happy-figure-skill
NewUse 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。Also use when the user asks for scientific figure prompts, research illustration prompts, graphical abstract prompts, mechanism diagrams, technical roadmaps, experimental setup diagrams, model architecture diagrams, multi-panel scientific figures, paper/conference figures, or AI image prompts based on papers, research documents, abstracts, methods sections, figure captions, proposals, reference images, PDFs, Word docs, LaTeX files, Markdown files, or research plans.
Overview
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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
默认跟随用户交流语言输出:用户用中文提问时,使用中文交流;用户用英文提问时,使用英文交流。最终绘图 prompt 和图中文字语言不简单跟随交流语言,而是按论文语言、投稿场景、用户要求和 references/language-strategy.md 的规则决定。
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”。
Install & Usage
mkdir -p .claude/skillsmkdir -p .claude/skills && curl -o .claude/skills/happy-figure-skill.md https://raw.githubusercontent.com/BAIKEMARK/happy-figure-skill/main/SKILL.md/happy-figure-skillFrequently Asked Questions
What is happy-figure-skill?
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。Also use when the user asks for scientific figure prompts, research illustration prompts, graphical abstract prompts, mechanism diagrams, technical roadmaps, experimental setup diagrams, model architecture diagrams, multi-panel scientific figures, paper/conference figures, or AI image prompts based on papers, research documents, abstracts, methods sections, figure captions, proposals, reference images, PDFs, Word docs, LaTeX files, Markdown files, or research plans.
How to install happy-figure-skill?
To install happy-figure-skill, create the .claude/skills directory in your project, then run the curl command to download the skill file. Once installed, invoke it in Claude Code with /happy-figure-skill.
What is happy-figure-skill best for?
happy-figure-skill is a community categorized under Documentation. It is designed for: documentation. Created by BAIKEMARK.