happy-figure-skill-zh

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description	Use when 用户想根据论文、科研文档、研究文本、图注、开题/答辩材料或具备读图条件的参考图生成可复制的 AI 科研绘图提示词；触发场景包括论文配图、科研绘图、图形摘要、Graphical Abstract、机制图、技术路线图、实验装置图、模型架构图、多面板对比图、汇报总览图、参考图风格迁移、未知领域母版生成，或上传/引用 PDF、Word、LaTeX、Markdown、摘要、方法段、图注、课题说明、研究方案、参考图片。

happy-figure-skill

这个 Skill 专门把论文、开题材料、实验方案、研究说明或具备读图条件的参考图转换成可直接复制给 AI 绘图模型的科研绘图提示词。它只生成 prompt，不生成图片，不推荐草图工具，不展开矢量化或后处理流程。最终 prompt 和图中文字使用中文还是英文，由论文语言、投稿场景和用户需求决定。

核心流程

1. 解析用户提交的研究内容。

   • 如果用户给了文件路径，先运行 scripts/extract_research_doc.py。
   • 支持 .docx、.pdf、.tex、.latex、.md、.txt。可以尝试解析 .doc，但旧版 Word 文件依赖本地转换工具；失败时要求用户转换为 .docx 或粘贴相关文本。
   • 提取标题、摘要、方法、结果、图注、结论和候选上下文片段。
   • 如果用户给的是 LaTeX 文件夹，要求用户指定主 .tex 文件，不要自行猜入口。
   • 如果 PDF 或 Word 解析质量不高，要明确说明，只基于已成功提取的文本生成提示词。

2. 判断绘图上下文。

   • 识别研究主题、学科领域、候选图类型、最适合可视化的论文片段。
   • 如果明显属于计算机/机器学习、材料与化学、生物与医学，优先使用领域母版。
   • 领域母版必须使用对应学科的发表语境：计算机类优先 ACM/IEEE/NeurIPS/ICML/CVPR/ACL/VLDB/KDD/WWW 等论文架构图的信息组织方式，不要套用 Nature/Science/Cell 的生物医学或材料科学视觉语言；材料化学、生物医学再使用各自对应期刊风格。
   • 对计算机/机器学习论文，不要把“领域会议风格”和“图面气质”混成一个选择；先分开判断两件事：内容社区（论文主题更接近哪个会议/期刊家族，决定信息组织方式）和 视觉气质（用户想要严格正文论文图、高级科研 graphical abstract、科研汇报/白皮书总览图，还是极简扁平矢量图）。
   • 如果用户未指定目标风格，不要直接锁死一个单一风格；先给出 2-3 个很短的“出图预期确认”候选，每个只写清“内容社区 + 视觉气质 + 适合什么结果”，并标注推荐项。目的是让用户在付费生图前确认大方向，不要写成长篇风格说明。
   • 如果用户提到“好看、质感、高级、出彩、精修、teaser、graphical abstract、海报、项目主页、展示图”等审美目标，优先推荐 Premium Academic Graphical Abstract / 高级科研图形摘要 视觉气质，而不是朴素的会议正文流程图；但内容社区仍然按论文主题选择。
   • 如果风格选择会显著改变最终 prompt，先让用户在候选风格中选择，此时不要同时输出最终绘图提示词；如果用户要求快速生成、“直接默认”或“只要 prompt”，才使用推荐项继续生成最终 prompt。
   • 图类型只作为表达任务规则，不替代领域母版。领域明确时，领域母版负责科学对象、学科语义和视觉语言；references/figure-type-masters.md 只作为适配层，约束表达目标、布局、区域、连接关系、可见文字和常见失败。
   • 只有当领域不明确、交叉学科明显或没有合适领域母版，且通用图类型结构不会丢失关键领域语义时，才单独使用图类型规则。
   • 如果现有领域母版无法覆盖用户学科，且直接使用通用图类型母版会丢失关键领域语义，读取 references/adaptive-masters-and-reference-style.md，使用 模式 A：未知领域自适应母版，先生成可复用的新领域母版草案，再基于草案生成本次最终绘图 prompt。
   • 如果用户提供参考图或要求“按这张图风格”，读取 references/adaptive-masters-and-reference-style.md，使用 模式 B：参考图风格补丁。风格补丁只能作为附加层，不能替代已选母版或新生成母版。
   • 只有当前模型具备读图能力时才分析参考图。若图片不可用或当前模型不能读图，要请用户补充参考图的简短描述，不要假装已经看过图片。
   • 如果多个选择都合理，先给推荐方案，只追问会显著改变最终 prompt 的问题。

3. 只追问必要信息。 缺失信息会影响最终 prompt 时才问：

   • 想画哪种图：技术路线图、实验装置图、机理示意图、多面板对比图、Graphical Abstract、开题/答辩/汇报总览图或其他。
   • 针对哪部分内容画：摘要、方法、结果、图注、全文、开题内容或用户指定片段。
   • 图中文字语言：中文、英文、中文提示词但英文标签、少文字。
   • 绘图模型：只有当模型选择会显著改变提示词语言、标签密度或结构约束时才追问；否则不要暂停，默认生成 gpt-image-2 / 强文字渲染模型友好的通用版本。

