模板可以扩展。作者欢迎用户提出需求（如在GitHub提交Issue），未来有可能支持思维导图、流程图等更多图表类型。其核心能力“理解指令-研究-结构化-可视化”的流程是相通的。

进阶技巧：如何配置更经济的AI模型？

如果你希望尝试更经济的国产模型路线，以下是一个基于智谱GLM的参考配置步骤概览：

  1. 订阅服务：访问智谱AI开放平台，注册并订阅合适的套餐（如“代码版Lite”）。
  2. 获取API Key：在平台控制台中创建一个新的API Key，这是你调用模型的凭证。
  3. 创建配置文件：在你的电脑上的 ~/.claude/ 目录下（如果不存在则新建），创建一个名为 settings-glm.json 的配置文件。
  4. 编辑配置：在该配置文件中填入你的API Key、模型名称（如glm-4）以及API基础地址等信息。（具体格式可参考原文示意图或模型提供商文档）。
  5. 启动应用：在启动Claude Code时，通过命令行指定这个配置文件：

    claude --dangerously-skip-permissions --settings ~/.claude/settings-glm.json

    这样，你的Claude Code就会使用GLM模型作为后端，从而以更低的成本运行research-to-diagram等技能。

GLM模型配置示意
（配置文件设置示意图，API Key部分已隐去）

结语：让AI接管繁琐，让人类专注于思考

开发research-to-diagram这样的工具，其意义远不止于节省几个小时的时间。它代表了一种工作范式的转变。

在AI时代，“掌握某种具体工具（如绘图软件）的操作技能”的重要性正在下降。而 “提出精准、深刻的问题” 以及 “定义需要可视化的系统与关系” 的能力，正变得愈发关键。

当你将搜索、整理、排版这些重复性的认知负荷卸载给AI后，你的大脑便获得了自由。你可以将节省下来的时间和精力，用于：

  • 深入剖析《红楼梦》中家族兴衰背后的社会与人性逻辑。
  • 思考战国合纵连横策略对当代国际关系的启示。
  • 设计更具创新性的技术架构方案。
  • 在你的专业领域内，进行更深层次的批判性思考与创造。

这或许才是人类在智能时代更应扮演的角色：成为思想的指挥官，而非信息的搬运工和图表的美工。

这个强大的 research-to-diagram Claude Skill项目已在GitHub上开源。你可以免费获取、使用并研究它。如果你觉得它有用，不妨给项目点个Star，以示支持。如果你在使用中遇到问题，或者有改进的想法（比如增加新的图表类型），也非常欢迎通过GitHub的Issue或Pull Request功能进行反馈。

让我们利用好AI这个强大的伙伴，更高效地探索知识，更清晰地呈现思想。

项目开源地址： https://github.com/wshuyi/research-to-diagram