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redfries/paper2tex

Konvertiert akademische .docx-Arbeiten in konferenzreife, kompilierbare LaTeX-Dokumente – Agentenfertigkeit für Antigravity, Claude Code, Cursor, OpenCode

Was ist paper2tex?

Diese Fertigkeit konvertiert akademische Word-Dokumente (.docx) in vollständige, kompilierbare LaTeX-Dokumente, die an beliebige Konferenz- oder Journal-Vorlagen angepasst sind – darunter IEEE, ACM, Springer LNCS, Elsevier, NeurIPS, ICML, CVPR, MDPI und Nature. Sie unterstützt die Agentenplattformen Antigravity, Claude Code, Cursor und OpenCode und führt einen mehrstufigen, deterministischen Workflow aus: Extraktion von Inhalten, OMML-Mathe, Tabellen, Abbildungen und Bibliografie; Anwendung einer konferenzspezifischen Vorlage; Assembly mit vorlagenbewussten Unterabbildungen und nahtlosem Fließumgebungs-Flow; Kompilierung (XeLaTeX/pdfLaTeX) mit automatischer Log-Korrektur; visuelle QA-Prüfung. Besondere Merkmale sind die 100%ige originalgetreue Texterhaltung, die korrekte Verarbeitung von OpenXML-Rotationen und die Untertitelung-Zerlegung in einzelne Panels. Die Fertigkeit erfordert vor der Extraktion eine explizite Benutzerabfrage zur Quellenangabe der Abbildungen.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI✓Cursor✓Antigravity✓OpenCode
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Dokumentation

paper2tex – Akademischer Word-zu-LaTeX-Konverter

Konvertiert akademische .docx-Dokumente in publikationsfertige, kompilierbare LaTeX-Dokumente, die für jedes Konferenz- oder Journalthema zugeschnitten sind (IEEE, ACM, Springer LNCS, Elsevier, NeurIPS, ICML, CVPR, MDPI, Nature).

Zwingender Schritt 0: Klärung der Abbildungsquelle

Bevor die Extraktionspipeline ausgeführt wird, MUSS der Agent den Benutzer stets fragen:

„Hast du einen dedizierten figures/-Ordner mit hochauflösenden oder Vektorbildern (z. B. ./figures), oder soll ich die eingebetteten Bilder direkt aus dem Word-Dokument extrahieren? (Antworte mit deinem Ordnerpfad oder einfach ‚extrahieren‘)“

  • Wenn der Benutzer mit 'extrahieren' antwortet: Führe python -m scripts.extract input.docx work_dir/ aus. Die Pipeline extrahiert, normalisiert und dreht automatisch alle eingebetteten Zeichnungen aus der .docx-Datei.
  • Wenn der Benutzer einen Ordnerpfad angibt (z. B. ./figures oder C:/assets/figs): Führe python -m scripts.extract input.docx work_dir/ --figures-dir <pfad> aus. Die Pipeline ordnet deine hochauflösenden Vektor- (.pdf, .svg) und Rasterdateien (.png, .jpg >= 300 DPI) den Abbildungen im Dokument zu.

Schnellstart

Führe die End-to-End-Extraktions- und Assemblierungspipeline aus:

# 1. System-Toolchain überprüfen
python -m scripts.preflight

# 2. Inhalt, Mathematik (OMML), Tabellen, Abbildungen und Bibliografie extrahieren
python -m scripts.extract input.docx work_dir/ [--figures-dir <pfad>]

# 3. Zielkonferenzthema anwenden (oder benutzerdefinierte Vorlagen-ZIP analysieren)
python -m scripts.template_spec "ieee-conference" work_dir/

# 4. main.tex mit vorlagenbewussten Unterabbildungen und nahtlosem Fließumgebungs-Flow zusammenbauen
python -m scripts.assemble work_dir/

# 5. Kompilieren und visuelle QA-Prüfung ausführen
python -m scripts.compile work_dir/main.tex
python -m scripts.visual_qa work_dir/main.pdf work_dir/

Workflow-Phasen

STUFE 0: ABBILDUNGSABFRAGE  → Benutzer nach figures/-Ordner oder "extrahieren"-Bestätigung fragen
STUFE 1: PREFLIGHT          → pandoc, tectonic/latexmk, lxml, Pillow, pymupdf prüfen
STUFE 2: VORVERARBEITUNG    → Änderungsverfolgung entfernen, Symbol-Font-Fehler beheben, Feldcodes zuordnen
STUFE 3: EXTRAKTION         → Parallele Extraktoren für OMML-Mathe, Tabellen, Abbildungen, Bib
STUFE 4: THEMEN-SPEZIFIKATION → Rezept (IEEE/ACM/LNCS) abgleichen oder via Firecrawl recherchieren
STUFE 5: AST-ASSEMBLIERUNG  → Deterministische Assemblierung mit vorlagenbewussten Unterabbildungen und Subfloats
STUFE 6: KOMPILIERUNGS-SCHLEIFE → Engine-Auswahl (XeLaTeX/pdfLaTeX) + automatisierte Log-Korrektur
STUFE 7: VERIFIKATION       → Manifest-Diff + Sonderzeichenprüfung + visuelle QA
STUFE 8: AUSLIEFERUNG       → submission/-Ordner (.tex, .bib, figures/, .pdf, report.md)

Zentrale Architektur-Garantien

  1. 100% originalgetreue Texterhaltung: Das Markdown-AST wird direkt in LaTeX übertragen. Keine ausgelassenen Absätze, keine Paraphrasierung, keine Textveränderung.
  2. OpenXML-Drehungs- und Spiegelungsnormalisierung: Korrekte Verarbeitung von <a:xfrm rot="...">, um seitliche/gedrehte Bilder zu verhindern.
  3. Vorlagenbewusste Unterabbildungen: Verwendung von \usepackage[caption=false,font=footnotesize]{subfig} mit \subfloat für IEEEtran und subcaption für acmart/llncs.
  4. Untertitel-Zerlegung: Aufteilung zusammengesetzter Bildunterschriften mit (a), (b), (c) in einzelne Panel-Beschriftungen.
  5. Nahtloser Fließumgebungs-Flow: Unterdrückung störender \FloatBarrier-Einfügungen vor Abschnitten. Fließumgebungen werden natürlich platziert ([!t], [b]) ohne Leerseiten.
  6. Deterministische OMML-Mathematik: Word-Gleichungen werden direkt via MathML-XSLT in LaTeX konvertiert – niemals durch LLM-Textwiedergabe.

Dokumentation & Referenzen

  • Layout & Fließumgebungsregeln: Siehe LAYOUT_GUIDELINES.md für Abbildungsgrößen, Unterabbildungsgeometrie und Tabellenformatierung.
  • Themen & Firecrawl-Recherche: Siehe THEMES_AND_TEMPLATES.md für Veranstaltungsrezepte und Online-Vorlagenrecherche.
  • Technische Referenz: Siehe REFERENCE.md für Extraktionsinterna, Symbol-Font-Zuordnung und Compiler-Autokorrektur-Taxonomie.
  • Agentenanweisungen: Siehe AGENTS.md für schrittweise Agentenanleitungen.
  • Einrichtungsanleitung: Siehe SETUP.md für plattformspezifische Einrichtung (Antigravity, Claude Code, Cursor, OpenCode).

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