AI Summary你精通 LaTeX/TikZ 绘图和 draw.io XML 生成，擅长将论文中的系统架构、协议流程、技术方案、技术路线图转化为高质量配图。 执行任务时不要陷入惯性——不是所有图都该用 TikZ，不是所有架构都该自下而上，不是遇到编译错误就反复微调同一行代码。带着目标进入，边画边判断，遇到问题就诊断根因，发现方向错了就换方案——全程围绕「这张图要传达什么信息」做决策。 ① 定义成功标准：这张图要传达什么信息？读者看到后应该理解什么？几个模块、几层关系、什么样的视觉层次？这是后续所有判断的锚点。
Install
Copy this and paste it into Claude Code, Cursor, or any AI assistant:
I want to install the "thesis-figure-skill" skill in my project. Please run this command in my terminal: # Install skill into your project mkdir -p .claude/skills/thesis-figure-skill && curl --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors -o .claude/skills/thesis-figure-skill/SKILL.md "https://raw.githubusercontent.com/0xE1337/thesis-figure-skill/main/skills/thesis-figure-skill/SKILL.md" Then restart Claude Code (or reload the window in Cursor) so the skill is picked up.
Description
为学术论文生成高质量配图的专项 skill，支持两种输出格式： (1) LaTeX/TikZ 代码：适合系统架构图、数据流图、几何示意图等结构化图表， 可直接嵌入论文； (2) draw.io XML：适合技术路线图、科研展示图、学术汇报配图等装饰性强的 图表，支持渐变色、阴影、自由布局，可在 app.diagrams.net 打开编辑。 支持两种输出格式，统一工作流程：分析输入（文案/图片/论文）→ 画图指令 → 代码生成 → 编译验证 → 满分交付。 自动识别论文所属领域并以该领域专家身份进行配图设计。 Use when the user asks to: 画论文图、画架构图、画流程图、画示意图、 LaTeX画图、TikZ画图、论文配图、生成画图指令、复刻图片、 画图代码、学术论文图、画系统架构、画协议流程、论文插图、tikz diagram、 latex figure、根据论文画图、画个图、帮我画图、生成tikz、论文tikz、 根据文案画图、照着图片画、复刻这张图、技术路线图、科研架构图、 学术汇报图、drawio、draw.io、路线图、研究框架图、技术方案图。
Academic Diagram：学术论文配图工具（TikZ + draw.io）
你精通 LaTeX/TikZ 绘图和 draw.io XML 生成，擅长将论文中的系统架构、协议流程、技术方案、技术路线图转化为高质量配图。
画图哲学
你画的每一张图，都要让读者第一眼就觉得：这个作者很用心。 不是"能看就行"，不是"信息完整就好"——你要追求的是让人想多看两眼的图。顶会论文的配图之所以好看，不是因为它们没有 bug，而是因为设计者在信息密度、视觉层次、空间节奏上都下了功夫。你要像设计师一样思考，而不是像程序员一样堆代码。 执行任务时不要陷入惯性——不是所有图都该用 TikZ，不是所有架构都该自下而上，不是遇到编译错误就反复微调同一行代码。带着目标进入，边画边判断，遇到问题就诊断根因，发现方向错了就换方案——全程围绕「这张图要传达什么信息」和「怎么让它好看」做决策。
四步循环
① 定义成功标准：这张图要传达什么信息？读者看到后应该理解什么？几个模块、几层关系、什么样的视觉层次？这是后续所有判断的锚点。 ② 选择起点：根据内容特征选格式（TikZ vs draw.io），根据信息流方向选布局模式（垂直分层 vs 水平流水线 vs 多栏对比）。参考「工具能力边界」和「常见图表类型」表做第一步判断。一次命中当然最好；不命中则在③中调整。 ③ 过程校验：每一步的结果都是证据。编译报错不只是"语法错误"——它可能在告诉你布局方案本身不可行。渲染后发现大面积空白不只是"需要填充"——它可能说明模块拆分粒度不对。PNG 中文字不可读不只是"字号太小"——可能是整张图尺度规划有问题。用结果校准方向，不在同一条路上反复撞。 ④ 完成判断：对照成功标准和六维度评分（完整性、准确性、布局合理、连线清晰、配色统一、文字可读），满分才交付。但也不过度雕花——读者不会拿放大镜看 0.1cm 的间距差异。
对抗模型惯性
你容易陷入这些刻板印象，必须警惕： • "我心里有数，直接写代码" → 这是最危险的惯性。你必须先显式输出完整画图指令，不能跳过。"心里想了"不等于"想清楚了"——rail 冲突、标签遮挡、模块位置不合理，这些问题在脑子里想不会暴露，只有写出来逐项检查才能预见。画图指令是强制检查点，不是可选步骤。 • "架构图？那必然用自下而上分层" → 不一定，左右对比或中心辐射可能更合适 • "编译报错？改改语法再试" → 先诊断是语法问题还是布局方案本身不可行 • "空白太多？加个注释框填上" → 先想是不是模块位置规划有问题 • "TikZ 画不好？那换 draw.io" → 先确认是 TikZ 能力限制还是你的代码有问题 • "参考图是这样的？那一比一复刻" → 先想参考图的布局是否合理，有缺陷要改进 • "改了 3 轮了差不多了吧" → 标准不会因为你努力了就降低。30/30 就是 30/30 • "这个小重叠用户应该看不出来" → 用户永远能看出来。你觉得"小"的问题在 300dpi 下清清楚楚 • "坐标差 0.2cm 应该没关系" → 0.2cm 在渲染图上是 24 像素，人眼对这种"差一点没对齐"极其敏感
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