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paper-analyzer
将学术论文转化为深度HTML长文。6轮强制工作流、代码仓库搜索、公式渲染、Mermaid图表。 3种写作风格，输出可直接分享的精美HTML页面。
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Skill
/paper-comic
论文方法图解——用视觉图解彻底讲清楚一篇论文到底做了什么、怎么做的。 自动分析论文核心方法，先推荐封面/概述图/机制细节图的生成方案，必须由用户确认范围、张数、语言、风格后再生成。 支持温暖笔记风和论文框架图风。
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$ npx -y skills add zsyggg/paper-craft-skills --skill paper-comic --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/paper-comic
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The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
论文方法图解——用视觉图解彻底讲清楚一篇论文到底做了什么、怎么做的。 自动分析论文核心方法，先推荐封面/概述图/机制细节图的生成方案，必须由用户确认范围、张数、语言、风格后再生成。 支持温暖笔记风和论文框架图风。
SKILL.md
paper-comic.SKILL.mdname: paper-comic
description: |
论文方法图解——用视觉图解彻底讲清楚一篇论文到底做了什么、怎么做的。
自动分析论文核心方法，先推荐封面/概述图/机制细节图的生成方案，必须由用户确认范围、张数、语言、风格后再生成。
支持温暖笔记风和论文框架图风。
Paper Method Illustrated — 论文方法图解
把论文的核心方法用视觉图解彻底讲清楚。
与其他技能的本质区别
| | 传统paper-comic | baoyu-article-illustrator | **我们：方法图解** | |---|---|---|---| | 聊什么 | 什么都聊一点 | 为文章配装饰图 | **只聊方法细节** | | 深度 | 一页讲很多→浅 | 一张图一段话→中 | **一张图讲透一个机制→深** | | 页数 | 固定10页 | 按密度5-20张 | **先推荐封面/概述/细节图组合，用户确认后生成1-10张** | | 重点 | 讲背景+故事 | 美化文章排版 | **可视化"怎么做"** |
快速开始
/paper-comic /path/to/paper.pdf
/paper-comic https://arxiv.org/abs/2512.xxxxx
/paper-comic /path/to/paper.pdf --style sketchnote
/paper-comic /path/to/paper.pdf --style paper-figure --language English --pages 1
---
图片生成：自动检测
和paper-analyzer一样，不硬编码任何API。运行时自动检测：
| 环境 | 自动使用 | |------|---------| | **Codex** | 内置 `imagegen` skill | | **Claude Code** | 已安装的生图skill（如baoyu-image-gen） | | **Cursor/其他** | 自动检测 → 没有则提示安装 |
**不写死任何API key、token或endpoint在SKILL.md里。**
---
核心哲学
我们只画三样东西
1. **方法流程** — 输入→处理→输出，这方法到底怎么走的 2. **核心机制** — 最创新的那个部分，拆开来看内部构造 3. **关键结果** — 只放最重要的实验结果，不放灌水数据
我们不画的东西
- ❌ 相关工作/背景介绍（那是paper-analyzer文字部分的事）
- ❌ 抽象的"灵感来源"（没有信息量的图 = 浪费）
- ❌ 文字就能说清楚的东西（一句话能讲完不需要画）
- ❌ 第N个消融实验的柱状图
