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erlingerwu0925/paper-illustration-image2

通过本地 Codex 应用服务器桥接,生成高质量学术出版级插图。这是 `paper-illustration` 的独立实验性替代方案,旨在为希望使用 GPT 图像风格渲染器且无需修改原始技能的 Claude Code 用户提供。

paper-illustration-image2 是什么?

该技能利用多阶段迭代工作流,通过 Claude 作为规划者和审阅者,结合本地的 Codex 应用服务器 MCP 桥接作为栅格渲染器,为学术论文生成出版级插图。其核心流程包括:解析用户请求并制定图像提示、优化布局、验证 CVPR/NeurIPS 风格合规性、通过桥接调用原生图像生成,最后进行严格的视觉审阅(评分1-10分,低于9分则循环优化)。技能提供了详细的配置常量(如最大迭代次数、输出目录、原生图像要求)和辅助脚本解析机制,确保在 Claude Code 环境下可靠运行。支持的插图类型包括架构图、方法示意图和概念图,但不适用于统计图表或照片级写实场景。该技能特别强调了符合 CVPR/ICLR/NeurIPS 顶级会议标准的严格样式指南,包括视觉标准、布局标准、箭头规范以及避免过于花哨或保守的平衡审美。

兼容平台✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/erlingerwu0925/Skills/tree/HEAD/collections/02-autonomous-research/ARIS/skills/paper-illustration-image2

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文档

Paper Illustration Image2

在每个审阅槽位之前,请遵循可选审阅者: 解析调用 → .aris/reviewer.json → Claude Code 默认 (Codex MCP) 使用 reviewer_route.py 通过规范辅助解析器,保留此槽位的层级、新上下文、源/图像输入和确定性门控。 以下 Codex 示例/引脚仅适用于 backend=codex;其他路由使用它们自己的首次调用/回复协议。保存路由和实际返回的身份;不可用的选择为 REVIEW_UNAVAILABLE。根据实际家族/完成/范围进行分类。将调用审阅者/模型/工作量覆盖传递给承载审阅者的子组件。生成工作者保持不变。

使用 Claude 作为规划者/审阅者和本地 Codex 应用服务器 MCP 桥接作为栅格渲染器,生成出版级论文插图。

核心设计理念

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    多阶段迭代工作流                                       │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                          │
│   用户请求                                                               │
│       │                                                                  │
│       ▼                                                                  │
│   ┌─────────────┐                                                        │
│   │   Claude    │ ◄─── 步骤 1:解析请求,创建初始提示                     │
│   │  (规划者)   │      - 提取组件、标签和数据流                           │
│   │             │      - 撰写论文就绪的图示简报                           │
│   └──────┬──────┘                                                        │
│          │                                                               │
│          ▼                                                               │
│   ┌─────────────┐                                                        │
│   │Claude/Codex │ ◄─── 步骤 2:优化布局描述                               │
│   │   布局      │      - 细化组件定位                                     │
│   │   审阅      │      - 优化间距和分组                                   │
│   └──────┬──────┘                                                        │
│          │                                                               │
│          ▼                                                               │
│   ┌─────────────┐                                                        │
│   │Claude/Codex │ ◄─── 步骤 3:CVPR/NeurIPS 风格验证                      │
│   │   风格      │      - 检查调色板、箭头和标签标准                       │
│   │   检查      │      - 在渲染前收紧提示                                 │
│   └──────┬──────┘                                                        │
│          │                                                               │
│          ▼                                                               │
│   ┌─────────────┐                                                        │
│   │ codex-image2│ ◄─── 步骤 4:通过桥接进行原生图像生成                    │
│   │ MCP 桥接    │      - 调用 generate_start / generate_status           │
│   │ + 应用服务器 │      - 仅接受原生 imageGeneration 输出                │
│   └──────┬──────┘                                                        │
│          │                                                               │
│          ▼                                                               │
│   ┌─────────────┐                                                        │
│   │   Claude    │ ◄─── 步骤 5:严格视觉审阅 + 评分 (1-10)                │
│   │  (审阅者)   │      - 验证逻辑、标签、箭头和美学                       │
│   │   严格!     │      - 拒绝不清晰或非论文就绪的图示                     │
│   └──────┬──────┘                                                        │
│          │                                                               │
│   评分 ≥ 9? ──是──► 接受并输出                                            │
│          │                                                               │
│          否                                                              │
│          │                                                               │
│          ▼                                                               │
│   生成具体的改进反馈 ──► 返回到步骤 2                                    │
│                                                                          │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

常量

  • RENDERER = codex-image2 — 通过本地 Codex 应用服务器暴露的原生图像生成桥接

  • OPTIONAL_TEXT_CRITIC = mcp__codex__codex — 可选的纯文本第二意见,用于布局/风格检查

  • MAX_ITERATIONS = 5 — 最大优化轮次

  • TARGET_SCORE = 9 — 最低可接受评分 (1-10)