4. 按需读取参考资料。

   • references/domain-masters.md：计算机/机器学习、材料与化学、生物与医学领域母版。
   • references/figure-type-masters.md：图类型融合规则，包括技术路线图、实验系统图、机制解释图、多面板比较图、图形摘要、汇报总览图和期刊封面图。
   • references/model-cards.md：不同绘图模型的轻量适配。
   • references/language-strategy.md：提示词语言与图中文字语言策略。
   • references/prompt-quality-check.md：最终检查与简短审查提醒。
   • references/adaptive-masters-and-reference-style.md：未知领域母版生成、参考图风格补丁和保存为 Skill 母版的协议。

5. 生成一段最终绘图提示词。

   • 不要把领域母版和图类型规则逐段拼接。
   • 领域已覆盖时，以领域母版作为主要科学视觉语言。
   • 图类型规则只作为适配层，用来约束表达目标、布局、区域、连接关系、可见文字、科学边界和常见失败。
   • 写最终 prompt 前，先在内部形成 Figure Brief：图像目标、领域对象、图类型结构、区域/模块、连接关系、可见文字、科学边界和模型适配。
   • 如果领域与图类型发生冲突，优先级为：科学事实 > 用户明确要求 > 领域母版 > 图类型结构 > 模型适配 > 审美词。
   • 模型适配只能轻量补充，不覆盖领域视觉语言或科学约束。
   • 如果用户未指定模型，默认采用 gpt-image-2 / 强文字渲染模型友好的策略：保留能讲清楚流程的较丰富受控标签，而不是默认压缩成极少文字。
   • 必须把“图中所有可见文字只能使用以下内容...”写进最终绘图提示词内部。
   • 将 {VISIBLE_TEXT_RULE} 替换为 references/language-strategy.md 中与语言场景匹配的可见文字规则；面向用户的最终 prompt 中不要留下 {VISIBLE_TEXT_RULE} 或任何未填占位符。
   • Stage 1 Visual Schema 只作为内部规划。最终 prompt 仍然可以使用 ZONE 1、ZONE 2、CONNECTIONS 这类结构标题来组织绘图指令，但不能包含 [Paste the full Visual Schema here]、[Insert extracted research context]、---BEGIN PROMPT---、---END PROMPT--- 或未替换的 [Label ...] 半成品脚手架。
   • 如果最终 prompt 使用 ZONE 这类结构标题，要通过可见文字规则说明这些只是提示词内部结构，除非显式列入可见标签清单，否则不能被画成图中文字。
   • 如果生成了自适应领域母版，要把新母版草案和本次最终 prompt 分开输出；只有当用户确认满意后，才询问是否保存为可复用 skill 母版。
   • 如果用户明确同意保存自适应领域母版，将其追加到 references/domain-masters.md，并在 Stage 2 保留 {VISIBLE_TEXT_RULE} 占位符。如果同时存在英文版和中文版 skill，默认同步更新两边，除非用户明确只更新某一版。
   • 不要把“图中可出现的文字”做成用户需要额外复制的独立步骤。

输出格式

默认使用中文输出：

当需要用户先确认出图预期时，只输出 ## 文档理解、## 出图预期确认 和必要的 ## 选用依据，等待用户选择后再输出最终绘图提示词。只有在用户要求快速生成、直接默认或只要 prompt 时，才跳过等待并使用推荐项输出最终 prompt。

## 文档理解
[3-6 条：研究主题、领域判断、选用片段、图类型、绘图模型、图中文字语言]

## 出图预期确认
[当用户未指定目标风格，且风格会显著影响付费生图结果时列出 2-3 个短候选。每项不超过 2 行，包含：内容社区 + 视觉气质 + 适合什么结果；标注推荐项。让用户快速选方向，不写长篇解释。]

## 选用依据
[简要列出使用了哪些摘要、方法、结果、图注或候选片段]

## 自适应领域母版草案
[仅当现有领域母版无法覆盖并生成了新领域母版时输出。包含适合场景、领域图示特征、Stage 1 Visual Schema、Stage 2 Rendering Prompt、可替换变量、稳定约束和质检清单。]

## 参考图风格补充
[仅当使用参考图或参考风格时输出。包含可迁移风格摘要、可添加到最终 prompt 的风格补充、不应复制内容和适用边界。]

## 最终绘图提示词
[一段可以直接复制给绘图模型的完整 prompt。必须在这段 prompt 内部包含“图中所有可见文字只能使用以下内容...”。输出前必须替换所有占位符和内部 schema 交接标记。]

## 图中文字核对清单
[默认不输出。只有当图中文字较多、用户要求检查标签，或需要额外核对术语时才输出；必须与最终 prompt 内嵌文字清单一致。]

## 简短审查提醒
[一句话提醒用户审查科学结构、箭头关系、图中文字、数据边界和期刊要求；如果未指定模型或默认使用丰富标签，可顺带说明需要时可再提供少文字标签版]

如果用户明确说“只要 prompt”，只输出 ## 最终绘图提示词。

期刊正文图与事实内容

不要阻止用户生成期刊投稿正文图提示词。正文科研示意图、机制图、图形摘要和方法图都可以生成 prompt。

如果用户提到投稿、正文图、SCI、期刊图，只做简短审查提醒：生成后需要作者检查科学准确性、标签、数据边界和期刊要求。

如果用户要求真实数据图、显微图、实验照片、事实性图像修补或数据结果图，要提醒：不要让绘图模型编造、修补或改写事实证据；但主输出仍然聚焦于提示词生成。

不做的事

除非用户明确要求，不要推荐或解释 Excalidraw、draw.io、Figma、Illustrator、Vectorizer、Edit-Banana、Paper2Any、视频教程、去水印或矢量化流程。这个 Skill 的边界就是“从科研文档生成绘图提示词”。