소스 정보
- 저장소
- LiYu0524/Auto-Reasearch-Skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 6일 02:41
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 11
- 포크
- 0
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.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/LiYu0524/Auto-Reasearch-Skills --skill paper-banana명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
一站式学术研究工作流:论文检索与阅读(arXiv + Zotero)、文献综述写作(Google Docs)、 论文精读与审稿(paper-reviewer)、学术写作Prompt工具箱(academic-writing)、 学术插图生成(PaperBanana)、架构图绘制(draw.io)、演示文稿制作(python-pptx / Pencil)。 整合 paper-research、paper-reviewer、academic-writing、google-docs、paper-banana、drawio、zotero-mcp、pptx 八大子技能。
学术论文写作 Prompt 工具箱:中英翻译、润色、缩写/扩写、逻辑检查、去 AI 味、 实验分析、图表标题生成、架构图描述、实验绘图推荐、Reviewer 视角审稿。 来源:awesome-ai-research-writing(MSRA / Seed / SH AI Lab 等顶尖研究机构实战 Prompt)。
Review research papers (especially PDFs). Use when the user asks to read/通读/讲解/总结/审稿 a paper and wants a Chinese-first explanation of what it does, what is novel (创新点), plus reviewer-style strengths/weaknesses, major/minor concerns, and questions to authors.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | paper-banana |
| description | 学术插图生成 - 使用 PaperBanana 多智能体框架从方法文本自动生成框架图和统计图 |
| allowed-tools | Bash, Read, Write |
| user-invocable | true |
使用 PaperBanana 多智能体框架(Planner → Visualizer → Critic 循环)从论文方法章节文本自动生成学术插图。
# 1. 克隆 PaperBanana
git clone https://github.com/paperbanana/PaperBanana.git ~/PaperBanana
# 2. 安装依赖
cd ~/PaperBanana
pip install -r requirements.txt
# 3. 配置模型(编辑 configs/model_config.yaml)
# 设置 OpenAI 兼容的 API base URL、API key 和模型名
SCRIPT=~/.claude/skills/auto-research/skills/paper-banana/scripts/generate_figure.py
# 基本用法
python3 $SCRIPT \
--content "方法文本(Markdown格式)" \
--caption "Figure 1: 框架图标题" \
--output ./figure.png
# 从文件读取内容
python3 $SCRIPT \
--content @method_section.md \
--caption "Figure 1: Pipeline overview" \
--output ./fig1.png
# 高质量模式(完整管线 + 更多迭代)
python3 $SCRIPT \
--content @method.md \
--caption "Figure 2: Architecture" \
--output ./fig2.png \
--exp-mode demo_full \
--critic-rounds 5
# 生成统计图
python3 $SCRIPT \
--content "实验结果数据..." \
--caption "Figure 3: Performance comparison" \
--output ./fig3.png \
--task plot
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--content | (必填) | 方法文本,支持 @filepath 从文件读取 |
--caption | (必填) | 图表标题 / 视觉意图描述 |
--output | (必填) | 输出图片路径(.png / .jpg) |
--task | diagram | 任务类型:diagram(框架图)或 plot(统计图) |
--aspect-ratio | 16:9 | 宽高比 |
--exp-mode | demo_planner_critic | 管线模式 |
--retrieval-setting | none | 参考检索策略 |
--critic-rounds | 3 | 最大 Critic 迭代轮数 |
--image-model-name | (配置文件) | 覆盖图像生成模型 |
--paperbanana-dir | ~/PaperBanana | PaperBanana 项目路径 |
| 模式 | 流程 | 适用场景 |
|---|---|---|
demo_planner_critic | Planner → Visualizer → Critic × N | 快速生成,推荐默认 |
demo_full | Retriever → Planner → Stylist → Visualizer → Critic × N | 更精美,含风格优化 |
脚本输出 JSON 到 stdout:
{
"status": "success",
"output": "/absolute/path/to/figure.png",
"format": "PNG",
"size": "1920x1080",
"exp_mode": "demo_planner_critic",
"task": "diagram"
}
失败时:
{
"status": "error",
"message": "错误描述"
}
| 维度 | paper-banana | drawio |
|---|---|---|
| 输出类型 | 位图(PNG/JPG),AI 生成 | 矢量图(XML),手动/规则生成 |
| 适用场景 | 论文方法图、框架图、示意图 | 流程图、ER图、架构图 |
| 可编辑性 | 不可编辑(位图) | 完全可编辑(XML) |
| 视觉质量 | 高(AI风格化) | 中(工程图风格) |
| 生成速度 | 慢(多轮 AI 调用) | 快(直接生成 XML) |