技术路线图自动生成器 (Tech Roadmap Generator)#

概述#

基于10种经典学术技术路线图模板，自动生成高质量SVG/PNG技术路线图。支持输入研究主题或上传文本，智能解析内容并填充到选定模板中。

触发条件#

用户提到以下关键词时触发：

• "技术路线图"、"技术线路图"、"路线图"
• "生成路线图"、"做路线图"、"画路线图"
• "课题路线图"、"研究路线图"
• "开题报告路线图"、"论文路线图"

可用模板（10种）#

模板1：四阶段经典版 (template-21)#

• 来源: 技术线路图-21彩色.jpg
• 结构: 提出问题 → 研究基础 → 分析问题 → 解决问题 → 结论与展望
• 配色: 橙色标题栏 + 绿色内容节点 + 浅灰区域背景
• 特点: 左侧阶段标签(绿色) + 右侧章节编号 + 虚线框分区
• 适用: 标准学术论文、社科类课题

模板2：研究脉络纵向版 (template-18)#

• 来源: 技术线路图-18彩色.jpg
• 结构: 绪论 → 现状分析(表现/特征) → 理论研究(原因/逻辑) → 技术路径 → 结论
• 配色: 左侧蓝色导航条 + 橙色主标题 + 绿色叶节点
• 特点: 左侧垂直阶段导航，清晰的层次结构
• 适用: 纵向研究设计、理论+实证结合

模板3：蓝灰学术版 (template-19)#

• 来源: 技术线路图-19彩色.jpg
• 结构: 同模板1的四阶段框架
• 配色: 蓝灰色系（深蓝标题 + 淡紫内容 + 浅绿背景）
• 特点: 与模板1同构但配色更学术严肃
• 适用: 偏理工/正式场合的开题报告

模板4：政策导向流程版 (template-27)#

• 来源: 技术路线图-27.jpeg
• 结构: 分析问题 → 理论基础(生发逻辑) → 实证检验(假设→数据) → 引导政策
• 配色: 绿色标签 + 橙色核心节点 + 浅蓝区域 + 流程箭头
• 特点: 内部含子流程箭头、数据流向标注、政策输出
• 适用: 公共管理、政策研究、应用型课题

模板5：三栏综合框架版 (template-24)#

• 来源: 技术路线图-24.jpeg
• 结构: 三列布局 | 研究框架(左) | 研究内容(中) | 研究方法(右)
• 阶段: 背景→提出问题→分析问题→解决问题→政策建议
• 配色: 橙色标题 + 多彩内容区 + 右侧方法标注
• 特点: 影响因素图、机制分析图等复杂子结构
• 适用: 复杂系统研究、多方法综合研究

模板6：带方法标注的研究脉络版 (template-17)#

• 来源: 技术路线图-17彩色.jpg
• 结构: 同模板2的纵向脉络
• 配色: 同模板2 + 右侧方法标签(文献分析法/案例法等)
• 特点: 在模板2基础上增加右侧方法论标注
• 适用: 需要明确展示研究方法的课题

模板7：六阶段标准版 (template-16)#

• 来源: 技术路线图-16彩色.jpg
• 结构: 提出问题 → 理论基础 → 现状分析 → 案例分析 → 改进建议 → 结论
• 配色: 左侧蓝色标签 + 橙色标题 + 绿色内容 + 棕色粗箭头
• 特点: 六个清晰阶段，棕色大箭头连接，最通用格式之一
• 适用: 应用型研究、案例分析类、改进建议类课题

模板8：模型构建专用版 (template-15a)#

• 来源: 技术路线图-15彩色.jpg
• 结构: 综述 → XXX模型构建(理论基础×2层) → 模型评价分析(网格) → 策略应用 → 结论
• 配色: 左侧蓝色标签 + 橙色标题 + 绿色节点 + 蓝色箭头
• 特点: 含双层理论基础、网格状评价分析结构
• 适用: 模型构建、评价指标体系、量化研究

模板9：模型构建变体版 (template-15b)#

• 来源: 技术路线图-15彩色-1.jpg
• 结构: 同模板8
• 区别: 箭头样式略有不同（蓝色空心箭头 vs 实心）
• 适用: 同模板8

模板10：实证调研流程版 (template-survey)#

• 来源: 技术路线图15.jpg
• 结构: 初期准备 → 问卷调查 → 数据分析(信效度/现状/差异/相关/回归) → 结论与展望
• 配色: 蓝绿色系 + 黄色核心分析框 + 绿色结论栏
• 特点: 双轨并行（左:主流程, 右:SPSS分析），详细统计步骤
• 适用: 问卷调查、实证统计研究、SPSS数据分析类

