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latex-posters

使用 LaTeX 的 beamerposter、tikzposter 或 baposter 建立專業的研究海報。適用於會議簡報、學術海報及科學溝通,包含版面設計、配色方案、多欄格式、圖表整合以及視覺溝通的最佳實踐。

latex-posters 是什麼?

此技能提供使用 LaTeX 建立專業學術研究海報的完整指南,支援 beamerposter、tikzposter 和 baposter 三種套件。其核心工作流程強調「先以 AI 生成所有主要視覺元素再建立 LaTeX 海報」,目標是讓 AI 生成的視覺內容佔海報面積的 60-70%,文字僅佔 30-40%。為確保海報清晰可讀,技能制定了嚴格的硬性限制,例如每張 AI 圖形的元素不得超過 3-4 個、文字不超過 10 個單詞、留白至少 50%、正文最小字型 24pt 等,並要求在生成前與生成後設立兩個強制審查關卡。技能還整合了科學示意圖(scientific-schematics)來產生高品質圖表,並提供從規劃、設計、內容整合到最終編譯交付的六階段工作流程,避免常見的設計與技術陷阱,適用於會議、研討會或論文答辯等場合。

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

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說明文件

LaTeX 研究海報

概述

研究海報是會議、研討會和學術活動中科學溝通的關鍵媒介。本技能提供使用 LaTeX 套件建立專業、美觀的研究海報的全面指導。您可以生成具備適當版面、字體排版、配色方案和視覺層次的出版品質海報。

使用時機

應在以下情況使用本技能:

  • 為會議、研討會或海報發表會製作研究海報
  • 為大學活動或論文答辯設計學術海報
  • 為公眾參與準備研究的視覺摘要
  • 將科學論文轉換為海報格式
  • 為研究小組或系所建立模板海報
  • 設計符合特定會議尺寸要求(A0、A1、36×48" 等)的海報
  • 建立具有複雜多欄佈局的海報
  • 在海報格式中整合圖表、表格、方程式和引文

AI 驅動的視覺元素生成

標準工作流程:在建立 LaTeX 海報之前,先使用 AI 生成所有主要的視覺元素。

這是建立視覺上引人入勝的海報的建議方法:

  1. 規劃所有需要的視覺元素(標題、簡介、方法、結果、結論)
  2. 使用 scientific-schematics 或 Nano Banana Pro 生成每個元素
  3. 在 LaTeX 模板中組裝生成的圖像
  4. 在視覺元素周圍添加文字內容

目標:海報面積的 60-70% 應為 AI 生成的視覺內容,30-40% 為文字。


硬性限制(不得超過)

這些是限制,而非指南。違反它們是海報失敗最常見的原因。 每種圖形類型的完整推理、表格和工作範例請參閱 references/ai_graphics_for_posters.md。

限制條件限制值
每張 AI 生成圖形的元素數量最多 3-4 個(理想為 3 個)
每張圖形的字數最多 10 個
每張圖形的留白至少 50%(60% 更好)
關鍵數字 / 指標120pt+
標籤80pt+
海報上的正文24pt+
內容區塊(A0 尺寸)最多 5-6 個
海報上的總字數300-800 字
圖形寬度0.85\linewidth,絕不能使用 1.0

每個圖形提示都必須包含:POSTER FORMAT for A0、明確的元素或字數限制(ONLY 3 icons、3 words total)、字型大小(GIANT (120pt+))、60% white space 以及觀看距離(readable from 10-12 feet)。

兩個強制審查關卡。 跳過任何一個都是導致海報無法閱讀的原因:

  • 生成之前 — 針對每個規劃的圖形,確認其包含 3-4 個項目、一個訊息、少於 10 個單詞,並且不是 5+ 階段的流程。如果不是,請將其拆分為多個圖形。
  • 生成之後、組裝之前 — 以 25% 縮放比例打開每個圖形。所有文字應清晰可讀、4 個或更少的元素、50% 以上的留白、能在 2 秒內理解。任何失敗都意味著重新生成或拆分。不要使用未通過檢查的圖形來組裝海報。

總是會失敗的模式:7 階段流程、包含年度里程碑的時間軸、一個圖形中的 3 個案例研究、5 種以上方法的比較、包含所有層級的架構圖。將每個圖形縮減為 3 個高層次項目,或製作多個獨立的圖形。

溢出是錯誤,不是警告。 編譯後,執行 grep -i overfull poster.log 並以 100% 縮放檢查所有四個邊緣。請參閱 references/compilation_and_quality_control.md。

科學示意圖整合

有關建立示意圖的詳細指導,請參閱 scientific-schematics 技能文件。

關鍵能力:

  • Nano Banana Pro 自動生成、審查和改進圖表
  • 建立具有適當格式的出版品質圖像
  • 確保可訪問性(色盲友善、高對比度)
  • 支援複雜圖表的迭代改進

