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Figure Drawing

ASecurity

Use when 需要论文级架构图/流程图/示意图。产出可编辑 draw.io 矢量图,支持概念图、数据图和技术架构图。

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  • Added September 24, 2026
ai-agentspythonrust

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Security analysis

A100/100

Pro scans all 4 files and shows the line behind each finding

Scanned September 24, 2026

npx -y skills add Azzygoatcoder/agent-useful-skills --skill figure-drawing --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

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Security grade badge for Figure Drawing
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/azzygoatcoder-figure-drawing/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/azzygoatcoder-figure-drawing)

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SKILL.md
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name: figure-drawing
description: Use when 需要论文级架构图/流程图/示意图。产出可编辑 draw.io 矢量图,支持概念图、数据图和技术架构图。
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# Figure Drawing — 论文制图工作流

科研骨架的制图模块。目标是产出论文级(DAC/ICML 水准)矢量图。

## 第 0 步:场景判定(先定给谁看,再选路线)

科研制图分场景,**先判定场景,再决定标准和工作流**:

| 场景 | 触发 | 要求 | 标准 | 路线 |
|------|------|------|------|------|
| **A. 内部理解** | 读别人论文精读、理解复杂架构、和 agent 对齐 | **中文可读**、结构清晰、快速、可迭代 | 结构 9/10 就够,设计 7.5 可接受 | **直接画矢量**,不用 gpt-image-2 |
| **B1. 对外·结构化图** | 自己的论文里的架构/流程/pipeline 图、投稿审稿 | **英文**、严格一致、论文级 | 设计系统等价、英文逐字 | **直接画矢量**(控制变量实测直绘 9.5 vs gpt-image-2 路线 7) |
| **B2. 对外·示意/概念/封面** | graphical abstract、封面、需要视觉冲击的示意图 | 设计感优先 | 隐喻成立 + 论文级设计 | **gpt-image-2 出设计** → 复刻英文矢量 → 一致性检查 |
| **C. 快速示意** | 组会 PPT、临时说明 | 最快、看懂就行 | 能表达即可 | mermaid 或直接画 |
| **D. 数据图** | 精确数据/实验结果(折线/柱状/散点/误差棒) | **数据准确**、可复现、期刊样式 | 数值与数据一致 + 视觉达标 | **代码驱动**(pandas/matplotlib,`bin/data_plot.py`) |

> **选路判据(关键)**:结构化图(架构/流程/序列/状态/ER)**一律直绘**;只有「示意/概念/封面」这类需要设计冲击力的才走 gpt-image-2。完整依据见 [references/prompt-design.md](references/prompt-design.md)(2026-08-03 控制变量实验修正了早先"gpt-image-2 是设计提供者"的结论)。

> 例:LLSM 架构图 = 场景 A(读别人论文做理解图)→ 中文、直绘、不 gpt-image-2 是对的;同一个图改成投稿用英文版 = 场景 B1 → 仍然直绘,只是标签换英文。

> **场景 B 补位(2026-08-11)**:对外英文结构化图,尤其 **sequence/state/ER/loop/radar/swimlane** 等 draw.io 不擅长的类型 → 优先走独立 skill **diagram-design**(27 类型编辑器级,HTML+SVG 直绘,SVG 直接进 LaTeX `\includegraphics`)。draw.io 场景仍用本 skill 时,套用"编辑级别设计系统"当自查表。
>
> **技术/Agent 架构图补位(2026-08-12)**:Agent/多智能体/系统架构图 → **fireworks-tech-graph**(语义形状:LLM=双边框圆角矩形、Agent=六边形、向量库=环柱体;Agent/记忆/RAG 领域模式内建;SVG 结构校验→PNG 视觉回读→定向修订的有界验证环)。与 diagram-design(editorial 排版)和 drawio(可编辑)定位不重叠——它专攻技术语义图。
>
> ⚠️ 上面两个(diagram-design / fireworks-tech-graph)是**本仓库之外的外部 skill**,不随本仓库分发(见 THIRD-PARTY-NOTICES.md)。
>
> **别假设它们一定在**——先跑一次探测再决定路线:
>
> ```
> python bin/check_external.py          # 报告:找到没有 / frontmatter 是否适配 DSH / 是否悬空
> pwsh  bin/redeploy-skills.ps1         # 修复:把找到的软链进 DSH 技能根(找不到只提示)
> ```
>
> 清单在 `skills.external.json`。为什么需要这步:DSH 只发现 `~/.dsh/skills`、`~/.agents/skills`
> 与 `<项目>/.dsh/skills`,而这些外部 skill 常常只装在 `~/.claude/skills`——**技能里写着
> "use diagram-design",DSH 里的模型却根本看不到它**。探测不到就按本 skill 的直绘路线走,
> **不要调用不存在的技能**。

> **工具不堆积原则(2026-08-12)**:制图模块每个工具只占一个明确生态位(示意/概念=gpt-image-2 / editorial 图=diagram-design / 技术架构图=fireworks-tech-graph / 数据图=data_plot.py / 可编辑矢量=drawio)。新 skill 先判断:**有新东西才吸收,重复轮子不安装**——只把真正新增的能力/模式并进来,不平行堆工具。

