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Get Started Free →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。
| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 146% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | -13% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 150% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 130% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 189% | 0% |
把论文的核心方法用视觉图解彻底讲清楚。
| | 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" |
bash/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
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。
> 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。
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：
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：
sketchnote 或 paper-figure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。
| 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。
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）：
可选图解（如果方法复杂才加）：
不图解：
先输出一个简短推荐，不要立刻生成：
markdown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。
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。
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：
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%生成 [topic]-illustrated.md：
markdown# [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]
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Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.