每一张图的标准
> 一个完全没读过论文的人，只看这张图+图上的标注文字，能不能理解这个机制？
能 → 通过。不能 → 拆成两张，或者加更多标注。
---
生成前必须确认
默认**不要直接生成图片**。先读论文、给出推荐方案，再向用户确认。
只有当用户已经明确给出足够完整的生成意图时，才可以跳过确认，例如：
- “生成一张中文 sketchnote 方法总览图”
- “生成 4 张：封面、总览、两个机制细节，英文 paper-figure”
- “按你推荐的全部生成，中文，sketchnote”
如果用户只给了论文链接、只说了风格（如“sketchnote”）、或只说“生成图解”，仍然必须确认，因为**风格不等于范围/张数授权**。
确认时必须覆盖：
1. **图片语言**：中文 / English / 双语 2. **生成范围**：只要封面图、只要方法总览图，还是概述图 + 若干机制细节图 + 结果图 3. **推荐张数**：基于论文复杂度给出建议，并说明为什么，如“我建议6张，因为这篇论文有整体架构、两个核心attention机制、编码器/解码器结构和关键实验结果” 4. **视觉风格**：`sketchnote` 或 `paper-figure` 5. **用途**：README/文章封面/小红书/演示文稿/论文阅读笔记（用途决定横竖比例和文字密度）
确认话术示例：
> 我读完后建议生成6张：1张封面、1张方法总览、3张机制细节、1张关键结果。也可以只生成1张总览图，或者扩展到8张把每个机制讲更细。你想生成哪种范围？语言用中文/英文/双语？风格用 sketchnote 还是 paper-figure？
如果用户没有回答，不要继续生成。
---
两种视觉风格
| 画风 | 视觉效果 | 适合场景 | 特点 | |------|---------|----------|------| | **sketchnote**（默认） | 温暖科研笔记风 | 讲清楚论文在做什么、视频宣传、知识分享 | 工整但有人味，允许小符号、小比喻、小视觉锚点，让人一眼理解 | | **paper-figure** | 论文框架图风 | README首屏、论文解读文章、方法总览、技术展示 | 像顶会论文里的总览框架图，但更完整、更漂亮、更适合传播 |
默认推荐 **sketchnote**。当用户想要“像论文 Figure 一样专业”“方法框架图”“技术架构图”“放 README 第一屏很震撼”时，推荐 **paper-figure**。
sketchnote 风详细规范
- 明亮温暖的浅米白底（接近 #FFF8EA / #FAF4E6），像干净的手抄报纸或课堂讲义
- 不要牛皮纸、旧羊皮纸、暗角、污渍、泛黄边缘或明显做旧纹理
- 主体是黑色手绘线条+文字，有墨迹粗细变化
- 重点概念用清爽的彩铅/马克笔质感强调（深蓝/珊瑚红/橄榄绿/柔和黄色），颜色轻快但不过饱和
- 箭头和连线带有手绘的不完美感
- 文字是手写体（英文可选手写风格，中文保持清晰可读）
- 整体像一份明亮、温暖、信息充实的研究手抄报，不是复古笔记、不是幼稚漫画
- 可以加入少量帮助理解的趣味符号：放大镜、星号、便签、圈注、手绘小灯泡、简化小图标
- 趣味元素必须服务理解，不能抢走方法图主体
- 主体图解应占画面 75%-85%，避免大块空白；如果页面留白明显，优先增加局部放大框、小例子、维度标注或对比说明
- 每一页右下角有"手写"页码
paper-figure 风详细规范
- 白底或极浅灰底，像 NeurIPS / Nature / Science 论文中的高质量方法总览图
- 使用干净的矢量感模块：圆角矩形、矩阵小格、流程箭头、分组框、编号步骤
- 配色克制但现代：黑/深灰为主，1-2个强调色（蓝、青、橙、紫任选其一到两种）
- 结构比原论文图更清楚：保留核心机制，重新组织布局，避免照抄原图
- 可以有小型结果示意、矩阵热力图、token序列、模块堆叠、对比路径
- 标注像论文图注中的短标签：精准、短、专业
- 适合横版 16:9、4:3 或竖版 2:3；README 首屏优先横版或宽图
---
工作流程
Step 1：分析论文 → 提取"可图解内容"
读完论文后，列出论文的所有内容点，然后**只保留需要图解的部分**：
**必须图解（每个1-2页）：**
- 方法的整体流程/架构（输入→各模块→输出）
- 每个核心创新机制（拆开看内部）
- 最有说服力的那个实验结果
**可选图解（如果方法复杂才加）：**
- 方法的变体/扩展