核心能力

支援三種海報套件 — beamerposter(Beamer 語法、機構主題)、tikzposter(現代、多彩、靈活)和 baposter(結構化多欄)。套件比較、版面與網格系統、設計原則、標準尺寸、各套件模板、圖形與圖片整合、配色方案、字體排版和 QR 碼都記錄在 references/latex_poster_reference.md 中。

可重複使用的各區塊內容模式、可訪問性要求和展示日指南,請參閱 references/poster_patterns_and_presentation.md。

海報建立工作流程

階段 1:規劃與內容開發

  1. 確定海報需求:

    • 會議尺寸規格(A0、36×48" 等)
    • 方向(直式 vs. 橫式)
    • 提交截止日期和格式要求
  2. 開發內容大綱:

    • 確定 1-3 個核心訊息
    • 選擇關鍵圖表(通常 3-6 個主要視覺)
    • 為每個區塊撰寫簡潔文字(建議使用項目符號)
    • 目標總字數 300-800 字
  3. 選擇 LaTeX 套件:

    • beamerposter:如果熟悉 Beamer,需要機構主題
    • tikzposter:適合現代、多彩且靈活的設計
    • baposter:適合結構化、專業的多欄佈局

階段 2:生成視覺元素(AI 驅動)

關鍵:生成簡單的圖形,內容極簡。每個圖形 = 一個訊息。

內容限制:

  • 每個圖形最多 4-5 個元素
  • 每個圖形總字數最多 15 個
  • 留白至少 50%
  • 巨型字體(標籤 80pt+,關鍵數字 120pt+)
  1. 建立圖形目錄:

    mkdir -p figures
    
  2. 生成簡單的視覺元素:

    # 簡介 - 僅 3 個圖示/元素
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. SIMPLE visual with ONLY 3 elements: [icon1] [icon2] [icon3]. ONE word labels (80pt+). 50% white space. Readable from 8 feet." -o figures/intro.png
    
    # 方法 - 最多 4 個步驟
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. SIMPLE flowchart with ONLY 4 boxes: STEP1 → STEP2 → STEP3 → STEP4. GIANT labels (100pt+). 50% white space. NO sub-steps." -o figures/methods.png
    
    # 結果 - 僅 3 個柱狀/比較
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. SIMPLE chart with ONLY 3 bars. GIANT percentages ON bars (120pt+). NO axis, NO legend. 50% white space." -o figures/results.png
    
    # 結論 - 正好 3 個項目,包含巨型數字
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. EXACTLY 3 key findings: '[NUMBER]' (150pt) '[LABEL]' (60pt) for each. 50% white space. NO other text." -o figures/conclusions.png
    
  3. 審查生成的圖形 - 檢查溢出:

    • 以 25% 縮放檢視:所有文字仍然可讀?
    • 計算元素數量:超過 5 個?→ 重新生成更簡單的
    • 檢查留白:少於 40%?→ 在提示中加入 "60% white space"
    • 字體太小?:加入 "EVEN LARGER" 或增加 pt 大小
    • 仍然溢出?:將元素從 4-5 個減少到 3 個

階段 3:設計與版面

  1. 選擇或建立模板:

    • 從 assets/ 中提供的模板開始
    • 自訂配色方案以符合品牌形象
    • 設定頁面尺寸和方向
  2. 設計版面結構:

    • 規劃欄結構(2、3 或 4 欄)
    • 安排內容流程(通常從左到右、從上到下)
    • 為標題(10-15%)、內容(70-80%)、頁尾(5-10%)分配空間
  3. 設定字體排版:

    • 為不同層級配置字型大小
    • 確保正文最小 24pt
    • 從 4-6 英尺的距離測試可讀性

階段 4:內容整合

  1. 建立海報標題區:

    • 標題(簡潔、描述性、10-15 字)
    • 作者和所屬機構
    • 機構標誌(高解析度)
    • 會議標誌(如需)
  2. 整合 AI 生成的圖形:

    • 將階段 2 的所有圖形新增到適當區塊
    • 使用 \includegraphics 並設定適當大小
    • 確保圖形在各區塊中佔主導地位(視覺優先,文字其次)
    • 將圖形在區塊內置中以獲得視覺衝擊
  3. 添加最少的支援文字:

    • 保持文字極簡且易於掃讀(總字數 300-800)
    • 使用項目符號,而非段落
    • 使用主動語態
    • 文字應補充圖形,而非重複
  4. 添加補充元素:

    • 補充材料的 QR 碼
    • 參考文獻(僅引用關鍵論文,通常 5-10 篇)
    • 聯絡資訊和致謝

階段 5:改進與測試

  1. 審查與迭代:

    • 檢查拼寫和錯誤
    • 確保所有圖形均為高解析度
    • 確保格式一致
    • 確認配色方案協調
  2. 測試可讀性:

