科研图表编译器

科研图表编译器 是做什么的？

公开工作流版本：1.0。

使用最短的安全工作流：

允许的论文内容
  → 判断现有论文图表是否可被检查
  → 一份有用的论文摘要
  → 动机和/或流水线提示模板
  → 可编辑图表 + 预览
  → 一次快速关键检查

除非用户明确要求，否则不要创建工作流证据账本、角色分析文件、FigureSpec、溯源包、审计JSON或多轮审查包。

将 SKILL_ROOT 解析为包含此文件的目录。

1. 确定用户需求

目标沟通质量应达到顶级AI会议论文的期望标准：清晰的五秒贡献、基于来源的论断、审稿人可读的文本、精确的箭头、紧凑的信息密度、严谨的对齐、可访问的色彩以及可编辑的主版本。示例会议包括NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、CVPR、ACL和KDD。这是一个质量目标，而非对会议合规性的自动声明。如果特定会议的当前技术要求很重要，请从官方来源进行验证。

在分析之前，要求用户提供以下三项决策：

图表类型：动机图、流程图，还是两者皆有？
论文中是否存在相应的现有图表：是、否或未知？
如果是：完全替换、将其作为参考并改进，还是保留并修复选定部分？

如果请求已包含某决策的答案，则不要重复提问。如果缺少一个或多个决策，在生成之前提出一个简洁的组合问题。用户可以对现有图表回答“未知”；在第3步中解决这种情况，而无需事先目视检查该图表。

2. 无需角色分类直接选择输出

此技能有两个固定的图表类型：

• motivation：问题为何重要以及为何需要该研究；
• pipeline：所提出的方法如何将输入转换为输出。

遵循用户的指令：

• 如果用户请求 motivation、Figure 1、问题/差距或动机图，则仅生成 motivation。
• 如果用户请求 pipeline、方法、工作流、架构或流程图，则仅生成 pipeline。
• 如果用户请求两者或完整的图表集，则生成两者。
• 如果用户未指定类型，则在继续之前询问他们是否需要动机图、流程图或两者。

不要推断出一个“优胜角色”并压制另一个。

3. 在检查之前解析现有论文图表

首先尊重用户的排除项。永远不要使用被排除的页面、图表、标题或补充材料，即使是为了判断它们是否应成为参考。

对于剩余的允许来源，在不首先目视检查的情况下检测现有动机图或流程图的可能存在。在可行时使用非视觉信号，例如PDF图像对象计数、章节位置或已在允许的提取文本中可见的 Figure 标记。

如果论文似乎包含选定类型的现有图表且用户尚未给出指令，则在打开该图表或阅读其标题之前暂停并提出一个简洁的问题：

论文似乎包含现有的动机图/流程图。我应该
(1) 独立重新生成并忽略它，
(2) 仅将其用作视觉/布局参考，或
(3) 保留并修复它？

• 对于独立重新生成，不要检查或使用旧图表或其标题。根据允许的论文文本和此技能构建新的构图。
• 对于参考引导的重新生成，仅在获得许可后才检查它，并将其视为视觉结构/样式，而绝不视为科学证据。
• 对于修复，保留已验证的元素，仅更改请求或失败的部分。

如果用户已表示要丢弃、忽略、参考或修复现有图表，则遵循该指令而无需再次提问。不要询问与所选输出类型无关的附带图表或图形。

4. 阅读并总结允许的源材料

完整阅读允许的论文或简要一次。在文本提取或目视检查之前，尊重每一项用户排除。永远不要将被排除的标题、图表、页面或补充材料用作证据。

创建一个 paper-summary.md，通常为500-900单词或等效内容，包含：

1. 研究问题和重要性；
2. 当前方法和具体差距；
3. 有边界的论点和贡献；
4. 方法输入、3-7个主要阶段、交接和输出；
5. 最有帮助理解论文的最强确切结果；
6. 图表绝不能暗示的局限性和解释；
7. 可能出现在图表中的确切术语、数字和标签；
8. 检查范围、排除项和缺失材料。

在可行时使用页面/章节锚点，但不要创建单独的证据账本。保留单位、符号、修饰词和不确定性。不要编造缺失的模块、值、关系或因果声明。

5. 填写固定提示模板

每次阅读 references/prompt-templates.md。仅填写第2步中选择的模板。

对于每个提示：

• 替换每个 {{PLACEHOLDER}}；
• 从摘要中复制准确的科学标签；
• 保持一条清晰的五秒信息；
• 列出每个可见实体和每个箭头，格式为 source → target | label/payload；
• 说明不得显示的内容；
• 请求实时可编辑文本和矢量/原生形状；
• 包含简短的负面提示和关键QA检查清单。

保存 motivation-prompt.md、pipeline-prompt.md 或两者。不要将整篇论文粘贴到绘图提示中。

每个已填充的提示必须包含一个布局安全契约：

• 在每个画布边缘保留4-6%的干净外部安全区域；
• 将标题、标签、箭头、边框和有意义的图标完全保留在该安全区域内；只有非必要的背景纹理可以进入该区域；
• 跨有用的画布分布视觉重量，通常占据75-88%，且没有大的意外空白区域；
• 对齐相关面板边缘、标题内陷、阶段中心、行基线和重复对象到显式的共享参考线；
• 保持间距一致，并使空白空间具有目的性；
• 避免边缘拥挤以及大多数内容压缩到一个角落的构图。