- 关键的数据处理流程
- 与baseline的可视化对比
**不图解：**
- 相关工作（文字提一句就行）
- 多个类似的消融实验
- 背景知识介绍
Step 2：给出推荐并确认需求
先输出一个简短推荐，不要立刻生成：
我建议生成 6 张：
1. 封面图：论文一句话贡献 + 视觉锚点
2. 方法总览图：解释整体输入、核心模块、输出
3. 核心机制A：拆开最重要的创新点
4. 核心机制B：解释训练/推理/数据流中的关键环节
5. 核心机制C：补足容易误解的内部细节
6. 关键结果图：用一张图说明为什么有效
也可以：
- 只生成 1 张总览图
- 生成 3 张：总览 + 2 张核心机制
- 扩展到 8-10 张，把每个机制讲得更细
请确认：
- 语言：中文 / English / 双语
- 风格：sketchnote / paper-figure
- 范围：只要封面/总览，还是生成全部推荐图？
如果用户没有回答，不要继续生成。
Step 3：确定页数
根据论文复杂度，AI只做**推荐**，最终由用户确认：
| 论文复杂度 | 推荐页数 | 内容分配 | |-----------|---------|---------| | 封面/传播图 | 1页 | 一张封面或高层总览，讲清楚论文做了什么 | | 快速理解 | 2-3页 | 总览+核心机制+结果 | | 中等（2个核心方法） | 4-6页 | 封面/总览+2-3个机制+关键结果 | | 复杂（3+个核心方法） | 6-10页 | 封面/总览+每个机制1页+对比/结果 |
**规则**：最少1页，最多10页。宁少勿多——1张总览图讲清楚，比10张讲糊涂好。
Step 4：为每一页写详细的内容描述
不是"生成prompt"，而是先用自然语言描述清楚**这一页到底要表达什么**：
第3页：多头注意力机制的内部构造
这一页要讲清楚：Q、K、V是怎么算出来的，它们之间怎么交互。
画面布局（从左到右）：
- 左侧：输入x，一个向量表示
- 中间上方：三条线分别到三个方框（Linear_Q, Linear_K, Linear_V）
- 三个方框各产出Q、K、V三个矩阵
- 中间核心区域：Q和K做点积→除以√dk→softmax→得到注意力权重
- 权重和V相乘→输出
- 右侧：多个这样的"头"并行排列，最后拼接
关键标注：
- 每个方框旁标运算和维度（如"Linear_Q: x→Q(d×dk)"）
- Q×K^T的计算用可视化的矩阵乘法图（小格图）
- softmax后的权重用颜色深浅表示（越深=越关注）
**要求**：描述要具体到"这个箭头从哪到哪，这个方框里写什么字"。
同时检查每页的信息密度：
- 如果只是大标题 + 少量模块，说明这一页太空，必须补充机制小例子、局部放大、输入输出维度或关键对比
- 如果内容超过一页可读范围，拆成两页，不要把所有文字塞进同一张图
- 封面图可以更概念化；机制细节图必须优先讲清楚“怎么做”
Step 5：生成图片
根据当前运行环境自动选择生图后端。为每一页创建prompt文件 → 用结构化prompt生成。
**结构化prompt格式**（参考但不照抄baoyu）：
【类型】流程分解图
【风格】sketchnote
【语言】中文
【主题】多头注意力机制内部构造
【视觉结构】
- 水平布局，从左到右5个区域
- 每个区域用虚线框隔开
- 关键路径用粗箭头连接
【要标注的文字】
1. Input: x ∈ R^(n×d)
2. Q = xW_Q ... (完整标注)
...
【颜色限制】
- 背景：明亮浅米白，不要泛黄旧纸
- 主色：黑色手绘线条
- 强调色：深蓝/珊瑚红/橄榄绿/柔和黄色，少量使用
- 其他：保持清爽手抄报感，避免复古暗色
【禁止】
- 不要代码块
- 不要照片写实
- 不要3D渲染
- 不要生成用户没有确认的额外页面
- 不要旧羊皮纸、暗角、污渍、重纸纹、黄褐色复古调
- 不要大面积空白；主体图解占画面75%-85%
Step 6：输出
生成 `[topic]-illustrated.md`：
# [论文标题] — 图解
## 论文信息
- 论文：[链接]
- 风格：sketchnote
- 页数：6
## 封面
**一句话**：[论文做了什么，为什么重要]
## 第1页：方法总览
**讲解**：整个方法从输入到输出的完整流程。关键看第X步，这是本文的创新。
## 第2页：核心机制A — [名称]
**讲解**：这个机制解决了XX问题。具体做法是...关键设计在于...
[重复...]