  • OUTPUT_DIR = figures/ai_generated/ — 输出目录

  • TEXT_LANGUAGE = English — 默认图示文本语言,除非用户另有要求

  • NATIVE_IMAGE_REQUIREMENT = strict — 仅接受原生 imageGeneration 输出;拒绝 shell/Python 回退

  • IMAGE2_HELPER — 规范名称 paper_illustration_image2.py,根据 shared-references/integration-contract.md §2 (策略 A — 技能本地门控) 解析。阶段 3.2 (架构 C) 将规范实现移至 skills/paper-illustration-image2/scripts/; tools/paper_illustration_image2.py 保留为 os.execv 垫片,以便 旧解析器层无需重新安装即可继续工作。通过以下方式解析:

    # 层 0:自包含 (CC 1.0+ 暴露 $CLAUDE_SKILL_DIR)。
    IMAGE2_HELPER=""
    if [ -n "${CLAUDE_SKILL_DIR:-}" ] && [ -f "$CLAUDE_SKILL_DIR/scripts/paper_illustration_image2.py" ]; then
      IMAGE2_HELPER="$CLAUDE_SKILL_DIR/scripts/paper_illustration_image2.py"
    fi
    # 层 1-4:通过 tools/paper_illustration_image2.py 的垫片共享运行时链。
    if [ -z "$IMAGE2_HELPER" ]; then
      cd "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)" || exit 1
      if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f .aris/installed-skills.txt ]; then
          ARIS_REPO=$(awk -F'\t' '$1=="repo_root"{print $2; exit}' .aris/installed-skills.txt 2>/dev/null) || true
      fi
      if [ -z "${ARIS_REPO:-}" ] && [ -f "$HOME/.aris/repo" ]; then
          ARIS_REPO=$(cat "$HOME/.aris/repo" 2>/dev/null) || true
      fi
      IMAGE2_HELPER=".aris/tools/paper_illustration_image2.py"
      [ -f "$IMAGE2_HELPER" ] || IMAGE2_HELPER="tools/paper_illustration_image2.py"
      [ -f "$IMAGE2_HELPER" ] || { [ -n "${ARIS_REPO:-}" ] && IMAGE2_HELPER="$ARIS_REPO/tools/paper_illustration_image2.py"; }
      [ -f "$IMAGE2_HELPER" ] || IMAGE2_HELPER=""
    fi
    [ -z "$IMAGE2_HELPER" ] && {
      echo "错误:无法解析 paper_illustration_image2.py (层 0: $CLAUDE_SKILL_DIR/scripts/;层 1-4: .aris/tools/, tools/, $ARIS_REPO/tools/, $ARIS_REPO/tools/ 通过 ~/.aris/repo)." >&2
      echo "       /paper-illustration-image2 无法继续。修复:重新运行 bash tools/install_aris.sh 或 smart_update.sh (刷新 ~/.aris/repo),或从 $ARIS_REPO/skills/paper-illustration-image2/scripts/ 复制规范脚本。" >&2
      exit 1
    }
    

    以下所有调用均使用 python3 "$IMAGE2_HELPER" <子命令>。

CVPR/ICLR/NeurIPS 顶级会议风格指南

“CVPR 风格”的实际含义:

视觉标准

  • 干净的白色背景 — 无装饰性图案或渐变,除非极其微妙
  • 无衬线字体 — Arial、Helvetica 或类似的简洁论文友好字体
  • 柔和的调色板 — 使用 3-5 种协调的颜色,非彩虹色
  • 打印友好 — 必须在灰度下仍可理解
  • 专业的边框 — 细到中等粗细、干净且一致

布局标准

  • 水平流向 — 从左到右是管线的默认方向
  • 清晰的分组 — 对相关模块使用间距或微妙的组框
  • 一致的大小 — 相似组件应具有相似大小
  • 平衡的空白 — 避免过于拥挤或过于稀疏的布局

箭头标准 (最关键)

  • 粗描边 — 箭头在论文缩放后必须保持可见
  • 清晰的箭头头 — 大而明确的箭头头
  • 深色 — 首选黑色或深灰色箭头
  • 带标签 — 重要箭头应显示流经的内容
  • 无交叉 — 尽可能重新组织图示以避免交叉
  • 正确方向 — 箭头必须指向正确的目标

视觉吸引力 (学术专业风格)

目标:既不保守也不花哨,找到平衡点

✅ 应有

  • 微妙的渐变 — 允许同一色系的柔和渐变
  • 圆角 — 现代但克制的圆角块
  • 清晰的层次 — 主模块较大,次要模块较小
  • 一致的颜色编码 — 模块类型和颜色之间的稳定映射
  • 专业排版 — 清晰的标签,具有可读的大小层次

