Tu director te devuelve el mismo comentario por tercera vez: «Esta figura no me cuenta qué hicisteis». Reescribes el prompt, el diagrama vuelve más bonito, el comentario vuelve idéntico. El problema casi nunca es el modelo. Es que el prompt pide una imagen del estudio en lugar de describir qué hace cada panel, qué relación hay entre los elementos y qué significa cada flecha.
Esta guía te da las estructuras de prompt que sobreviven a una revisión, los errores que más créditos cuestan y plantillas listas para pegar para los cuatro tipos de diagrama que cubren ~80 % de las figuras de paper.
Errores frecuentes que queman créditos
Antes de las plantillas, los patrones que provocan regeneraciones:
- «Hazme un diagrama de mi estudio.» Sin paneles, sin roles, sin relaciones. El modelo inventa un layout que igualmente tendrás que arreglar en el siguiente prompt.
- Estilo antes que estructura. «Figura bonita estilo Nature de edición CRISPR» da una imagen pulida con flechas aleatorias. A los revisores no les importa el pulido; les importa que la dirección causa-efecto sea correcta.
- Cuatro diagramas en uno. Workflow + mecanismo + resultado + comparación en un único panel produce una imagen ilegible. Sepáralos.
- Pedirle al modelo que invente números. «Demuestra que la condición A es mejor que la B» autoriza a la IA a fabricar valores. Usa placeholders y añade los números reales en la edición.
- Sin audiencia. Una figura para un panel de financiación necesita otra densidad que una figura para material suplementario de métodos. Indica la audiencia en el prompt.
Mal prompt vs. prompt mejor
Comparación real sobre un estudio de knock-in CRISPR:
Demasiado corto — produce una caricatura genérica de edición génica:
Make a scientific diagram of our CRISPR knock-in experiment in mouse hepatocytes.Reestructurado — produce una figura de 4 paneles que puedes editar directamente:
Create a 4-panel scientific figure for a CRISPR knock-in study in primary mouse hepatocytes.
Panel A (workflow): isolation → transfection (Cas9 + guide RNA + donor template) → selection → expansion. Use numbered steps.
Panel B (mechanism): show double-strand break at the target locus, HDR repair using the donor, integration of the knock-in cassette. Use activation arrows for cutting, dashed lines for template binding.
Panel C (comparison): two columns, wild-type vs. knock-in. Leave readout values as placeholders.
Panel D (result summary): three icons for the three downstream assays. No numeric claims, no conclusion text.
Audience: methods reviewer. Style: clean vector, white background, consistent color per panel, room for labels.El segundo prompt es más largo, pero genera exactamente una vez. El corto suele costar 3–4 regeneraciones.
Nota: los prompts se mantienen en inglés. Los modelos de imagen actuales responden de forma más estable a tokens en inglés. Guión en español, prompt en inglés es la práctica habitual en la comunidad científica.
Anatomía del prompt: las cuatro piezas obligatorias
Cualquier prompt de diagrama de más de ~80 palabras vuelve a la misma estructura. Si falta cualquiera de estas cuatro piezas, el modelo rellena el hueco con decoración:
- Audiencia — quién leerá la figura. Revisor de métodos, panel de financiación, estudiante de grado, asistente de poster. Cambia la densidad y el estilo de etiquetas.
- Estructura — nombra los paneles, los pasos o los bloques del sistema. Es el muro de carga. Las palabras de estilo («Nature-style», «clean») solo funcionan después.
- Relaciones — qué significa cada conector. Activación vs. inhibición, flujo vs. correlación, orden espacial vs. temporal. Los modelos se equivocan aquí constantemente.
- Editabilidad — di «leave room for labels», «use placeholders for values», «vector-friendly layout». Si no, el modelo empaqueta la imagen y ya no se puede arreglar.
Imagen de ejemplo

Qué observar: paneles separados por función; etiquetas como placeholders en vez de datos inventados; un color por panel para que el ojo identifique qué bloque está leyendo.
Plantillas listas para pegar por tipo de diagrama
Sustituye el texto entre corchetes por tu estudio. No toques el lenguaje estructural; elimina los placeholders solo si tu estudio realmente no tiene ese bloque.
1. Figura multipanel de paper
Create a multi-panel scientific diagram for [study topic].
Panel A: [experimental workflow with 3–5 numbered steps].
Panel B: [mechanism or model — name the molecules, organs, or system blocks].
Panel C: [comparison of groups, conditions, or methods — leave numeric readouts as placeholders].
Panel D: [result summary — icons, not invented values].
Audience: [journal reviewer / grant panel / conference]. Use consistent color per panel, white background, vector-friendly layout, and room for labels.
2. Figura de mecanismo
Create a mechanism diagram for [biological / chemical / physical process].