参考引导的样式契约

当用户提供一个或多个期望的示例时，将每个示例视为一个主要样式和构图参考，而非可选的灵感来源，也非科学证据。

在渲染之前，将示例转换为可观察的指令，涉及：

• 面板拓扑和近似区域比例；
• 边框样式、笔画特性和角部处理；
• 标题字体、正文字体和排版层次；
• 图标家族、箭头节奏、信息密度和空白空间；
• 语义强调色以及使用或未使用填充的位置。

已填充的提示必须明确说明渲染器必须保留这种视觉语言，且不得将其重新设计为通用的内务风格。将参考特定的科学内容、文本、数字、徽标和独特图标替换为来自当前论文的已验证清单。

如果未提供视觉参考，则默认为手绘学术信息图：白色纸张背景、略带不规则的黑线条、彩色虚线圆角面板边框、手写风格的标题、简单的科学涂鸦图标、稀疏的淡色高亮以及紧凑但可读的信息密度。不要默认为现代企业卡片网格。

动机边界

使用：

现状 → 观察到的限制或盲点 → 有边界的研究需求

最多显示三条主要信息。不要揭示完整的架构、训练过程或结果排行榜。

流水线边界

使用：

类型化输入 → 3-7个动词主导的阶段 → 类型化输出

命名每个交接。仅当源材料明确支持时才显示分支或反馈。不要添加基准胜利徽章或装饰性模块。

6. 生成图表

使用已填充的提示作为渲染器的输入。不要将其静默重新解释为不同的视觉系统。

6.1 选择渲染顺序

当以下任一情况成立时，使用图像优先渲染：

• 用户提供了视觉参考；
• 用户要求GPT/图像模型生成；
• 匹配手绘或插画式视觉语言比完美的矢量纯净度更重要。

在图像优先模式下，将已填充的提示和提供的参考图像直接传递给图像生成器。第一个输出是风格保真的PNG。不要用手动设计的SVG来替换此步骤。

仅当用户明确优先考虑完全可编辑的确定性主版本，或精确的图表/方程式占主导地位时，才使用矢量优先渲染。矢量优先的输出仍必须实现已声明的样式契约；可编辑并不意味着干净的衬线卡片。

当同时需要风格保真度和可编辑性时：

1. 首先生成并批准风格保真的图像；
2. 创建一个可编辑的SVG伴侣，保留相同的面板拓扑、虚线边框、手绘线条特性、字体层次、图标和强调色板；
3. 保持准确的科学标签、值和箭头为实时且正确；
4. 披露是否有任何插画层仍为光栅，而不是声称整个图表完全可编辑。

默认交付物仍为：

motivation.svg + motivation.png
pipeline.svg + pipeline.png

仅当用户要求时才使用其他可编辑格式。确切的定量图、轴、方程式和敏感数字保持确定性。简短图表标签可以在图像优先的样式传递中生成，但必须逐字符检查，并在必要时在可编辑伴侣中进行更正。

在渲染之前，将布局安全契约转换为具体的坐标或比例。对于临时的1800 × 1000画布，将关键内容保持在距左/右边框约72-108像素、距顶部/底部40-60像素的位置。将对齐重复区域和对象到命名的参考线。不要使用看似出血边缘的边框，以免在导出后裁剪。

当提供参考图像时，足够紧密地保留其可观察的视觉文法，使结果属于所请求的样式家族。不要复制其科学内容、文本、值、徽标或源特定符号。

7. 执行一次快速关键检查

以100%和一次200%的缩放检查实际预览。仅检查以下关卡：

1. 科学性 — 没有编造或比源材料更强的声明、值、组件或法律/临床结论。
2. 结构 — 所需实体存在；阶段顺序和每个箭头端点/方向正确。
3. 文本 — 准确的拼写、符号和数字；没有伪文本、缺失字符或不可读的标签。
4. 光学和布局 — 没有模糊、模糊/融化形状、重叠、裁剪、画布外内容或明显的低分辨率放大。确认可见的4-6%周长安全区域、画布的平衡使用、没有大的意外空白区域、一致的间距以及相关标题、面板、行、阶段和重复对象的对齐。
5. 可编辑性 — 主版本保留实时文本和单独的矢量/原生对象，而不是单个扁平化位图。

当提供了参考时，如果面板拓扑、边框处理、字体特性、图标语言或信息密度已漂移到显着不同的样式家族，则光学检查也会失败。

对于SVG，可选择运行轻量级检查：

python3 "${SKILL_ROOT}/scripts/quick_qa.py" figure.svg figure.png

对于诚实披露的图像优先混合图表（其插画层仍为光栅），使用 --allow-hybrid。永远不要使用此标志将扁平化图像描述为完全可编辑。

如果任何关卡失败，进行一次有针对性的修复并再次检查。在第一次通过的渲染结果处停止。最多使用两次渲染尝试，除非用户要求更多迭代。

8. 保持交付文件精简

默认文件：

paper-summary.md
motivation-prompt.md        # 仅当选择时
motivation.svg
motivation.png
pipeline-prompt.md          # 仅当选择时
pipeline.svg
pipeline.png

在最终响应中报告五个QA关卡；不要创建QA文件。临时渲染应位于OS临时目录中，并在最终文件通过后删除。

边界

• 未经授权，不要将私有或未发表的材料暴露给外部提供商。
• 未经确定性验证，不要使用图像生成的轴、基准值、方程式或最终高风险科学标签。
• 除非检查了当前官方要求，否则不要声称会议合规性。
• 不要模仿在世艺术家或紧贴复制参考图表。
• 不要取代专家科学、统计、临床或法律审查。