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zimoliao / draw

Use when the user wants diagrams, flowcharts, architecture visuals, data relationships, timelines, concept maps, Mermaid, Graphviz, drawio, or polished paper figures generated from structured text or IR.

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SKILL.md
7.5 KB

绘图工具（Text → IR → Diagram）

Capability Routing

当前 Agent 原生能力优先，但必须先做能力检查：按所需输出格式和可复现性路由，不按 Agent 品牌路由。若当前会话实际提供 Mermaid、DOT、SVG 或图片生成能力，就由当前使用的 Agent 原生能力完成普通流程图、架构图、关系图和演示示意图。只有需要从 ScholarAIO 论文库提取结构、保存 IR、批量复现或生成可继续编辑的 drawio 文件时，才调用 scholaraio diagram。不要为普通绘图安装额外 Python 绘图库。

draw skill 的核心工作流是两步式：先将文字描述或论文内容转换为统一的中间表示（IR），再将 IR 渲染为多种可编辑格式。

后端选择速查表

需求推荐后端输出格式特点
快速画流程图/架构图，零依赖预览Mermaid.mermaid / 嵌入 Markdown文本即代码，常见 Markdown 宿主可直接渲染
论文插图，LaTeX Beamer 直插Graphviz SVG.svg + .dot 源码矢量图，可版本控制，<?xml> 级精确
在线协作/精调布局drawio.drawio XML导入 diagrams.net 后手动拖拽调整
自定义实验示意图、信息图当前 Agent 直接生成 SVG/图片.svg / .png普通场景零新增 Python 依赖
程序化批处理、版本控制Graphviz DOT.dot纯文本，Diff 友好，任何平台可编译

工作流架构

┌─────────────┐     extract_diagram_ir()      ┌────────────┐
│  文字描述    │  ────────────────────────────> │     IR     │
│  或论文全文  │                               │  {nodes,   │
└─────────────┘                               │   edges,   │
                                              │   layout}  │
                                              └─────┬──────┘
                                                    │ render_ir(fmt)
              ┌─────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────┐
              ▼                                     ▼                                     ▼
        ┌──────────┐                          ┌──────────┐                        ┌──────────┐
        │  Mermaid │                          │   SVG    │                        │  drawio  │
        │ flowchart│                          │ (Graphviz│                        │  XML     │
        └──────────┘                          └──────────┘                        └──────────┘
  • IR（Intermediate Representation）：标准化 JSON，包含 title、nodes[]、edges[]、layout_hint
  • 提取：可由 LLM 从论文 Method/Architecture 章节自动提取，也可由用户直接提供文字描述后调用 LLM 生成 IR
  • 渲染：通过 render_ir(ir, fmt) 分发到注册的后端，完全解耦

使用方式

方式 1：从论文自动生成（调用 diagram CLI）

# 提取论文中的模型架构，渲染为 SVG
scholaraio diagram <paper-id> --type model_arch --format svg

# 只提取 IR，保存 JSON 供后续二次渲染
scholaraio diagram <paper-id> --type model_arch --dump-ir

# 从已有 IR 渲染为 drawio
scholaraio diagram --from-ir workspace/_system/figures/xxx.ir.json --format drawio

# 启用 Critic-Agent 闭环迭代自审（自动检查完整性、准确性、一致性并修正）
scholaraio diagram <paper-id> --type model_arch --format svg --critic

# 指定 Critic 最大迭代轮次（默认 3 轮）
scholaraio diagram <paper-id> --type model_arch --format svg --critic --critic-rounds 2

方式 2：从文字描述生成 IR 再渲染

当用户给出一段文字描述（如研究流程、实验设计）时：

  1. 调用 LLM 将描述转换为 IR JSON
  2. 使用 render_ir() 或 scholaraio diagram --from-ir 生成目标格式

方式 3：Mermaid 零依赖渲染

若用户只需要快速预览流程图，直接在 Markdown 中写 Mermaid 语法即可：

flowchart TD
A[文献调研] --> B[问题定义]
B --> C[方法设计]
C --> D[实验实施]

支持 Mermaid 的当前 Agent 宿主可直接预览，无需任何 Python 渲染依赖。

各后端详细用法

Graphviz DOT / SVG

需要系统安装 Graphviz 的 dot；如要插入 Beamer SVG，也要安装 Inkscape。可先用
scholaraio setup check 查看 Graphviz dot 与 Inkscape 状态。

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install graphviz inkscape

# macOS
brew install graphviz
brew install --cask inkscape

# conda 环境只需要 DOT/SVG 渲染时
conda install -c conda-forge graphviz

# 验证
dot -V
inkscape --version

生成 SVG（同时保留 .dot 源码）：

scholaraio diagram <paper-id> --format svg -o workspace/_system/figures/

完整 Graphviz DOT/SVG 工作流见 docs/writing-guide/graphviz-guide.md。

LaTeX Beamer 插入代码（需 -shell-escape + Inkscape）：

\begin{frame}
\centering
\includesvg[width=0.8\columnwidth]{workspace/_system/figures/diagram_xxx.svg}
\end{frame}

drawio XML

scholaraio diagram <paper-id> --format drawio -o workspace/_system/figures/

用浏览器打开 https://app.diagrams.net 后选择 File → Open from → Device 导入编辑。

Mermaid

scholaraio diagram <paper-id> --format mermaid -o workspace/_system/figures/

输出 .mermaid 文件，可直接嵌入 Markdown 或用 mmdc 本地渲染为 PNG/SVG。

执行逻辑

  1. 判断输入来源：

    • 用户提供了论文 ID → 调用 scholaraio diagram 提取 + 渲染
    • 用户提供了文字描述 → LLM 生成 IR → render_ir()
    • 用户已有 Mermaid 代码 → 直接嵌入 Markdown 或转 IR 后多格式输出
  2. 选择后端：参照上方「后端选择速查表」，根据用户的最终使用场景推荐格式

  3. 输出到 workspace/_system/figures/：
    `
    workspace/_system/figures/
    ├── diagram_xxx.svg
    ├── diagram_xxx.dot
    ├── diagram_xxx.drawio
    └── diagram_xxx.mermaid
    `

  4. 提示嵌入方式：SVG → Beamer \includesvg；drawio → diagrams.net 导入；Mermaid → Markdown 嵌入

示例

用户说："画一个我的研究流程图"
→ 若已有论文：提取 Method → IR → SVG
→ 若无论文：根据描述生成 IR → Mermaid flowchart

用户说："帮我画一个实验装置示意图"
→ 当前 Agent 直接生成可编辑 SVG；只在用户明确需要照片式或插画式结果时使用宿主图片生成能力

用户说："把这个 Mermaid 代码转成 SVG"
→ 解析为 IR → render_ir(ir, "svg")

用户说："把这篇论文的模型架构画成可编辑的图"
→ scholaraio diagram <paper-id> --type model_arch --format drawio