前言¶

医学部、市场部、推广部、销售部做汇报或物料时，经常会需要一张专业图表：患者流漏斗、患者旅程、蛋白质机理图、DA 页面、森林图、Kaplan-Meier 曲线。交给通用绘图工具时，常见问题是提示词写得不准，模型生成的图表术语不对、版式不合规，反复改提示词的成本比自己画还高。

「医药图片生成技能」处理的是这个问题：它不自己画图，而是先把用户口头描述的图表类型识别出来，从模板库里匹配专业中文提示词建议，经用户确认后再调用 ImageGen 生成图。下面介绍它的定位、能力边界和用法。

这是什么¶

一句话定位：医药企业场景下的文生图提示词技能，负责「图表类型识别 → 模板库匹配 → 提示词确认 → 调用 ImageGen 出图」这一段链路。

出品与维护：百通AI服务平台，SkillHub 坐标 @baitongai/pharma-image-generation-skill，当前版本 2.0.0，来源标记为 enterprise，分类 design-media。标签里带 requires_api_key=false，说明调用侧不需要额外配置 API key。

它解决的不是「画得更好看」，而是「提示词更懂医药图表」：把医药行业里那些有固定画法和术语要求的图表类型沉淀成模板库，避免每次都靠模型临场发挥。

核心功能¶

先说明触发场景，再说明能力。

1、触发场景。面向医学部、市场部、推广部、销售部等部门人员的图表生成需求，在需要生成专业图表时触发。

2、图表类型识别。覆盖用户口语化描述的图表类型，官方列出的示例包括：患者流漏斗图、患者旅程图、GE矩阵、蛋白质机理图、DA页面、销售趋势图、Kaplan-Meier曲线、森林图、PESTEL分析、KOL影响力图谱、诊疗路径图、桑基图、甘特图、鱼骨图、7S模型等。

3、模板库匹配。识别出类型后，从模板库中匹配对应的专业中文提示词建议，返回给用户确认，而不是直接出图。

4、调用 ImageGen 生成。用户确认提示词之后，再调用 ImageGen 生成图片。这一步是外部能力，Skill 本身负责的是提示词这一层。

5、六大类覆盖。模板库按 MECE 体系划分为六类：医学机理图、营销工具图、销售分析图、战略管理工具图、推广物料图、通用统计与商务图表。当前共 183 种图表模板，分布为医学机理 51 / 营销工具 32 / 销售分析 21 / 战略管理 34 / 推广物料 14 / 通用统计 31。

6、每日自动扩充。技能带每日自动扩充机制，每天联网搜索业界新出现的图表并新增 4 个模板。这意味着模板库内容会随时间变化。

安装与启用¶

需要说明的一点：本次抓取到的官方资料里，没有给出具体的安装命令、安装目录或配置文件字段，因此下面不给命令，避免编造。

可以从资料里确认的只有这些：

坐标:    @baitongai/pharma-image-generation-skill
版本:    2.0.0
分类:    design-media
API key: requires_api_key=false（标签）

由于 requires_api_key=false，启用时不需要为这个 Skill 单独申请或填写密钥。具体的安装方式（SkillHub 平台安装、或按通用 SKILL.md 格式放到本地目录）请以官方页面说明为准：

https://api.skillhub.cn/baitongai/pharma-image-generation-skill
页面: https://www.skillhub.cn/skills/baitongai/pharma-image-generation-skill

另外，出图依赖 ImageGen，启用前需确认运行环境里 ImageGen 可用；该技能本身不包含图片生成模型。

典型用法¶

下面这段流程来自官方简介描述的工作方式，按这个顺序执行即可复现：

1、用户提出需求，例如「帮我做一张患者流漏斗图」或「需要一张森林图」。
2、技能识别用户所述的图表类型。
3、技能从模板库匹配专业中文提示词建议，返回给用户。
4、用户确认或修改提示词。
5、技能调用 ImageGen 生成图。

值得注意的点是第 3、4 步：确认环节是硬性前置条件，不是可选的。这意味着生成结果不会在用户不知情的情况下直接产出，提示词可以当场被改掉。

至于生成质量，取决于 ImageGen 的实际输出，这一点需要在实际环境里验证，资料中没有给出示例图或效果数据。

适用场景与注意¶

适合谁：医药企业里需要频繁产出医学、营销、销售、战略类图表的团队，尤其是没有专职设计师、又希望图表术语和版式尽量规范的场景。

几个使用上的限制和坑：

1、覆盖面。183 种模板听起来多，但集中在医药常见图表上。遇到模板库未覆盖的冷门图型，匹配环节可能给不出合适建议，需要自己补提示词。
2、模板库是变动的。每日新增 4 个模板，同名图表类型在不同时间点可能匹配到不同版本的提示词，做正式交付物时建议固定提示词版本。
3、确认环节不能省。跳过确认直接出图，等于绕过这个技能的主要价值。
4、合规责任在使用者。图表涉及疾病名称、疗效数据、竞品信息时，生成结果仍需业务和医学合规审核，技能只负责提示词层面。
5、依赖 ImageGen。Skill 不包含绘图能力，环境里要有可用的 ImageGen，否则最后一步无法执行。

结尾¶

这个技能的价值在于把医药行业图表的提示词经验固化成了模板库，让 Agent 在用户确认后调用 ImageGen 出图，而不是每次从零生成。适合医药企业各业务部门的日常图表需求，冷门图型和合规审核仍需人工把关。

官方地址：https://api.skillhub.cn/baitongai/pharma-image-generation-skill