## 核心工作流

**直绘路线(场景 A / B1 / C)**:第 2 步 → 第 3 步 → 第 4 步(跳过第 1、5 步——没有 gpt-image-2 原图,也就没有一致性检查的对象)。

**gpt-image-2 路线(场景 B2 示意/概念/封面)**:五步全走。

1. **gpt-image-2 生成设计**(**仅场景 B2**)— 用 generate_image MCP(默认 provider)或详细 prompt。适合示意/机制/封面。
   - prompt 用 PDCF 结构:**类型 + 内容逻辑 + 风格hex + 负面限制**(白底/扁平/≤3-4色组/无3D)
2. **提取显式规格(透明化,防黑盒)** — **用原生读图直接读**(模型自带视觉,见 `using-superpowers/references/dsh-tools.md`),输出**完整结构 JSON**:所有节点/框(含**逐字英文文本,绝不翻译/改写/简化**)、箭头/连线(谁到谁+标签)、布局、视觉元素(图标/圆底数字等)。**规格先展示给用户确认**,缺什么提前指出——把"读图→写 XML"的黑盒变成可检查的显式规格
3. **构造带样式 draw.io XML** — 按下方 XML 约定写 `.drawio`(本 skill 自带规范)。**严格英文逐字复刻**(主流论文是英文,不翻译)。从规格构造,规格里有什么就画什么,不自行增删
4. **验证(布局)** — 用 drawio MCP 导出 PNG(`start_session` → `load_diagram` → `export_diagram`;本机装了 draw.io CLI 也可 `draw.io --export --format png`)→ **先用原生读图自检**(自查文字/布局/结构),需要独立判断时再走 `vision` 命令
5. **一致性检查(仅 gpt-image-2 路线,即场景 B2 必做)** — 把【原图 gpt-image-2 产物】和【矢量图导出 PNG】**同时**喂给一个**独立模型**(`vision` 命令,Qwen3-VL-32B——**不是**作者模型,同模型自评会继承同一套盲点),显式要求:
   > "图A是原图,图B是矢量复刻。严格对比,逐条列出图B相比图A丢失/简化/改变的元素,重点关注文字省略、结构缺失、术语丢失。不要因为图B整洁就忽略差异。"
   有差异 → 修 `.drawio` → 重导 → 复检,直到差异最小化。
   > 注意:独立模型会**幻觉误报"缺失"**(实际存在)——它报出的差异,用**原生读图**单图细读交叉验证再改。

## 论文级标准

- 3 模块分色(≤3-4 色组)+ 图例
- 逻辑递进(问题→方法→部署/应用)
- 标注完整:模块名、子系统、关键指标、阶段编号
- 一图讲清叙事,不只是静态节点

## 设计细节(按需加载)

- **draw.io XML 约定 + 编辑级设计系统**:→ [references/drawio-design.md](references/drawio-design.md)
- **D 精确数据图(代码驱动)**:→ [references/data-plot.md](references/data-plot.md)
- **gpt-image-2 选路 / 设计语法 / Prompt 工程 / 提上限模式**:→ [references/prompt-design.md](references/prompt-design.md)

## 验证分工

- **布局/可读性** → **原生读图自检**(目标 ≥8.5);需要独立判断时走 `vision.py` 独立模型打分
- **语义正确性** → review.py(可选,ARIS 对抗评审)
- 争议以项目文档为准(review 可能过度理论化)

## 自进化日志

每次从参考图/实践中吸收设计模式,记录于此,skill 随之进化:

