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redfries/paper2tex

Convierte documentos académicos .docx a LaTeX con formato de conferencia, compatible con Antigravity, Claude Code, Cursor y OpenCode.

¿Qué es paper2tex?

paper2tex es una habilidad para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que convierte documentos académicos en formato Word (.docx) a documentos LaTeX listos para publicación, adaptados a plantillas de conferencias y revistas como IEEE, ACM, Springer LNCS, Elsevier, NeurIPS, ICML, CVPR, MDPI o Nature. La habilidad es especialmente útil para investigadores que desean migrar sus manuscritos de Word a LaTeX sin perder contenido, ecuaciones, tablas, figuras ni referencias bibliográficas. Su arquitectura garantiza la preservación textual al 100% mediante la conversión directa de AST Markdown a LaTeX, evitando paráfrasis o alteraciones. El flujo de trabajo consta de ocho etapas: verificación del sistema, extracción paralela de contenido (incluyendo ecuaciones OMML, tablas, figuras y bibliografía), detección automática del tema de conferencia, ensamblaje determinista con subfiguras y flotantes, compilación, verificación visual, y entrega de una carpeta submission/ con todo listo. Entre sus características destacan la normalización de rotaciones e imágenes en OpenXML, subfiguras adaptadas a cada plantilla (IEEEtran, acmart, llncs), descomposición de subtítulos compuestos y flujo de flotantes sin barreras. Es compatible con Antigravity, Claude Code, Cursor y OpenCode, y puede extraer figuras de una carpeta dedicada o incrustadas en el propio .docx.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI✓Cursor✓Antigravity✓OpenCode
npx skills add redfries/paper2tex

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Documentación

paper2tex — Convertidor de Artículos Académicos de Word a LaTeX

Convierte documentos académicos .docx en documentos LaTeX listos para publicación, adaptados a cualquier plantilla de conferencia o revista (IEEE, ACM, Springer LNCS, Elsevier, NeurIPS, ICML, CVPR, MDPI, Nature).

Paso 0 Obligatorio: Aclarar el Origen de las Figuras

Antes de ejecutar el proceso de extracción, el agente DEBE SIEMPRE preguntar al usuario:

"¿Tienes una carpeta figures/ dedicada con imágenes de alta resolución o vectoriales (p.ej., ./figures), o debo extraer las imágenes incrustadas directamente del documento de Word? (Responde con la ruta de tu carpeta o simplemente 'extraer')"

  • Si el usuario responde 'extraer': Ejecuta python -m scripts.extract input.docx work_dir/. El proceso extraerá, normalizará y rotará automáticamente todos los dibujos incrustados del .docx.
  • Si el usuario proporciona una ruta de carpeta (p.ej., ./figures o C:/assets/figs): Ejecuta python -m scripts.extract input.docx work_dir/ --figures-dir <ruta>. El proceso emparejará tus archivos vectoriales de alta resolución (.pdf, .svg) y raster (.png, .jpg >= 300 DPI) con las figuras del documento.

Inicio Rápido

Ejecuta el proceso completo de extracción y ensamblaje:

# 1. Verificar las herramientas del sistema
python -m scripts.preflight

# 2. Extraer contenido, ecuaciones (OMML), tablas, figuras y bibliografía
python -m scripts.extract input.docx work_dir/ [--figures-dir <ruta>]

# 3. Aplicar la plantilla de conferencia objetivo (o analizar un zip de plantilla personalizada)
python -m scripts.template_spec "ieee-conference" work_dir/

# 4. Ensamblar main.tex con subfiguras adaptadas a la plantilla y flujo continuo de flotantes
python -m scripts.assemble work_dir/

# 5. Compilar y ejecutar verificación visual QA
python -m scripts.compile work_dir/main.tex
python -m scripts.visual_qa work_dir/main.pdf work_dir/

Etapas del Flujo de Trabajo

ETAPA 0: CONSULTA DE FIGURAS → Preguntar al usuario por la carpeta figures/ o confirmación "extraer"
ETAPA 1: PREFLIGHT          → Verificar pandoc, tectonic/latexmk, lxml, Pillow, pymupdf
ETAPA 2: PREPROCESAMIENTO   → Eliminar cambios controlados, corregir trampa de fuente Symbol, mapear códigos de campo
ETAPA 3: EXTRACCIÓN         → Extractores paralelos para ecuaciones OMML, tablas, figuras, bibliografía
ETAPA 4: ESPECIFICACIÓN DE PLANTILLA → Emparejar receta (IEEE/ACM/LNCS) o investigar mediante Firecrawl
ETAPA 5: ENSAMBLAJE AST     → Ensamblaje determinista con subfiguras adaptadas a la plantilla y subflotantes
ETAPA 6: BUCLE DE COMPILACIÓN  → Selección de motor (XeLaTeX/pdfLaTeX) + corrección automática de registros
ETAPA 7: VERIFICACIÓN       → Diff de manifiesto + auditoría de caracteres especiales + QA visual
ETAPA 8: ENTREGA            → Carpeta submission/ (.tex, .bib, figures/, .pdf, report.md)

Garantías Arquitectónicas Principales

  1. Preservación Textual al 100%: Mapea el AST de Markdown directamente a LaTeX. Cero párrafos eliminados, cero paráfrasis, cero alteración de texto.
  2. Normalización de Rotación e Inversión en OpenXML: Analiza con precisión <a:xfrm rot="..."> para evitar imágenes giradas o volteadas.
  3. Subfiguras Adaptadas a la Plantilla: Usa \usepackage[caption=false,font=footnotesize]{subfig} con \subfloat para IEEEtran y subcaption para acmart/llncs.
  4. Descomposición de Subtítulos: Divide subtítulos compuestos con (a), (b), (c) en subtítulos individuales para cada panel.
  5. Flujo Continuo de Flotantes: Elimina inyecciones disruptivas de \FloatBarrier antes de secciones. Los flotantes se colocan naturalmente ([!t], [b]) sin espacios en blanco.
  6. Ecuaciones OMML Deterministas: Las ecuaciones de Word se convierten directamente a LaTeX mediante XSLT de MathML, nunca a través de reemisión de texto LLM.

Documentación y Referencias

  • Reglas de Diseño y Flotantes: Consulta LAYOUT_GUIDELINES.md para tamaño de figuras, geometría de subfiguras y formato de tablas.
  • Plantillas e Investigación Firecrawl: Consulta THEMES_AND_TEMPLATES.md para recetas de conferencias e investigación de plantillas en línea.
  • Referencia Técnica: Consulta REFERENCE.md para detalles internos de extracción, mapeo de fuentes Symbol y taxonomía de corrección automática del compilador.
  • Instrucciones para Agentes: Consulta AGENTS.md para instrucciones paso a paso para agentes.
  • Guía de Configuración: Consulta SETUP.md para configuración específica de cada plataforma (Antigravity, Claude Code, Cursor, OpenCode).

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