Communitygithub.com

pósters-latex

Crea pósters de investigación profesionales en LaTeX usando beamerposter, tikzposter o baposter. Incluye diseño de diseño, esquemas de color, formatos multicolumna, integración de figuras y mejores prácticas para comunicación visual.

¿Qué es pósters-latex?

Esta habilidad proporciona una guía integral para crear pósters de investigación profesionales utilizando paquetes de LaTeX como beamerposter, tikzposter y baposter. Es esencial para comunicar hallazgos científicos en conferencias, simposios y eventos académicos, permitiendo generar pósters de calidad de publicación con diseño, tipografía y jerarquía visual adecuados. La habilidad enfatiza un flujo de trabajo que integra la generación de elementos visuales mediante inteligencia artificial antes de la creación del póster en LaTeX, con el objetivo de que entre el 60 y 70% del área del póster esté compuesta por gráficos generados por IA y el 30-40% por texto. Soporta múltiples paquetes de LaTeX y proporciona pautas detalladas para el diseño, la integración de contenido y la compilación final, todo ello evitando errores comunes como el exceso de texto o elementos visuales demasiado complejos.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/latex-posters

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Pósters de Investigación en LaTeX

Resumen

Los pósters de investigación son un medio crítico para la comunicación científica en conferencias, simposios y eventos académicos. Esta habilidad proporciona una guía integral para crear pósters de investigación profesionales y visualmente atractivos utilizando paquetes de LaTeX. Genere pósters de calidad de publicación con diseño, tipografía, esquemas de color y jerarquía visual adecuados.

Cuándo Usar Esta Habilidad

Esta habilidad debe usarse cuando:

  • Se creen pósters de investigación para conferencias, simposios o sesiones de pósters
  • Se diseñen pósters académicos para eventos universitarios o defensas de tesis
  • Se preparen resúmenes visuales de investigación para divulgación pública
  • Se conviertan artículos científicos a formato de póster
  • Se creen plantillas de pósters para grupos de investigación o departamentos
  • Se diseñen pósters que cumplan con requisitos de tamaño específicos de conferencias (A0, A1, 36×48", etc.)
  • Se construyan pósters con diseños complejos de múltiples columnas
  • Se integren figuras, tablas, ecuaciones y citas en formato de póster

Generación de Elementos Visuales Asistida por IA

FLUJO DE TRABAJO ESTÁNDAR: Genere TODOS los elementos visuales principales usando IA antes de crear el póster en LaTeX.

Este es el enfoque recomendado para crear pósters visualmente atractivos:

  1. Planifique todos los elementos visuales necesarios (título, introducción, métodos, resultados, conclusiones)
  2. Genere cada elemento usando esquemas científicos o Nano Banana Pro
  3. Ensamble las imágenes generadas en la plantilla de LaTeX
  4. Añada contenido textual alrededor de los elementos visuales

Objetivo: 60-70% del área del póster debe ser elementos visuales generados por IA, 30-40% texto.


Límites estrictos (no exceder)

Estos son límites, no pautas. Violarlos es la causa más común de un póster fallido. El razonamiento completo, las tablas por tipo de gráfico y los ejemplos resueltos se encuentran en references/ai_graphics_for_posters.md.

RestricciónLímite
Elementos por gráfico generado por IA3-4 máximo (3 ideal)
Palabras por gráfico10 máximo
Espacio en blanco por gráfico50% mínimo (60% mejor)
Números / métricas clave120pt+
Etiquetas80pt+
Texto del cuerpo en el póster24pt+
Secciones de contenido (A0)5-6 máximo
Palabras totales en el póster300-800
Ancho de figura0.85\linewidth, nunca 1.0

Cada indicación de gráfico debe incluir: FORMATO DE PÓSTER para A0, un recuento explícito de elementos o palabras (SOLO 3 iconos, 3 palabras en total), un tamaño de fuente (GIGANTE (120pt+)), 60% de espacio en blanco y una distancia de visualización (legible desde 3-4 metros).

Dos puntos de revisión obligatorios. Saltarse cualquiera de ellos es cómo ocurren los pósters ilegibles:

  • Antes de generar — para cada gráfico planificado, confirme que tiene 3-4 elementos, un mensaje, menos de 10 palabras y no es un flujo de trabajo de 5+ etapas. Si no es así, divida el gráfico en varios.
  • Después de generar, antes del ensamblaje — abra cada figura al 25% de zoom. Todo el texto legible, 4 o menos elementos, 50% o más de espacio en blanco, comprensible en 2 segundos. Cualquier falla significa regenerar o dividir. No ensamble un póster a partir de figuras que fallaron.