| 日期 | 学习来源 | 吸收的模式 |
|------|---------|-----------|
| 2026-08-03 | 3 张参考图(EDA方法/TurnOPD/ChipMATE) | 叙事逻辑(问题→方法→验证)、多元素整合、主题色+2-3辅助色、视觉层级、图例清晰 |
| 2026-08-03 | gpt-image-2 复刻实践 | ①透明化:先提取显式规格给用户确认 ②严格英文逐字(不翻译) ③一致性检查必做(原图+矢量同喂 vision 显式找差异)④XML HTML 转义 |
| 2026-08-03 | 用户战略 | 设计是论文差异化价值;目标=设计系统等价(配色/构图/层级),非像素复刻;分层媒介(主体矢量+少量像素) |
| 2026-08-03 | 直接画vs gpt-image-2 对比 | gpt-image-2 地位=设计质量提供者(deepseek 直接画结构9/设计7.5);选路规则:设计价值>成本才用 gpt-image-2 |
| 2026-08-03 | 用户场景化思考 | **分场景制图**:A内部理解(中文/直绘/结构够)/ B对外发表(英文/gpt-image-2设计/论文级)/ C快速示意。先判场景再选路线 |
| 2026-08-03 | **LLSM 控制变量实验**(直绘 vs gpt-image-2,同素材同英文,第三方盲评) | **结构化图直绘 > gpt-image-2 复刻**(9.5vs7,布局9vs6)。修正:gpt-image-2 只用于示意/概念/封面;结构化图直绘。另:一致性检查模型会幻觉误报(报"缺失"实则在),需单图细读交叉验证 |
| 2026-08-03 | 制图 prompt 工程调研 | **写规格不写描述**:六大要素+几何形态语义映射(数据=平行四边形/算法=矩形/决策=菱形/结论=圆角)+三色域/80-20配色+两种字号+`Do not simplify`强化句 |
| 2026-08-03 | 提上限模式设计 | **理解深度决定 prompt 上限**(L1定位/L2结构/L3机制/L4设计洞察)。提上限=深读原文→6问框架提炼洞察→三部分 prompt(意图/结构/系统)。**隐喻定稿人参与**(AI 给候选,人把关上限) |
| 2026-08-03 | **提上限模式首个成功案例**(CircuitFusion) | 隐喻=三棱镜分光谱(白光→三色光→全光谱),gpt-image-2 画出顶会级 graphical abstract,vision 验证隐喻+结构全对。工作流 5 阶段端到端跑通。附带:502 自动切备用端点(多端点救场) |
| 2026-08-11 | 吸收 diagram-design(5.4k⭐) | 编辑级别设计系统进 draw.io 自查:反 AI-slop 清单(禁阴影/对角连线/圆角>10px/强调>2处/图例漂移)+ 节点语义→填色描边表 + 连接线硬规则(正交直角 r=8/标签遮罩 6-10px/连接点沿边≥12px 展开/穿盒虚线例外)+ 4px 网格 + 复杂度预算≤9节点。**场景 B 对外结构化图 → diagram-design skill 补位**(sequence/state/ER/loop/radar,SVG 直进 LaTeX) |
| 2026-08-12 | 数据图模块落地 | **D 数据图场景**:数据→代码→渲染(AI 不能画数据图,值必须来自数据);`bin/data_plot.py`(期刊样式 pub_style + 数据耦合 save_fig + demo 实测通过);vision 渲染检查循环(图例/截断/溢出/配色);投稿前升 PGFPlots 接 LaTeX。MatPlotAgent 模式参照 |
| 2026-08-12 | fireworks-tech-graph 集成 | **技术/Agent 架构图补位**:语义形状(LLM 双边框/Agent 六边形/向量库环柱)+ 14 类 + 有界验证环(SVG 结构校验→PNG 视觉回读→定向修订≤2轮)。实测 CareRuler 培训 agent 架构图 vision 全过。**工具不堆积原则**:每个工具一个明确生态位,新东西吸收提取、重复轮子不安装 |
| 2026-08-13 | 开源 repo 配图 dogfooding(claude-useful-skills) | **README/文档图是场景 B 之外的缺口**(对外但非论文、术语英文受众可中文):结构化图仍走直绘 + 编辑设计系统,标签英文(术语保留英文)。**导出走 drawio MCP**(start_session→load_diagram→export_diagram 出 PNG),本机 draw.io CLI 未装;`.drawio` 入库作可编辑源 + `.png` 引用。实测 2 张图(验证环 9.5 / 论文一条龙 9/10)vision 全过 |
| 2026-08-13 | diagram-design dogfooding(dev-workflow push 权限 flowchart) | 3 个摩擦:①first-run style-guide gate 对无品牌项目偏重(默认 rust 色,只能 proceed-default)②4px 网格(字号整除 4)与 typography 规范(9px sublabel / 7-8px eyebrow)自相矛盾 ③flowchart 形状即语义,底置图例冗余。另:SVG 用 rsvg-convert 光栅化后字体回落但可读(vision 9/10) |
| 2026-09-12 | 与自身 reference 的矛盾修复 | 场景表 B 行此前写「gpt-image-2 出设计」且工作流第 1、5 步标"必做",与 prompt-design.md 的实测结论(结构化图直绘更好,gpt-image-2 仅对示意/概念/封面有价值)以及本文件 2026-08-03 日志行直接冲突——日志记了修正、表格没改。现拆为 B1 对外·结构化图(直绘)/ B2 对外·示意·概念·封面(gpt-image-2),并明确两条路线各走哪几步(第 5 步一致性检查只在 B2 成立,因为 A/B1/C 没有原图可比);补 diagram-design / fireworks-tech-graph 属仓库外可选、未装则走直绘 |

## 工具

- 生图:`generate_image` MCP(OpenAI 兼容,provider 由 env 配置)
- 读图:**原生读图**(模型自带视觉)为首选;`vision.py`(Qwen3-VL-32B)用于**独立模型复核**
- 导出:drawio MCP(`start_session` → `load_diagram` → `export_diagram` 出 PNG);draw.io CLI(`draw.io --export --format png`,本机未装,以 MCP 为准)
- 评审:`review.py`(可选)
- 数据图:`bin/data_plot.py`(pandas/matplotlib 期刊样式 + 数据耦合保存 + 演示)

Files in this skill

  • SKILL.md12.8 KB
  • references/data-plot.md1.9 KB
  • references/drawio-design.md3 KB
  • references/prompt-design.md5.3 KB

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