## 总结：3个核心要点
1. [要点1]
2. [要点2]
3. [要点3]
---
质量标准
好的图解
- ✅ 一张图只看一眼就知道在讲什么
- ✅ 标注文字精确、简练、不啰嗦
- ✅ 流程箭头清晰，有明确的"从这里到那里"
- ✅ 关键部分用颜色/大小做了视觉强调
- ✅ 不看论文原文也能理解
差的图解
- ❌ 信息堆砌，什么都想画进去
- ❌ 文字太多，图变成了装饰
- ❌ 流程不清晰，不知道先看哪后看哪
- ❌ 画了但没解释——放了一张架构图但没标注关键点
- ❌ 和论文Figure 1一模一样——那你画的有什么意义
---
参考文件
- `references/base-prompt.md` — 图解生成基础规范（结构、文字、色彩要求）
- `references/styles/sketchnote.md` — 温暖科研笔记风
- `references/styles/paper-figure.md` — 论文框架图风
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name: paper-comic description: | 论文方法图解——用视觉图解彻底讲清楚一篇论文到底做了什么、怎么做的。 自动分析论文核心方法，先推荐封面/概述图/机制细节图的生成方案，必须由用户确认范围、张数、语言、风格后再生成。 支持温暖笔记风和论文框架图风。
Paper Method Illustrated — 论文方法图解
把论文的核心方法用视觉图解彻底讲清楚。
与其他技能的本质区别
| | 传统paper-comic | baoyu-article-illustrator | **我们：方法图解** | |---|---|---|---| | 聊什么 | 什么都聊一点 | 为文章配装饰图 | **只聊方法细节** | | 深度 | 一页讲很多→浅 | 一张图一段话→中 | **一张图讲透一个机制→深** | | 页数 | 固定10页 | 按密度5-20张 | **先推荐封面/概述/细节图组合，用户确认后生成1-10张** | | 重点 | 讲背景+故事 | 美化文章排版 | **可视化"怎么做"** |
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/paper-comic /path/to/paper.pdf /paper-comic https://arxiv.org/abs/2512.xxxxx /paper-comic /path/to/paper.pdf --style sketchnote /paper-comic /path/to/paper.pdf --style paper-figure --language English --pages 1
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图片生成：自动检测
和paper-analyzer一样，不硬编码任何API。运行时自动检测：
| 环境 | 自动使用 | |------|---------| | **Codex** | 内置 `imagegen` skill | | **Claude Code** | 已安装的生图skill（如baoyu-image-gen） | | **Cursor/其他** | 自动检测 → 没有则提示安装 |
**不写死任何API key、token或endpoint在SKILL.md里。**
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核心哲学
我们只画三样东西
1. **方法流程** — 输入→处理→输出，这方法到底怎么走的 2. **核心机制** — 最创新的那个部分，拆开来看内部构造 3. **关键结果** — 只放最重要的实验结果，不放灌水数据
我们不画的东西
- ❌ 相关工作/背景介绍（那是paper-analyzer文字部分的事）
- ❌ 抽象的"灵感来源"（没有信息量的图 = 浪费）
- ❌ 文字就能说清楚的东西（一句话能讲完不需要画）
- ❌ 第N个消融实验的柱状图
每一张图的标准
> 一个完全没读过论文的人，只看这张图+图上的标注文字，能不能理解这个机制？
能 → 通过。不能 → 拆成两张，或者加更多标注。
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生成前必须确认
默认**不要直接生成图片**。先读论文、给出推荐方案，再向用户确认。
只有当用户已经明确给出足够完整的生成意图时，才可以跳过确认，例如：
- “生成一张中文 sketchnote 方法总览图”
- “生成 4 张：封面、总览、两个机制细节，英文 paper-figure”