Patrones que siempre fallan: flujo de trabajo de 7 etapas, cronograma con hitos anuales, 3 estudios de caso en un solo gráfico, comparación de 5 o más métodos, arquitectura con todas las capas. Reduzca cada uno a 3 elementos de alto nivel, o haga varios gráficos separados.

El desbordamiento es un error, no una advertencia. Después de compilar, ejecute grep -i overfull poster.log e inspeccione los cuatro bordes al 100% de zoom. Consulte references/compilation_and_quality_control.md.

Integración con Esquemas Científicos

Para obtener una guía detallada sobre la creación de esquemas, consulte la documentación de la habilidad scientific-schematics.

Capacidades clave:

  • Nano Banana Pro genera, revisa y refina diagramas automáticamente
  • Crea imágenes de calidad de publicación con formato adecuado
  • Garantiza accesibilidad (compatible con daltonismo, alto contraste)
  • Soporta refinamiento iterativo para diagramas complejos

Capacidades Principales

Se soportan tres paquetes de pósters: beamerposter (sintaxis Beamer, temas institucionales), tikzposter (moderno, colorido, flexible) y baposter (múltiples columnas estructuradas). La comparación de paquetes, diseño y sistemas de cuadrícula, principios de diseño, tamaños estándar, plantillas por paquete, integración de figuras e imágenes, esquemas de color, tipografía y códigos QR están documentados en references/latex_poster_reference.md.

Los patrones de contenido reutilizables por sección, los requisitos de accesibilidad y la guía para el día de presentación se encuentran en references/poster_patterns_and_presentation.md.

Flujo de Trabajo para la Creación de Pósters

Etapa 1: Planificación y Desarrollo de Contenido

  1. Determinar los requisitos del póster:

    • Especificaciones de tamaño de la conferencia (A0, 36×48", etc.)
    • Orientación (vertical vs. horizontal)
    • Plazos de presentación y requisitos de formato
  2. Desarrollar el esquema de contenido:

    • Identificar 1-3 mensajes principales
    • Seleccionar figuras clave (generalmente 3-6 elementos visuales principales)
    • Redactar texto conciso para cada sección (se prefieren viñetas)
    • Apuntar a 300-800 palabras en total
  3. Elegir el paquete de LaTeX:

    • beamerposter: Si está familiarizado con Beamer, necesita temas institucionales
    • tikzposter: Para diseños modernos y coloridos con flexibilidad
    • baposter: Para diseños profesionales de múltiples columnas estructurados

Etapa 2: Generar Elementos Visuales (Asistido por IA)

CRÍTICO: Genere figuras SIMPLES con contenido MÍNIMO. Cada gráfico = UN mensaje.

Límites de contenido:

  • Máximo 4-5 elementos por gráfico
  • Máximo 15 palabras en total por gráfico
  • 50% de espacio en blanco mínimo
  • Fuentes GIGANTES (80pt+ para etiquetas, 120pt+ para números clave)
  1. Crear directorio de figuras:

    mkdir -p figures
    
  2. Generar elementos visuales SIMPLES:

    # Introducción - SOLO 3 iconos/elementos
    python scripts/generate_schematic.py "FORMATO DE PÓSTER para A0. Visual SIMPLE con SOLO 3 elementos: [icono1] [icono2] [icono3]. Etiquetas de UNA palabra (80pt+). 50% de espacio en blanco. Legible desde 2 metros." -o figures/intro.png
    
    # Métodos - SOLO 4 pasos máximo
    python scripts/generate_schematic.py "FORMATO DE PÓSTER para A0. Diagrama de flujo SIMPLE con SOLO 4 cajas: PASO1 → PASO2 → PASO3 → PASO4. Etiquetas GIGANTES (100pt+). 50% de espacio en blanco. SIN sub-pasos." -o figures/methods.png
    
    # Resultados - SOLO 3 barras/comparaciones
    python scripts/generate_schematic.py "FORMATO DE PÓSTER para A0. Gráfico SIMPLE con SOLO 3 barras. Porcentajes GIGANTES EN las barras (120pt+). SIN eje, SIN leyenda. 50% de espacio en blanco." -o figures/results.png
    
    # Conclusiones - EXACTAMENTE 3 elementos con números GIGANTES
    python scripts/generate_schematic.py "FORMATO DE PÓSTER para A0. EXACTAMENTE 3 hallazgos clave: '[NÚMERO]' (150pt) '[ETIQUETA]' (60pt) para cada uno. 50% de espacio en blanco. SIN otro texto." -o figures/conclusions.png
    