❌ 避免

  • ❌ 彩虹渐变
  • ❌ 厚重的投影
  • ❌ 3D 透视效果
  • ❌ 发光效果
  • ❌ 装饰性剪贴画图标
  • ❌ 幻灯片式风格,感觉花哨而非论文就绪

✓ 理想效果

  • 看起来有意为之、专业且立即可读
  • 具有适度的视觉吸引力而不变得装饰性
  • 感觉适合顶级会议论文插图
  • 在 PDF 缩放和灰度打印中保持清晰

要避免的内容 (关键)

  • ❌ 细小、发丝般的箭头
  • ❌ 未标记或模糊的连接
  • ❌ 微小不可读的文本
  • ❌ 平坦、无聊、无层次的盒子堆砌
  • ❌ 带有阴影/发光/图标的过度装饰图示
  • ❌ 错误的箭头方向

范围

图示类型质量示例
架构图优秀模型架构、管线、编码器-解码器
方法示意图优秀概念图、算法流程图
概念图良好比较图、分类树

不适用于: 统计图 (请使用 /paper-figure)、确定性矢量拓扑图 (请使用 /figure-spec)、照片级写实场景

工作流:必须执行所有步骤

步骤 0:预检

在开始前明确渲染此检查清单:

📋 paper-illustration-image2 集成检查清单:
   [ ] 1. python3 "$IMAGE2_HELPER" preflight --workspace <cwd> --json-out figures/ai_generated/preflight.json
   [ ] 2. 在渲染前确认预检 JSON 说 ok=true
   [ ] 3. 通过 mcp__codex-image2__generate_start + generate_status 渲染
   [ ] 4. 通过 python3 "$IMAGE2_HELPER" finalize --workspace <cwd> --best-image <best_png> 完成
   [ ] 5. 通过 python3 "$IMAGE2_HELPER" verify --workspace <cwd> --json-out figures/ai_generated/verify.json 验证
  1. 创建 figures/ai_generated/ 目录(如果不存在)。
  2. 确认请求适合栅格插图:
    • 架构图
    • 概念方法图
    • 工作流程图
  3. 除非用户另有要求,否则首选英文图示文本。
  4. 运行:
python3 "$IMAGE2_HELPER" preflight \
  --workspace <cwd> \
  --json-out figures/ai_generated/preflight.json
  1. 如果预检不是 ok=true,则停止并清晰说明。

步骤 1:Claude 规划图示

将用户请求转换为完全指定的图像提示。包括:

  • 图示类型
  • 确切模块/阶段
  • 流向
  • 要显示的标签
  • 数据流箭头
  • 样式约束
  • 要避免的内容

当输入是方法说明或论文章节时,首先将其总结为清晰的图示简报,然后再编写最终图像提示。

步骤 2:布局优化

此步骤是必需的。在渲染之前,将提示细化为具体的布局计划:

  • 确切模块顺序
  • 间距和分组
  • 相对模块突出度
  • 箭头路由和可能的碰撞点

如果选定的文本审阅路由可用,你可以在这里请求一个简短的布局批评第二意见,但执行者应仍能在没有外部批评者的情况下完成此步骤。

使用 Codex 布局批评检查:

  • 缺失组件
  • 令人困惑的布局
  • 弱流程层次
  • 可能的箭头方向歧义或杂乱

步骤 3:风格验证

此步骤也是必需的。在渲染之前,对照预期的论文样式检查提示:

  • 调色板克制且学术
  • 箭头粗、暗且可读
  • 标签简洁且为英文(除非另有要求)
  • 图示在灰度/打印中清晰可读
  • 没有发光、彩虹渐变或幻灯片式装饰混入

如果选定的文本审阅路由可用,你可以请求一个简短的纯文本风格审计,但不要阻塞于此。

步骤 4:通过桥接生成

使用以下参数调用 mcp__codex-image2__generate_start:

  • prompt:最终图像提示
  • cwd:当前项目根目录或论文工作区
  • outputPath:figures/ai_generated/figure_v1.png
  • system:简短的说明,例如 学术论文图示。首选清晰英文标签。
  • timeoutSeconds:有界的渲染超时,例如 180

然后调用 mcp__codex-image2__generate_status 并带有限制等待,直到:

  • done=true 且 status=completed,或
  • done=true 且 status=failed

如果生成失败,直接报告桥接错误,而不是隐藏它。

步骤 5:审阅输出

使用严格的检查清单审阅生成的图像:

  • 所有主要组件都存在吗?
  • 逻辑流向是否明显?
  • 标签是否可读?
  • 箭头指向正确方向吗?
  • 图示看起来是论文就绪的,而不是像幻灯片?

从 1-10 分进行评分。

步骤 6:如果需要则优化

如果评分 < 9,编写有针对性的优化提示:

  • 准确说明错误内容。

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