- “按你推荐的全部生成，中文，sketchnote”
如果用户只给了论文链接、只说了风格（如“sketchnote”）、或只说“生成图解”，仍然必须确认，因为**风格不等于范围/张数授权**。
确认时必须覆盖：
1. **图片语言**：中文 / English / 双语 2. **生成范围**：只要封面图、只要方法总览图，还是概述图 + 若干机制细节图 + 结果图 3. **推荐张数**：基于论文复杂度给出建议，并说明为什么，如“我建议6张，因为这篇论文有整体架构、两个核心attention机制、编码器/解码器结构和关键实验结果” 4. **视觉风格**：`sketchnote` 或 `paper-figure` 5. **用途**：README/文章封面/小红书/演示文稿/论文阅读笔记（用途决定横竖比例和文字密度）
确认话术示例：
> 我读完后建议生成6张：1张封面、1张方法总览、3张机制细节、1张关键结果。也可以只生成1张总览图，或者扩展到8张把每个机制讲更细。你想生成哪种范围？语言用中文/英文/双语？风格用 sketchnote 还是 paper-figure？
如果用户没有回答，不要继续生成。
---
两种视觉风格
| 画风 | 视觉效果 | 适合场景 | 特点 | |------|---------|----------|------| | **sketchnote**（默认） | 温暖科研笔记风 | 讲清楚论文在做什么、视频宣传、知识分享 | 工整但有人味，允许小符号、小比喻、小视觉锚点，让人一眼理解 | | **paper-figure** | 论文框架图风 | README首屏、论文解读文章、方法总览、技术展示 | 像顶会论文里的总览框架图，但更完整、更漂亮、更适合传播 |
默认推荐 **sketchnote**。当用户想要“像论文 Figure 一样专业”“方法框架图”“技术架构图”“放 README 第一屏很震撼”时，推荐 **paper-figure**。
sketchnote 风详细规范
- 明亮温暖的浅米白底（接近 #FFF8EA / #FAF4E6），像干净的手抄报纸或课堂讲义
- 不要牛皮纸、旧羊皮纸、暗角、污渍、泛黄边缘或明显做旧纹理
- 主体是黑色手绘线条+文字，有墨迹粗细变化
- 重点概念用清爽的彩铅/马克笔质感强调（深蓝/珊瑚红/橄榄绿/柔和黄色），颜色轻快但不过饱和
- 箭头和连线带有手绘的不完美感
- 文字是手写体（英文可选手写风格，中文保持清晰可读）
- 整体像一份明亮、温暖、信息充实的研究手抄报，不是复古笔记、不是幼稚漫画
- 可以加入少量帮助理解的趣味符号：放大镜、星号、便签、圈注、手绘小灯泡、简化小图标
- 趣味元素必须服务理解，不能抢走方法图主体
- 主体图解应占画面 75%-85%，避免大块空白；如果页面留白明显，优先增加局部放大框、小例子、维度标注或对比说明
- 每一页右下角有"手写"页码
paper-figure 风详细规范
- 白底或极浅灰底，像 NeurIPS / Nature / Science 论文中的高质量方法总览图
- 使用干净的矢量感模块：圆角矩形、矩阵小格、流程箭头、分组框、编号步骤
- 配色克制但现代：黑/深灰为主，1-2个强调色（蓝、青、橙、紫任选其一到两种）
- 结构比原论文图更清楚：保留核心机制，重新组织布局，避免照抄原图
- 可以有小型结果示意、矩阵热力图、token序列、模块堆叠、对比路径
- 标注像论文图注中的短标签：精准、短、专业
- 适合横版 16:9、4:3 或竖版 2:3；README 首屏优先横版或宽图
---
工作流程
Step 1：分析论文 → 提取"可图解内容"
读完论文后，列出论文的所有内容点，然后**只保留需要图解的部分**：
**必须图解（每个1-2页）：**
- 方法的整体流程/架构（输入→各模块→输出）
- 每个核心创新机制（拆开看内部）
- 最有说服力的那个实验结果
**可选图解（如果方法复杂才加）：**
- 方法的变体/扩展
- 关键的数据处理流程
- 与baseline的可视化对比
**不图解：**
- 相关工作（文字提一句就行）
- 多个类似的消融实验
- 背景知识介绍
Step 2：给出推荐并确认需求
先输出一个简短推荐，不要立刻生成：
我建议生成 6 张： 1. 封面图：论文一句话贡献 + 视觉锚点 2. 方法总览图：解释整体输入、核心模块、输出 3. 核心机制A：拆开最重要的创新点 4. 核心机制B：解释训练/推理/数据流中的关键环节 5. 核心机制C：补足容易误解的内部细节 6. 关键结果图：用一张图说明为什么有效 也可以： - 只生成 1 张总览图 - 生成 3 张：总览 + 2 张核心机制 - 扩展到 8-10 张，把每个机制讲得更细 请确认： - 语言：中文 / English / 双语 - 风格：sketchnote / paper-figure - 范围：只要封面/总览，还是生成全部推荐图？
