发表级结构生物学图——KRAS Switch I/II 与三层 QA 门禁

PASS · rubric 已裁定 SATISFIED1064s提问语言: en产物语言: en

提示词（原文）

Using the input data in {DATA_DIR}, first use bioresearcher-python-setup-uv to install the scientific visualization dependencies (pymol-open-source, matplotlib, pymupdf, numpy, pillow, biopython). Then use bioresearcher-plot-making to create a publication-grade composite figure in figures/kras_inhibitors/ following the structural-biology_binder-visualization specification. Generate fig1_kras_landscape (.pdf, .svg, .png), run the bundled QA gates (audit_panel_alignment.py, audit_figure_collisions.py, and audit_pdf_text.py), and provide LEGENDS.md. Ensure all QA gates pass.

发生了什么

先以 bioresearcher-python-setup-uv 装好 pymol-open-source、matplotlib、pymupdf、numpy、pillow、biopython，再执行 bioresearcher-plot-making。
真实会话经历两轮碰撞审计 FAIL（文字重叠）后全绿收尾——QA 门禁是真的在拦。
rubric 标记 verify-structural-figure-publication-quality 裁定 SATISFIED：pdf/svg/png + LEGENDS.md + 审计 JSON 已入库。

证据

以下证据原文为英文——真实运行产物，未翻译。

Vector PDF collision audit	0 fail, 0 warn — PASS
Glyph size floor (>= 5.0 pt)	minimum found 5.2 pt — PASS
Panel alignment (<= 1.5 pt)	fail 0, warn 0, 4 comparisons — PASS

PDF · SVG · LEGENDS.md · alignment.json

客观校验

5/5 项检查通过 · 一项 rubric 标记在运行后人工裁定 SATISFIED（记录于 result.json）

扇出模式	顺序过程式串联：uv 环境引导 → plot-making 渲染 → QA 门禁
溯源	`3380cc6` · opencode 1.18.29

复现

node demos/run-demo.mjs --only agent-plot-making-en --publish

仅限手动运行——此复现消耗 LLM token（真实 opencode CLI + 网络）。

在仓库中: README · transcript · result.json · 产物目录（固定链接）