使用流程#

Step 1: 收集用户输入#

询问或从上下文获取以下信息：

1. 研究主题 (必需): 论文/课题的题目或研究方向
2. 研究领域/学科 (可选): 帮助选择合适模板
3. 研究阶段内容 (可选): 如果用户提供各阶段具体内容则直接使用
4. 模板偏好 (可选): 用户指定使用哪个模板编号(1-10)，否则自动推荐

Step 2: 智能内容解析#

根据用户输入的主题/文本，自动拆解为以下研究组件：

• 绪论部分: 研究背景与意义、研究现状、研究对象、研究方法
• 理论基础: 核心理论名称及分支
• 现状分析维度: 分析的各个方面/角度
• 研究方法: 具体采用的方法论
• 实证/案例内容: 调研/实验/案例分析的具体内容
• 对策/建议: 提出的解决方案或建议
• 结论: 主要发现和展望

Step 3: 模板选择与匹配#

如果用户未指定模板，按以下规则自动推荐：

• 社科/公共管理/政策类 → 模板4(政策导向) 或 模板5(三栏综合)
• 问卷/实证/统计类 → 模板10(实证调研)
• 模型构建/评价体系类 → 模板8(模型构建)
• 案例/改进建议类 → 模板7(六阶段)
• 通用/不确定 → 模板1(四阶段经典) 或 模板7(六阶段)

Step 4: 生成路线图#

调用Python脚本 scripts/generate_roadmap.py 生成SVG文件：

bash

python scripts/generate_roadmap.py \
  --template <模板ID> \
  --title "研究主题" \
  --output <输出路径> \
  [--json <内容JSON文件>]

参数说明：

• --template: 模板ID (template-21, template-18, template-19, template-27, template-24, template-17, template-16, template-15a, template-15b, template-survey)
• --title: 研究主题/标题
• --output: 输出SVG文件路径
• --json: 可选，指定内容JSON文件路径；不指定则使用--title自动生成示例内容

JSON内容文件格式示例：

json

{
  "title": "XX市社区治理数字化路径研究",
  "stages": [
    {
      "name": "提出问题",
      "items": ["研究背景与意义", "国内外研究现状", "研究对象", "研究方法"]
    },
    {
      "name": "研究基础",
      "items": ["治理理论", "数字治理理论", "协同治理理论"]
    },
    {
      "name": "分析问题",
      "sub_stages": [
        {"name": "现状调查", "items": ["问卷调查", "深度访谈"]},
        {"name": "问题分析", "items": ["制度障碍", "技术短板", "参与不足"]}
      ]
    },
    {
      "name": "解决策略",
      "items": ["制度优化", "平台建设", "多元参与"],
      "sub_items": [["细则1","细则2","细则3"], ["细则1","细则2"], ["细则1","细则2","细则3","细则4"]]
    }
  ],
  "conclusion": "结论与展望"
}

Step 5: 输出与交付#

• 将生成的SVG文件通过 show_widget 展示预览
• 同时保存为PNG高清图片（300 DPI）
• 通过 deliver_attachments 交付给用户

设计规范#

通用规范#

• 画布宽度: 900-1200px（根据模板复杂度调整）
• 字体: 微软雅黑 / sans-serif
• 标题字号: 14-16px bold
• 正文字号: 11-13px
• 圆角: 4-6px
• 边框: 1.5px solid
• 虚线框: 2px dashed

配色方案#

元素经典配色(模板1/7)蓝灰配色(模板3)调研配色(模板10)主标题栏#F5B875(橙)#7B9CB8(蓝灰)#5B9BD5(蓝)内容节点#C8E6C9(浅绿)#E8D4E8(淡紫)#FFF2CC(浅黄)阶段标签#A5D6A7(绿)#90CAF9(浅蓝)#9CCC65(草绿)区域背景#FAFAFA(浅灰)#F0F4F8(雾白)#E8F5E9(薄绿)连接箭头#333(黑)#555(深灰)#66BB6A(绿)文字#333#333#333

注意事项#

1. 文字过长时自动换行，保持节点美观
2. 节点数量过多时可适当调整布局密度
3. 所有文字必须清晰可读，最小字号不低于10px
4. 输出SVG同时保留可编辑性（文本为真实文本非路径）