用途：把简短的自然语言简述转换成可渲染的、科学风格的 SVG 图形，强调可解释结构与科研审美，而非照片级真实感。适合需要实验室海报式图表、明确要求 SVG 输出、希望过程可重复可控的研究笔记、幻灯片或文档场景，也适合生成网格、网络、波形、符号环等结构化可视化。
主要能力：内置多种风格，通过 STYLE 切换，包括 lab-atlas（默认，平静稳定的实验室地图感）、signal-loom（更密集的频谱波形与纹理）、lattice-field（突出的晶格网格与更密集节点）。输出 SVG 及 JSON 元数据（如 prompt、seed、palette）以便追溯，并写入便捷预览文件 output/svggen/latest.svg。支持调节密度与构图参数，如节点数、噪声、波段、环密度。
使用方式：依赖 Python 3.8+，资料未指明需第三方 Python 包。先将需求写入 input/brief.txt（UTF-8），再调整 scripts/svg_gen.py 顶部配置（STYLE、画布宽高、node_count、noise_points、band_count、ring_density 等），然后运行 python scripts/svg_gen.py，最后查看 output/svggen/ 下产物。简述可保留英文术语（如 latent space、graph topology）。质量上要求文字可读、至少同时可见三层结构（网格、波形/频谱带、网络/节点、符号环）、风格保持一致并避免过饱和颜色。输出过密可减小 node_count 或 noise_points，过空可增大 band_count 或 ring_density，风格不符可切换 STYLE 重新生成。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围及具体第三方依赖等细节，均暂未提供。