graphvizconvert-image
Convert a Graphviz DOT specification to match a reference figure by iterative rendering
소스 정보
- 저장소
- causify-ai/helpers
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 28일 18:01
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 146
- 포크
- 162
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SKILL.md 표시 중
SKILL.md
소스 지침 · 읽기 전용 미리보기- name
- graphviz.convert_image
- description
- Convert a Graphviz DOT specification to match a reference figure by iterative rendering
# Step 1)
- Given the graphviz dot below
```
digraph legend {
graph [rankdir=TB, nodesep=0.5, ranksep=0.7];
node [shape=point, width=0, height=0, margin=0];
edge [dir=forward];
// Row 1: Direct causation
{
rank=same;
a1 [label="", style=invis];
b1 [label="", style=invis];
t1 [shape=plaintext, style=solid, label=" Direct causation", fontsize=16, fontname="Arial"];
a1 -> b1 [style=solid, color=black, penwidth=3, arrowsize=1.2, minlen=3];
b1 -> t1 [style=invis, minlen=1];
}
// Row 2: Uncertain/hypothesized causation
{
rank=same;
a2 [label="", style=invis];
b2 [label="", style=invis];
t2 [shape=plaintext, style=solid, label=" Uncertain / hypothesized causation", fontsize=16, fontname="Arial"];
a2 -> b2 [style=dotted, color=black, penwidth=2, arrowsize=1.0, minlen=3];
b2 -> t2 [style=invis, minlen=1];
}
// Row 3: Correlation/association
{
rank=same;
a3 [label="", style=invis];
b3 [label="", style=invis];
t3 [shape=plaintext, style=solid, label=" Correlation / association (non-causal)", fontsize=16, fontname="Arial"];
a3 -> b3 [style=dotted, color=gray50, penwidth=2, arrowhead=none, minlen=3];
b3 -> t3 [style=invis, minlen=1];
}
// Row 4: Positive effect
{
rank=same;
a4 [label="", style=invis];
b4 [label="", style=invis];
t4 [shape=plaintext, style=solid, label=" Positive effect (+ / ++ / +++)", fontsize=16, fontname="Arial"];
a4 -> b4 [style=solid, color="#228B22", penwidth=3, arrowsize=1.2, minlen=3];
b4 -> t4 [style=invis, minlen=1];
}
// Row 5: Negative effect
{
rank=same;
a5 [label="", style=invis];
b5 [label="", style=invis];
t5 [shape=plaintext, style=solid, label=" Negative effect (- / -- / ---)", fontsize=16, fontname="Arial"];
a5 -> b5 [style=solid, color="#DC143C", penwidth=3, arrowsize=1.2, minlen=3];
b5 -> t5 [style=invis, minlen=1];
}
// Row 6: Strength encoding - using <-> instead of Unicode
{
rank=same;
a6 [label="", style=invis];
b6 [label="", style=invis];
t6 [shape=plaintext, style=solid, label=" Strength encoding (weak <-> strong)", fontsize=16, fontname="Arial"];
a6 -> b6 [style=solid, color="#228B22", penwidth=3, arrowsize=1.2, minlen=3];
b6 -> t6 [style=invis, minlen=1];
}
// Force vertical ordering and left alignment
a1 -> a2 -> a3 -> a4 -> a5 -> a6 [style=invis];
b1 -> b2 -> b3 -> b4 -> b5 -> b6 [style=invis];
}
```
# Step 2)
- Create a graphviz dot to match exactly the figure.png
# Step 3)
- Use `./helpers_root/dev_scripts_helpers/documentation/dockerized_graphviz.py`
to generate a png
# Step 4)
- Keep tweaking it until it looks like the figure
GitHub에서 보기