  3. Revisar las figuras generadas - verificar desbordamiento:

    • Ver al 25% de zoom: ¿Todo el texto sigue siendo legible?
    • Contar elementos: ¿Más de 5? → Regenerar más simple
    • Verificar espacio en blanco: ¿Menos del 40%? → Agregar "60% de espacio en blanco" a la indicación
    • ¿Fuente demasiado pequeña?: Agregar "AÚN MÁS GRANDE" o aumentar los tamaños en pt
    • ¿Sigue desbordándose?: Reducir a 3 elementos en lugar de 4-5

Etapa 3: Diseño y Maquetación

  1. Seleccionar o crear plantilla:

    • Comience con las plantillas proporcionadas en assets/
    • Personalice el esquema de color para que coincida con la marca
    • Configure el tamaño de página y la orientación
  2. Diseñar la estructura de diseño:

    • Planifique la estructura de columnas (2, 3 o 4 columnas)
    • Mapee el flujo de contenido (generalmente de izquierda a derecha, de arriba a abajo)
    • Asigne espacio para el título (10-15%), contenido (70-80%), pie de página (5-10%)
  3. Configurar la tipografía:

    • Configure los tamaños de fuente para diferentes niveles jerárquicos
    • Asegure un mínimo de 24pt para el texto del cuerpo
    • Pruebe la legibilidad desde una distancia de 1-2 metros

Etapa 4: Integración de Contenido

  1. Crear el encabezado del póster:

    • Título (conciso, descriptivo, 10-15 palabras)
    • Autores y afiliaciones
    • Logotipos de la institución (alta resolución)
    • Logotipo de la conferencia si se requiere
  2. Integrar figuras generadas por IA:

    • Agregue todas las figuras de la Etapa 2 a las secciones correspondientes
    • Use \includegraphics con el tamaño adecuado
    • Asegúrese de que las figuras dominen cada sección (primero lo visual, luego el texto)
    • Centre las figuras dentro de los bloques para lograr un impacto visual
  3. Agregar texto de apoyo mínimo:

    • Mantenga el texto mínimo y escaneable (300-800 palabras en total)
    • Use viñetas, no párrafos
    • Escriba en voz activa
    • El texto debe complementar las figuras, no duplicarlas
  4. Agregar elementos complementarios:

    • Códigos QR para materiales complementarios
    • Referencias (cite solo los artículos clave, típicamente 5-10)
    • Información de contacto y agradecimientos

Etapa 5: Refinamiento y Pruebas

  1. Revisar e iterar:

    • Verifique errores tipográficos y de otro tipo
    • Verifique que todas las figuras tengan alta resolución
    • Asegure un formato consistente
    • Confirme que el esquema de color funcione bien en conjunto
  2. Probar la legibilidad:

    • Imprima al 25% de escala y lea desde 0.6-1 metro (simula un póster desde 2.5-4 metros)
    • Verifique el color en diferentes monitores
    • Verifique que los códigos QR funcionen correctamente
    • Pida a un colega que revise
  3. Optimizar para impresión:

    • Incruste todas las fuentes en el PDF
    • Verifique la resolución de la imagen
    • Verifique los requisitos de tamaño del PDF
    • Incluya área de sangrado si es necesario

Etapa 6: Compilación y Entrega

  1. Compilar el PDF final:

    pdflatex poster.tex
    # O para mejor soporte de fuentes:
    lualatex poster.tex
    
  2. Verificar la calidad de salida:

    • Verifique que todos los elementos sean visibles y estén colocados correctamente
    • Acerque al 100% e inspeccione la calidad de la figura
    • Verifique que los colores coincidan con las expectativas
    • Confirme que el PDF se abra correctamente en diferentes visores
  3. Preparar para impresión:

    • Exporte como PDF/X-1a si es necesario
    • Guarde copias de seguridad
    • Obtenga una impresión de prueba en papel normal primero
    • Solicite la impresión profesional 2-3 días antes de la fecha límite
  4. Crear materiales complementarios:

    • Guarde una versión PNG/JPG para redes sociales
    • Cree una versión de mano (resumen de 8.5×11")
    • Prepare una versión digital para compartir por correo electrónico

Integración con Otras Habilidades

Esta habilidad funciona eficazmente con:

  • Esquemas Científicos: CRÍTICO - Úselo para generar todos los diagramas y diagramas de flujo del póster
  • Generar Imagen / Nano Banana Pro: Para gráficos estilizados, ilustraciones conceptuales y resúmenes visuales
  • Escritura Científica: Para desarrollar contenido de póster a partir de artículos
  • Revisión de Literatura: Para contextualizar la investigación
  • Análisis de Datos: Para crear figuras y gráficos de resultados

Flujo de trabajo recomendado: Use siempre las habilidades de esquemas científicos y generar imagen ANTES de crear el póster en LaTeX para generar todos los elementos visuales.