    • 以 25% 比例列印,並從 2-3 英尺距離閱讀(模擬從 8-12 英尺看海報)
    • 在不同顯示器上檢查顏色
    • 確認 QR 碼功能正常
    • 請同事審閱
  3. 優化印刷:

    • 在 PDF 中嵌入所有字型
    • 驗證圖形解析度
    • 檢查 PDF 大小是否符合要求
    • 如需,包含出血區域

階段 6:編譯與交付

  1. 編譯最終 PDF:

    pdflatex poster.tex
    # 或更好的字型支援:
    lualatex poster.tex
    
  2. 驗證輸出品質:

    • 檢查所有元素是否可見且位置正確
    • 縮放至 100% 並檢查圖形品質
    • 驗證顏色與預期相符
    • 確認 PDF 能在不同檢視器中正確開啟
  3. 準備印刷:

    • 如需,匯出為 PDF/X-1a
    • 儲存備份副本
    • 先在普通紙張上進行測試列印
    • 在截止日期前 2-3 天安排專業印刷
  4. 建立補充材料:

    • 儲存 PNG/JPG 版本以供社交媒體使用
    • 建立手冊版本(8.5×11" 摘要)
    • 準備數位版本以供電子郵件分享

與其他技能的整合

此技能與以下技能有效協作:

  • Scientific Schematics:關鍵 - 用於生成所有海報圖表和流程圖
  • Generate Image / Nano Banana Pro:用於風格化圖形、概念性插圖和摘要視覺
  • Scientific Writing:用於從論文開發海報內容
  • Literature Review:用於將研究置於脈絡中
  • Data Analysis:用於建立結果圖表和圖形

建議工作流程:始終在建立 LaTeX 海報之前,使用 scientific-schematics 和 generate-image 技能來生成所有視覺元素。

應避免的常見陷阱

AI 生成圖形的錯誤(最常見):

  • ❌ 一個圖形中有太多元素(10 個以上)→ 限制在最多 3-5 個
  • ❌ AI 圖形中的文字太小 → 指定 "GIANT (100pt+)" 或 "HUGE (150pt+)"
  • ❌ 提示中細節過多 → 使用 "SIMPLE" 和 "ONLY X elements"
  • ❌ 未指定留白 → 在每個提示中添加 "50% white space"
  • ❌ 包含 8 個以上步驟的複雜流程圖 → 限制在最多 4-5 個步驟
  • ❌ 包含 6 個以上項目的比較圖表 → 限制在最多 3 個項目
  • ❌ 包含 5 個以上指標的關鍵發現 → 僅顯示前 3 個

修復 AI 圖形溢出: 如果您的 AI 生成的圖形溢出或文字太小:

  1. 在提示中加入 "SIMPLER" 或 "ONLY 3 elements"
  2. 增加字型大小:使用 "150pt+" 而非 "80pt+"
  3. 加入 "60% white space" 而非 "50%"
  4. 移除子細節:"NO sub-steps"、"NO axis labels"、"NO legend"
  5. 使用更少的元素重新生成

設計錯誤:

  • ❌ 文字過多(超過 1000 字)
  • ❌ 字型大小太小(正文小於 24pt)
  • ❌ 低對比度的顏色組合
  • ❌ 擁擠的版面,沒有留白
  • ❌ 各區塊樣式不一致
  • ❌ 品質不佳或像素化的圖像

內容錯誤:

  • ❌ 沒有清晰的敘事或訊息
  • ❌ 太多研究問題或目標
  • ❌ 過度使用行話而無定義
  • ❌ 沒有背景或解釋的結果
  • ❌ 缺少作者聯絡資訊

技術錯誤:

  • ❌ 海報尺寸不符合會議要求
  • ❌ RGB 顏色傳送給 CMYK 印表機(色差)
  • ❌ PDF 中未嵌入字型
  • ❌ 檔案大小過大,無法上傳
  • ❌ QR 碼太小或未測試

最佳實踐:

  • ✅ 生成簡單的 AI 圖形,最多 3-5 個元素
  • ✅ 在圖形中使用巨型字體(100pt+)顯示關鍵數字
  • ✅ 在每個 AI 提示中指定 "50% white space"
  • ✅ 完全遵循會議尺寸規格
  • ✅ 在最終列印前以縮小比例進行測試列印
  • ✅ 使用高對比度、可訪問的配色方案
  • ✅ 保持文字極簡且高度可掃讀
  • ✅ 包含清晰的聯絡資訊和 QR 碼
  • ✅ 仔細校對(在海報上錯誤會被放大!)

套件安裝

確保已安裝所需的 LaTeX 套件:

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

# 適用於 MiKTeX(Windows)
# 套件通常會在首次使用時自動安裝

# 其他建議套件
tlmgr install qrcode graphics xcolor tcolorbox subcaption

腳本與自動化

scripts/ 目錄中提供了輔助腳本:

  • review_poster.sh:海報審查與驗證
  • generate_schematic.py:生成科學圖表和示意圖

參考資料

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.

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