如果用户没有回答，不要继续生成。
Step 3：确定页数
根据论文复杂度，AI只做**推荐**，最终由用户确认：
| 论文复杂度 | 推荐页数 | 内容分配 | |-----------|---------|---------| | 封面/传播图 | 1页 | 一张封面或高层总览，讲清楚论文做了什么 | | 快速理解 | 2-3页 | 总览+核心机制+结果 | | 中等（2个核心方法） | 4-6页 | 封面/总览+2-3个机制+关键结果 | | 复杂（3+个核心方法） | 6-10页 | 封面/总览+每个机制1页+对比/结果 |
**规则**：最少1页，最多10页。宁少勿多——1张总览图讲清楚，比10张讲糊涂好。
Step 4：为每一页写详细的内容描述
不是"生成prompt"，而是先用自然语言描述清楚**这一页到底要表达什么**：
第3页：多头注意力机制的内部构造 这一页要讲清楚：Q、K、V是怎么算出来的，它们之间怎么交互。 画面布局（从左到右）： - 左侧：输入x，一个向量表示 - 中间上方：三条线分别到三个方框（Linear_Q, Linear_K, Linear_V） - 三个方框各产出Q、K、V三个矩阵 - 中间核心区域：Q和K做点积→除以√dk→softmax→得到注意力权重 - 权重和V相乘→输出 - 右侧：多个这样的"头"并行排列，最后拼接 关键标注： - 每个方框旁标运算和维度（如"Linear_Q: x→Q(d×dk)"） - Q×K^T的计算用可视化的矩阵乘法图（小格图） - softmax后的权重用颜色深浅表示（越深=越关注）
**要求**：描述要具体到"这个箭头从哪到哪，这个方框里写什么字"。
同时检查每页的信息密度：
- 如果只是大标题 + 少量模块，说明这一页太空，必须补充机制小例子、局部放大、输入输出维度或关键对比
- 如果内容超过一页可读范围，拆成两页，不要把所有文字塞进同一张图
- 封面图可以更概念化；机制细节图必须优先讲清楚“怎么做”
Step 5：生成图片
根据当前运行环境自动选择生图后端。为每一页创建prompt文件 → 用结构化prompt生成。
**结构化prompt格式**（参考但不照抄baoyu）：
【类型】流程分解图 【风格】sketchnote 【语言】中文 【主题】多头注意力机制内部构造 【视觉结构】 - 水平布局，从左到右5个区域 - 每个区域用虚线框隔开 - 关键路径用粗箭头连接 【要标注的文字】 1. Input: x ∈ R^(n×d) 2. Q = xW_Q ... (完整标注) ... 【颜色限制】 - 背景：明亮浅米白，不要泛黄旧纸 - 主色：黑色手绘线条 - 强调色：深蓝/珊瑚红/橄榄绿/柔和黄色，少量使用 - 其他：保持清爽手抄报感，避免复古暗色 【禁止】 - 不要代码块 - 不要照片写实 - 不要3D渲染 - 不要生成用户没有确认的额外页面 - 不要旧羊皮纸、暗角、污渍、重纸纹、黄褐色复古调 - 不要大面积空白；主体图解占画面75%-85%
Step 6：输出
生成 `[topic]-illustrated.md`：
# [论文标题] — 图解 ## 论文信息 - 论文：[链接] - 风格：sketchnote - 页数：6 ## 封面  **一句话**：[论文做了什么，为什么重要] ## 第1页：方法总览  **讲解**：整个方法从输入到输出的完整流程。关键看第X步，这是本文的创新。 ## 第2页：核心机制A — [名称]  **讲解**：这个机制解决了XX问题。具体做法是...关键设计在于... [重复...] ## 总结：3个核心要点 1. [要点1] 2. [要点2] 3. [要点3]
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质量标准
好的图解
- ✅ 一张图只看一眼就知道在讲什么
- ✅ 标注文字精确、简练、不啰嗦
- ✅ 流程箭头清晰，有明确的"从这里到那里"
- ✅ 关键部分用颜色/大小做了视觉强调
- ✅ 不看论文原文也能理解
差的图解
- ❌ 信息堆砌，什么都想画进去
- ❌ 文字太多，图变成了装饰
- ❌ 流程不清晰，不知道先看哪后看哪
- ❌ 画了但没解释——放了一张架构图但没标注关键点
- ❌ 和论文Figure 1一模一样——那你画的有什么意义
---
参考文件
- `references/base-prompt.md` — 图解生成基础规范（结构、文字、色彩要求）
- `references/styles/sketchnote.md` — 温暖科研笔记风
- `references/styles/paper-figure.md` — 论文框架图风
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