Show [trigger or upstream signal] leading to [intermediate steps] and [downstream outcome].
Use activation arrows (→), inhibition marks (⊣), and dashed lines for hypothesized links.
Label the major molecules, complexes, or system components. Keep a clean white background.
Do not invent quantitative values. Leave room for adding rate constants or concentrations in editing.
3. Workflow + salida de medida
Create a scientific workflow diagram for [method].
Steps: [sample input] → [preparation] → [treatment] → [measurement instrument] → [analysis pipeline] → [final output].
Use numbered steps and short labels suitable for a methods figure or supplementary panel.
Use a horizontal layout. Avoid decorative lab benches or stock photographs.
4. Diagrama de vía / red
Draw a [signaling / metabolic / regulatory] pathway diagram for [pathway name].
Nodes: [list the major proteins, metabolites, or regulators].
Edges: use activation, inhibition, and translocation arrows where appropriate.
Group nodes by compartment (extracellular, cytoplasm, nucleus, mitochondrion) using subtle background panels.
Style: schematic, journal-ready, no 3D renders, no fabricated kinetic values.Cómo usar esta guía según el rol
- Estudiante de doctorado con su primera figura de métodos: empieza por la plantilla 3 (workflow). Es la más tolerante y la que más se parece a un cuaderno de laboratorio.
- PI preparando una resubmission de un grant: usa la plantilla 1 (multipanel) para que el panel vea el estudio completo de un vistazo. Acompáñala con una figura de mecanismo limpia (plantilla 2).
- Equipo de comunicación o ilustración científica: usa la plantilla 2 o 4 y pide explícitamente salida en SVG para poder restilizarla a la marca.
- Docencia: el mal prompt de arriba es la forma más rápida de mostrar a los alumnos por qué sus figuras siguen siendo rechazadas.
Workflow realista en SciDraw AI
- Escribe primero el propósito en una frase — «explicar a un revisor de métodos cómo introdujimos un reportero fluorescente en el locus Alb». Si no consigues escribirla, la figura todavía no está lista.
- Elige la plantilla que coincida con el propósito, pégala en SciDraw AI y sustituye el texto entre corchetes.
- Genera 2–3 variantes y elige la de jerarquía más clara, no la más bonita.
- Exporta a SVG (o convierte con el workflow vectorize image) y arregla las etiquetas en Illustrator, PowerPoint o Inkscape.
- Añade los valores reales a mano. Nunca dejes que el modelo escriba texto de conclusión.
Checklist antes de enviar
- Cada panel tiene un trabajo claro. Si dos paneles hacen lo mismo, fusiónalos.
- Cada tipo de flecha tiene un significado (no mezclar activación y «paso siguiente» con la misma flecha).
- No hay números en la imagen que no provengan de tus datos reales.
- Las etiquetas son legibles a 100 % de ancho de columna, no solo con zoom.
- Si la figura toca contenido médico, químico o de seguridad, un experto ha revisado la versión final.
Workflows relacionados de SciDraw AI
Generador de diagramas científicos · Generador de diagramas de flujo · Generador de figuras de mecanismo · Creador de abstracts gráficos
Preguntas frecuentes
¿Por qué mi diagrama de IA se ve pulido pero los revisores siguen rechazándolo?
Pulido y corrección estructural son variables independientes. La mayoría de figuras rechazadas son demasiado pulidas — el modelo ha adivinado relaciones que nunca especificaste y las ha adivinado mal. Solución: definir estructura y relaciones antes que cualquier palabra de estilo.
¿Cada paper necesita una figura multipanel?
No. Solo cuando el lector tenga que conectar método, mecanismo, comparación y resultado en una sola imagen. Para un único punto suele ser más claro un mecanismo o workflow de un solo panel.
¿Cómo evito que el modelo invente datos?
Tres reglas: pedir placeholders explícitamente, prohibir frases de conclusión («no text claiming significance») y nunca pegar en el prompt números que no quieras que el modelo dibuje literalmente. Añade los valores reales en post-edición.
¿Estilo o estructura primero en el prompt?
Siempre estructura primero. Las palabras de estilo («Nature-style», «minimal», «clean») solo controlan el acabado visual, no la ciencia. Define paneles, componentes, flechas y etiquetas; luego añade 1–2 palabras de estilo al final.
¿Puedo usar el mismo prompt para figura de paper y póster?
No. La densidad de información cambia. Una figura de paper se lee a 100 % de ancho de columna con leyenda; un póster se lee a 1,5 m sin leyenda. Reescribe para el póster: etiquetas más cortas, iconos más grandes, menos paneles.
¿Qué longitud debe tener un buen prompt?
Para multipanel, 80–150 palabras. Más corto fuerza al modelo a inventar estructura; más largo se contradice solo. Si pasa de 200 palabras, probablemente sean dos figuras, no una.