Errores Comunes a Evitar

Errores en Gráficos Generados por IA (MÁS COMUNES):

  • ❌ Demasiados elementos en un solo gráfico (10+ elementos) → Mantenga un máximo de 3-5
  • ❌ Texto demasiado pequeño en gráficos de IA → Especifique "GIGANTE (100pt+)" o "ENORME (150pt+)"
  • ❌ Demasiado detalle en las indicaciones → Use "SIMPLE" y "SOLO X elementos"
  • ❌ Sin especificación de espacio en blanco → Agregue "50% de espacio en blanco" a cada indicación
  • ❌ Diagramas de flujo complejos con 8+ pasos → Limite a 4-5 pasos como máximo
  • ❌ Gráficos de comparación con 6+ elementos → Limite a 3 elementos como máximo
  • ❌ Hallazgos clave con 5+ métricas → Muestre solo las 3 principales

Corregir Desbordamientos en Gráficos de IA: Si sus gráficos generados por IA se desbordan o tienen texto pequeño:

  1. Agregue "MÁS SIMPLE" o "SOLO 3 elementos" a la indicación
  2. Aumente los tamaños de fuente: "150pt+" en lugar de "80pt+"
  3. Agregue "60% de espacio en blanco" en lugar de "50%"
  4. Elimine subdetalles: "SIN sub-pasos", "SIN etiquetas de eje", "SIN leyenda"
  5. Regenerar con menos elementos

Errores de Diseño:

  • ❌ Demasiado texto (más de 1000 palabras)
  • ❌ Tamaños de fuente demasiado pequeños (menos de 24pt para el texto del cuerpo)
  • ❌ Combinaciones de colores de bajo contraste
  • ❌ Diseño desordenado sin espacio en blanco
  • ❌ Estilo inconsistente entre secciones
  • ❌ Imágenes de baja calidad o pixeladas

Errores de Contenido:

  • ❌ Sin narrativa o mensaje claro
  • ❌ Demasiadas preguntas de investigación u objetivos
  • ❌ Uso excesivo de jerga sin definiciones
  • ❌ Resultados sin contexto o interpretación
  • ❌ Falta de información de contacto del autor

Errores Técnicos:

  • ❌ Dimensiones incorrectas del póster para los requisitos de la conferencia
  • ❌ Colores RGB enviados a una impresora CMYK (cambio de color)
  • ❌ Fuentes no incrustadas en el PDF
  • ❌ Tamaño de archivo demasiado grande para el portal de envío
  • ❌ Códigos QR demasiado pequeños o no probados

Mejores Prácticas:

  • ✅ Genere gráficos de IA SIMPLES con un máximo de 3-5 elementos
  • ✅ Use fuentes GIGANTES (100pt+) para números clave en gráficos
  • ✅ Especifique "50% de espacio en blanco" en cada indicación de IA
  • ✅ Siga exactamente las especificaciones de tamaño de la conferencia
  • ✅ Imprima una prueba a escala reducida antes de la impresión final
  • ✅ Use esquemas de color de alto contraste y accesibles
  • ✅ Mantenga el texto mínimo y altamente escaneable
  • ✅ Incluya información de contacto clara y códigos QR
  • ✅ Revise cuidadosamente (¡los errores se magnifican en los pósters!)

Instalación de Paquetes

Asegúrese de que los paquetes de LaTeX necesarios estén instalados:

# Para TeX Live (Linux/Mac)
tlmgr install beamerposter tikzposter baposter

# Para MiKTeX (Windows)
# Los paquetes normalmente se instalan automáticamente en el primer uso

# Paquetes adicionales recomendados
tlmgr install qrcode graphics xcolor tcolorbox subcaption

Scripts y Automatización

Scripts auxiliares disponibles en el directorio scripts/:

  • review_poster.sh: Revisión y validación de pósters
  • generate_schematic.py: Generar diagramas y esquemas científicos

Referencias

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

Skills relacionados