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ynu-papergraphgeneration-openclawYNU papergraphgeneration OpenClaw 开发

Agent Skill

ynu-papergraphgeneration-openclaw 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,295

周安装

132

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,067
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ynu-papergraphgeneration-openclaw(YNU papergraphgeneration OpenClaw 开发)
来源仓库:https://github.com/ljk00000/ynu-papergraphgeneration-openclaw
安装命令:
openclaw skills install ynu-papergraphgeneration-openclaw
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ynu-papergraphgeneration-openclaw

简介

多模态论文可视化引擎 — 从 PDF 或纯文本论文自动生成学术插图。 支持:全篇扫描识别可图化内容、双编码器架构图/算法流程图/动机图生成、 自校核机制、LaTeX/Word 图注输出、Matplotlib 结果图精确绘图。 也包含独立的 PDF → Text 提取工具。

SKILL.md

name
paper-diagram
description
>
homepage
https://github.com/yourrepo/paper-diagram-skill
metadata

paper-diagram-skill

从论文(PDF 或纯文本)自动生成学术插图的完整工具链。

工具概览

工具功能调用方式
draw.py论文可视化主流程python draw.py [args]
pdf_to_text.pyPDF → 纯文本提取python pdf_to_text.py [args]

工具 1:PDF → Text 提取

将 PDF 文件转换为纯文本,供 draw.py 使用。

# 基本用法
python {baseDir}/scripts/pdf_to_text.py "/path/to/paper.pdf"

# 限制页数(取前 20 页)
python {baseDir}/scripts/pdf_to_text.py "/path/to/paper.pdf" --max-pages 20

# 输出到文件
python {baseDir}/scripts/pdf_to_text.py "/path/to/paper.pdf" -o extracted.txt

支持的后端(自动选择): pdfminer.six → PyMuPDF → pdfplumber → PyPDF2 → pypdf

注意:推荐先安装 pip install pdfminer.six,提取质量最高。

工具 2:论文图生成

快速开始

# 方式 A:从 PDF 直接生成(自动提取 + 画图)
python {baseDir}/scripts/draw.py \
  --pdf-path "/path/to/paper.pdf" \
  --user-requirement "Transformer 架构图" \
  --api-url "https://api.example.com/generate" \
  --api-key "sk-your-key"

# 方式 B:扫描模式(自动识别所有可图化内容)
python {baseDir}/scripts/draw.py \
  --pdf-path "/path/to/paper.pdf" \
  --mode scan

# 方式 C:批量生成(选定的图)
python {baseDir}/scripts/draw.py \
  --pdf-path "/path/to/paper.pdf" \
  --mode scan \
  --scan-results "<base64-encoded-results>" \
  --selected-ids "1,3,5" \
  --api-url "..." --api-key "..."

# 方式 D:直接传入论文文本
python {baseDir}/scripts/draw.py \
  --paper-content "论文纯文本内容..." \
  --user-requirement "画一个算法流程图" \
  --style cvpr

核心参数

参数说明默认值
--pdf-pathPDF 文件路径(会自动提取文本)
--paper-content直接传入论文纯文本
--user-requirement用户对图片的描述
--modesingle(单图) 或 scan(全篇扫描)single
--api-url生图 API 地址环境变量
--api-key生图 API 密钥环境变量
--style学术风格: cvpr neurips icml naturecvpr
--skip-check跳过自校核False
--section-ref对应论文章节(如 Section 3.1

环境变量

生图 API 凭证按以下优先级自动解析,任意一个有值即可

优先级API Key 变量API URL 变量
1 (推荐)BANANA2_API_KEYBANANA2_API_URL
2ACEDATA_API_KEYPAPER_DIAGRAM_API_URL
3PAPER_DIAGRAM_API_KEY
未设置 URL 时默认 https://api.acedata.cloud/nano-banana/images

推荐在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置:

{
  "skills": {
    "paper-diagram": {
      "env": {
        "BANANA2_API_URL": "https://api.acedata.cloud/nano-banana/images",
        "BANANA2_API_KEY": "your-api-key-here",
        "PAPER_DIAGRAM_LLM_URL": "https://your-llm-api/v1/chat/completions",
        "PAPER_DIAGRAM_LLM_KEY": "your-llm-key-here",
        "PAPER_DIAGRAM_LLM_MODEL": "gpt-4"
      }
    }
  }
}

生成的图类型

类型说明生成方式
teaser动机/概念对比图Mermaid → AI 生图
architecture系统架构图Mermaid → AI 生图
flowchart算法流程图Mermaid → AI 生图
environment实验环境图Mermaid → AI 生图
results结果对比图Matplotlib 代码绘图(精确数据)

学术风格预设

预设场景主色调
cvprCV/CG 会议蓝色系
neuripsML/NLP 会议紫橙系
icmlML 会议蓝红绿系
natureScience/Nature 期刊柔蓝柔绿

输出

  • 图片文件:保存到 outputs/ 目录(或设置的输出目录)
  • LaTeX 图注:可直接复制到论文
  • Word 图注:纯文本格式
  • Mermaid 拓扑:可导出用于其他绘图工具

自校核机制

生成图前会自动对比拓扑描述与原文:

  • ✅ 一致 → 直接生成
  • ⚠️ 小问题 → 询问用户(接受 / 重新生成 / 手动修改)
  • ❌ 严重错误 → 建议重新生成

推荐工作流

论文 PDF
  │
  ▼
pdf_to_text.py  ──→  纯文本
  │                  │
  ▼                  ▼
draw.py (scan)   draw.py (single)
  │                  │
  ▼                  ▼
扫描报告           指定描述 → 生成单张图
  │
  ▼
用户选择 (e.g. 1,3,5)
  │
  ▼
draw.py (batch)  ──→  多张图 + LaTeX 图注

安装依赖

pip install pdfminer.six requests

可选(提升 PDF 提取质量):

pip install pymupdf pdfplumber pypdf

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

80.66%
按下载量换算861

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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