这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向学术论文配图的提示词生成技能，属于 LigphiDonk/academic-figure-generator 仓库捆绑的两个技能之一，路径为 academic-figure-prompt-pastel/SKILL.md，版本 4.0.0。它本身不生成图片，而是读取论文内容后，为 AI 图片工具（如 NanoBanana/Gemini 等由用户自行调用）输出极其详细的英文提示词。风格经过 7 轮迭代打磨，核心特征包括纯白画布、带微弱阴影的白色面板、Nunito/Poppins 圆角字体、pastel 色小方块 token、彩色关键词和药丸形概念标签。仓库本身是一个更大的 FastAPI + React 平台，MIT 开源，本技能只是其中可独立使用的 agent skill 部分。
- 第一步：阅读论文源文件，提取核心概念、方法与数据流，识别需要配图的位置并理解数学符号
- 第二步：展示四套配色方案（P1 Warm ML、P2 Cool Research、P3 Earthy Warm、P4 自定义），等待用户确认
- 第三步：按三层模板（全局描述 → 逐面板描述 → 风格规格）生成完整英文提示词，输出前附质量检查清单
- 提示词涵盖 token 方块（含精确色值与 1px 边框）、曲线缩略图、公式、插画、决策树、箭头、pill 标签等元素
- 说明文字用中文，提示词正文为英文，长度不限、宁长勿短
- 正在投稿 ICLR/NeurIPS/ICML 的 ML/RL 研究者，需要为方法章节生成框架图或架构图提示词
- 论文修回阶段需要补画消融对比图或模块详解图，希望风格与近年顶会配图一致的研究生
- 已有明确想法但画图功底薄弱的科研人员，想用文字描述让 AI 绘图工具代劳
- 需要为技术报告或综述整理多张风格统一的示意图的内容作者
- 对配色有特定要求（如色盲友好、期刊风格）需要自定义 token 色板的研究团队
- 需要直接产出图片的用户——本技能只生成英文提示词，图像须另行用 AI 绘图工具渲染，最终质量取决于该工具对长提示词的遵循程度
- 要求传统朴素线稿或非现代柔彩风格的期刊投稿——该技能与单一的现代 ML 顶会柔彩美学深度绑定
- 只能接受 README 中 50+ 配色方案的团队——SKILL.md 实际仅定义 P1–P4 四套配色方案
如何安装这个 Skill？
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
Any AI image generation tool (used externally by the user to render the prompts)
仓库支持 npx skills add LigphiDonk/academic-figure-generator 一键安装（README 中的手动安装示例指向的是同仓库的另一个技能 academic-figure-prompt，本技能对应文件夹为 academic-figure-prompt-pastel，手动安装时应将该文件夹复制到相应目录）：Claude Code 复制到 .claude/skills/，Gemini CLI 复制到 .gemini/skills/。只需 SKILL.md 一个文件，无需额外依赖或 API key（生成图片时使用的绘图工具需用户自行准备）。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/LigphiDonk/academic-figure-generator.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/academic-figure-prompt-pastel" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 帮我为论文 3.2 节生成一张方法框架图的提示词，pastel风格论文配图，用 P1 Warm ML 配色
- 为我的 ICLR 投稿生成一张 RL agent 架构图的英文提示词，现代ML论文配图，参考图见附件
- 用 Cool Research 方案为消融实验对比图生成提示词，布局 C 横向流水线
- 按自定义配色（colorblind-friendly 色板）为模块细节图生成现代 ML 风格提示词
安装后在与 AI 编程助手的对话中直接触发，例如说「帮我看一下这篇论文，生成现代 ML 论文配图提示词」或使用触发短语「pastel风格论文配图」「modern ML figure prompt」。AI 会先分析论文，展示 P1–P4 四套配色方案让你确认，然后输出带完整英文提示词的 Markdown 块（含图名、适用类型、推荐分辨率），把提示词粘贴到任意 AI 图片工具即可出图。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 风格规则经过 7 轮迭代验证，规格极其具体（精确到色值、字号、阴影参数、间距像素），出图可复现性强
- 提示词为英文（对图片工具效果最佳）但交互说明为中文，对中文科研用户友好
- 内置色彩词汇表、元素词汇表和布局模板，覆盖框架图、架构图、对比图等多种图表类型
- 布局不强制对称，面板数量和大小按内容决定，避免千篇一律的 2×2 网格
- 纯文本技能，零运行时依赖，MIT 许可，可自由修改
- 只生成提示词，不生成图片——用户必须另外准备并付费使用 AI 绘图工具，且最终效果取决于该工具对长提示词的遵循程度
- 高度绑定「现代柔彩 ML 顶会」这一种审美；若期刊要求朴素线条图或其他风格，此技能不适用
- 配色方案在 SKILL.md 中为 4 套（P1–P4），与 README 中描述的整个平台的 50+ 方案/8 种方案不一致，不应混淆
- 源材料中没有测试套件、示例输出图片或社区采用数据，实际出图质量无法从文档验证
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 学术配图提示词生成器（现代柔彩 ML 风格） 本页 | 68 · 推荐 | ★ 2.6k | 7 个月前 | MIT |
| 学术论文配图提示词生成器 | 69 · 推荐 | ★ 2.6k | 7 个月前 | MIT |
| Banana Claude —— Gemini 图像创作指挥技能 | 59 · 推荐 | ★ 1.1k | 7 天前 | MIT |
| Codex 图像生成技能（imagegen） ✓ OpenAI · 官方 | 56 · 谨慎使用 | ★ 129k | 11 天前 | Apache-2.0 |
| GPT Image 2 图像创作工作流 | 53 · 谨慎使用 | ★ 13k | 15 天前 | MIT |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
为 AI 图片生成工具产出学术配图提示词的技能，纯文本生成任务，规则经过「7 轮迭代验证」的具体说明，无执行风险。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
本条评估按 FSRS 1.0 标准完成，维度分不做换算，已进入按 FSRS 2.0 重新评估的复核队列。
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