Cómo escribir prompts de IA eficaces para ilustraciones científicas

Multi-panel statistical analysis figure for clinical trial, 4:3 landscape format,
2×2 grid layout showing "A. Kaplan-Meier Survival Curve", "B. Forest Plot Meta-Analysis",
"C. Violin Plot Biomarkers", "D. ROC Curve AUC=0.89", sample size "n=324" labeled,
confidence intervals "95% CI" visible, p-values "*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001" annotated,
color-coded groups "Treatment vs Control", professional medical journal figure style,
clean white background

Comprehensive metabolic pathway network diagram, 4:3 landscape, dense interconnected
pathways filling entire frame, glycolysis pathway left side labeled "Glucose→Pyruvate,
ATP+2, NADH+2", TCA cycle center with "Citric Acid Cycle, 8 steps", electron transport
chain right showing "Complex I-IV, ATP Synthase", amino acid metabolism branches,
lipid pathways connected, enzyme names labeled "Hexokinase, Phosphofructokinase,
Citrate Synthase", metabolite structures shown, energy values "ΔG°" marked, color-coded
pathways (blue=carbohydrate, red=lipid, green=protein), no empty space, biochemistry
textbook style

Plant cell cross-section illustration, 4:3 horizontal composition, detailed organelles
with English labels "Chloroplast", "Mitochondria", "Cell Wall", "Nucleus", "Vacuole",
"Endoplasmic Reticulum", "Golgi Apparatus", cutaway view showing internal structures,
magnification "×15,000" noted, scale bar "5 μm", biology textbook style with clear
colors (green chloroplasts, purple nucleus), educational scientific illustration,
high detail

![Ejemplo con etiquetas en inglés apropiadas](/images/blog/principle-3.png)

**Conclusión clave:** Especifica siempre medidas exactas (50 μm, no “pequeño”), valores estadísticos (`p<0.001`, no “significativo”) y nomenclatura científica correcta.

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## Principio 4: Define escenarios de aplicación claros

**Por qué es importante:** Diferentes contextos de publicación requieren distintos estilos visuales. Una portada de Nature exige un toque artístico, mientras que una figura de métodos necesita claridad técnica.

**Cómo aplicarlo:** Indica explícitamente el uso previsto: “portada de Nature”, “resumen gráfico del índice”, “diagrama de flujo experimental”, “figura suplementaria”, etc.

**Ejemplo de indicación:**

![Ejemplo de estilo de portada de Nature](/images/blog/principle-4.png)

**Conclusión clave:** Adapta tu estilo visual al formato de la publicación de destino—las portadas son artísticas, los métodos son técnicos, los índices (TOC) son conceptuales.

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## Principio 5: Sigue los estándares de nomenclatura académica

**Por qué es importante:** Utilizar la terminología científica precisa demuestra rigor y hace que las figuras sean inmediatamente comprensibles para los revisores y lectores.

**Cómo aplicarlo:** Usa nombres correctos de genes (notación en cursiva como *TP53*), nomenclatura de proteínas (CD8+, HSP70), fórmulas químicas (H₂O, CO₂) y abreviaturas estándar.

**Ejemplo de prompt:**

![Ejemplo con nomenclatura correcta](/images/blog/principle-5.png)

**Conclusión clave:** Investiga la terminología adecuada para tu campo y úsala de forma coherente en todo el prompt.

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## Principio 6: Diseña información en múltiples capas

**Por qué es importante:** Las mejores figuras científicas combinan varios tipos de información—diagramas estructurales, datos cuantitativos, anotaciones y énfasis visual—en una sola imagen coherente.

**Cómo aplicarlo:** Superpone distintos tipos de información: ilustración principal + curvas de datos + etiquetas + leyendas + recuadros. Describe cada capa explícitamente.

**Ejemplo de indicación:**

![Example of multi-layered information](/images/blog/principle-6.png)

**Idea clave:** Combina información estructural, datos cuantitativos, etiquetas y guías visuales en una sola figura integral.

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## Principio 7: Implementa un código de colores estratégico

**Por qué es importante:** El color actúa como una poderosa herramienta de organización visual en las figuras científicas. Su uso estratégico ayuda al lector a comprender rápidamente relaciones y categorías.

**Cómo aplicarlo:** Define explícitamente las asignaciones de color para distintos elementos: rutas, grupos, condiciones o tipos de datos.

**Ejemplo de instrucción:**

![Ejemplo de elementos codificados por colores](/images/blog/principle-7.png)

**Idea clave:** Define un esquema de colores desde el principio y aplícalo de forma coherente (por ejemplo, "azul=glicólisis, rojo=metabolismo lipídico, verde=síntesis de proteínas").

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## Principio 8: Evita descripciones genéricas vagas

**Por qué es importante:** Términos como “diagrama científico” o “estructura molecular” son demasiado amplios. La IA necesita detalles específicos para generar resultados precisos y de calidad para publicación.

**Cómo aplicarlo:** Reemplaza los términos genéricos por especificaciones exactas. En lugar de “proteína”, usa “trímero de proteína spike con dominio RBD”. En lugar de “proceso”, describe cada paso explícitamente.

**Mal ejemplo:** “Crear una figura científica sobre la respuesta inmunitaria”

**Buen ejemplo:**

![Example of specific detailed description](/images/blog/principle-8.png)

**Conclusión clave:** Sé exhaustivamente específico. Nombra cada elemento, define cada relación, especifica cada parámetro.

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## Lista rápida de control de calidad

Antes de enviar tu indicación, verifica:

- [ ] **Relación de aspecto especificada** (4:3, 3:4, 16:9, etc.)
- [ ] **Contenido que llena el marco** (sin grandes áreas vacías)
- [ ] **Etiquetas en inglés incluidas** con unidades apropiadas
- [ ] **Contexto de la aplicación indicado** (portada de revista, TOC, panel de figura)
- [ ] **Nomenclatura precisa** (nombres de genes, proteínas, productos químicos)
- [ ] **Múltiples capas de información** (estructura + datos + etiquetas)
- [ ] **Esquema de color definido** (si se usan colores)
- [ ] **Detalles específicos** (sin “molécula A” ni “estructura genérica”)
- [ ] **Palabras clave de calidad** (profesional, alto detalle, listo para publicación)
- [ ] **Resolución objetivo** (4K, 8K, ultra detallado, etc.)

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