--- id: gh-academic-figure-generator name: "academic-figure-generator" url: https://skills.yangsir.net/skill/gh-academic-figure-generator author: LigphiDonk domain: science tags: ["ai", "academic-research", "figure-generation", "scientific-visualization", "research-tool"] install_count: 586 rating: 4.20 (23 reviews) github: https://github.com/LigphiDonk/academic-figure-generator --- # academic-figure-generator > 上传论文后智能分析内容并生成配图描述，一键生成高质量科研配图，解决学术论文配图制作难题。 **Stats**: 586 installs · 4.2/5 (23 reviews) ## Before / After 对比 ### 论文配图效率 **Before**: 传统上，科研人员需要花费大量时间手动绘制复杂的学术配图，这不仅耗时，还要求具备专业的绘图技能和审美，过程繁琐且易出错。 **After**: 借助 AI 平台，只需上传论文，AI 即可自动分析并生成高质量配图，将耗时数小时甚至数天的绘图工作缩短至几分钟，大幅提升效率。 | Metric | Before | After | Change | |---|---|---|---| | 效率 | 0 | 0 | 0% | ## Readme

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# Academic Figure Generator ![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.12+-3776AB?logo=python&logoColor=white) ![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-0.115+-009688?logo=fastapi&logoColor=white) ![React](https://img.shields.io/badge/React-19-61DAFB?logo=react&logoColor=black) [![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green)](./LICENSE) AI 驱动的学术论文配图生成工具（个人本地版）。上传论文 → AI 分析内容生成 Prompt → 一键生成高质量科研配图。 > **一句话**：把"写完论文还要画图"的痛点，变成「上传 → 确认 → 下载」三步流程。 ## 示例配图 以下均为本平台实际生成的学术配图示例：
网络架构图示例
PMST 预测网络架构图 		信号处理流程图示例
时频域信号处理流程图
深度学习模块详图示例
深度学习模块详解图 		带标注的解剖图示例
带标注的解剖结构图
## 功能特性 | 功能 | 说明 | |------|------| | 🤖 **智能 Prompt 生成** | 上传 PDF/DOCX/TXT 论文，Claude AI 自动分析内容并生成配图描述 | | 🖼️ **高质量配图** | 支持 1K/2K/4K 多分辨率，16:9/4:3/1:1 等多种比例 | | 🎨 **配色方案** | 50+ 预设学术配色（含色盲友好方案），支持自定义配色 | | ✏️ **图生图编辑** | 基于已有图片 + 文字指令进行二次编辑 | | ⚡ **实时状态** | SSE 流式推送生成进度，无需手动刷新 | | 📁 **项目管理** | 按项目组织论文、Prompt 和配图 | ## 技术栈 | 层级 | 技术 | |------|------| | 后端 | FastAPI · SQLAlchemy (Async) · Python 3.12+ | | 前端 | React 19 · TypeScript · Vite · Tailwind CSS · Radix UI | | 数据库 | SQLite (自动创建，零配置) | | 存储 | 本地文件系统 (`backend/data/`) | | AI (Prompt) | Claude Agent SDK (`claude-agent-sdk`) | | AI (配图) | NanoBanana / Gemini API | ## 项目结构 ``` academic-figure-generator/ ├── backend/ # FastAPI 后端 │ ├── app/ │ │ ├── api/v1/ # API 路由 (projects, documents, prompts, images, color_schemes) │ │ ├── models/ # SQLAlchemy ORM 模型 (SQLite) │ │ ├── schemas/ # Pydantic 请求/响应 Schema │ │ ├── services/ # 业务逻辑层 │ │ │ ├── claude_code_service.py # Claude Agent SDK 集成 │ │ │ ├── local_storage_service.py # 本地文件存储 │ │ │ ├── image_service.py # NanoBanana 图片生成 │ │ │ ├── document_service.py # PDF/DOCX/TXT 解析 │ │ │ └── prompt_service.py # Prompt CRUD │ │ ├── core/ # 中间件、异常处理、Prompt 模板/配色 │ │ ├── config.py # 环境变量配置 │ │ └── main.py # FastAPI 应用工厂 │ ├── data/ # 运行时数据 (SQLite DB, 上传文件, 生成图片) │ └── pyproject.toml ├── frontend/ # React SPA 前端 │ ├── src/ │ │ ├── pages/ # 页面组件 (Projects, ProjectWorkspace, Generate, ColorSchemes, Settings) │ │ ├── components/ui/ # Radix UI 组件库 │ │ ├── store/ # Zustand 状态管理 │ │ └── lib/ # API 客户端 │ ├── package.json │ └── vite.config.ts ├── academic-figure-prompt/ # AI Coding Agent Skill (SKILL.md) ├── .env # 环境变量 └── README.md ``` ## 快速开始 ### 前置要求 - **Python 3.12+** - **Node.js 18+** - **Claude Agent SDK**：本机已安装 Claude Code CLI 并登录 - **API Key**：NanoBanana / Gemini 图片生成 API Key ### 1. 克隆仓库 ```bash git clone https://github.com/LigphiDonk/academic-figure-generator.git cd academic-figure-generator ``` ### 2. 配置环境变量 编辑项目根目录的 `.env` 文件： ```bash # Claude Agent SDK (用于 Prompt 生成) ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key # NanoBanana / Gemini API (用于图片生成) NANOBANANA_API_KEY=your-nanobanana-api-key NANOBANANA_API_BASE=https://api.keepgo.icu NANOBANANA_MODEL=gemini-3-pro-image-preview ``` ### 3. 启动后端 ```bash cd backend # 创建虚拟环境 (推荐) python -m venv .venv source .venv/bin/activate # macOS/Linux # 安装依赖 pip install -e . # 启动开发服务器 uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload ``` 首次启动时会自动创建 SQLite 数据库 (`backend/data/app.db`) 和数据目录。 ### 4. 启动前端 ```bash cd frontend npm install npm run dev ``` ### 5. 访问 | 服务 | 地址 | |------|------| | 应用首页 | http://localhost:5173 | | API 文档 (Swagger) | http://localhost:8000/docs | ## 使用流程 ### 核心工作流 ``` 上传论文 (PDF/DOCX/TXT) │ ▼ 后端解析 → 提取文本和章节结构 │ ▼ Claude Agent SDK → 分析论文 → 生成配图 Prompt │ ▼ 确认/编辑 Prompt → 选择分辨率和比例 │ ▼ NanoBanana API → 生成高质量配图 │ ▼ 下载图片 / 图生图编辑 ``` ### 快捷生成 除了项目工作流，还支持**快捷生成**模式：直接输入 Prompt 文本，跳过论文上传步骤，快速生成配图。 ## 架构概览 ``` 浏览器 (React SPA) │ ▼ FastAPI 后端 (localhost:8000) │ ├── SQLite (项目、文档、Prompt、图片元数据) ├── 本地文件系统 (上传文件、生成图片) │ ├── Claude Agent SDK → Prompt 生成 (同步) └── NanoBanana API → 图片生成 (异步后台任务) ``` ## 环境变量参考 | 变量 | 必填 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `ANTHROPIC_API_KEY` | 是 | — | Claude Agent SDK API Key | | `NANOBANANA_API_KEY` | 是 | — | NanoBanana / Gemini API Key | | `NANOBANANA_API_BASE` | 否 | `https://api.keepgo.icu` | NanoBanana API 地址 | | `NANOBANANA_MODEL` | 否 | `gemini-3-pro-image-preview` | 图片生成模型 | | `DATABASE_PATH` | 否 | `./data/app.db` | SQLite 数据库路径 | | `DATA_DIR` | 否 | `./data` | 数据存储目录 | | `DEBUG` | 否 | `true` | 调试模式 (启用 API 文档) | | `CORS_ORIGINS` | 否 | `["http://localhost:3000","http://localhost:5173"]` | CORS 允许来源 | | `MAX_UPLOAD_SIZE_MB` | 否 | `50` | 最大上传文件大小 (MB) | ## AI 学术配图 Prompt 技能（AI Coding Agent Skill） 本项目附带了一个独立的 **AI Coding Agent Skill**——`academic-figure-prompt`，兼容多种 AI 编程助手（Claude Code / Gemini CLI / Cursor 等），无需部署完整平台即可获得顶会级学术论文配图提示词生成能力。 ### 功能简介 `academic-figure-prompt` 是一个专为学术论文设计的 AI 提示词生成器，能够： - 📄 阅读并分析论文内容（PDF / LaTeX / Word） - 🎨 提供 **8 种预设学术配色方案**（Okabe-Ito、Blue 单色系、Teal+Amber 等），含色盲友好选项 - 🖼️ 生成极其详细的英文提示词，用于 AI 图片工具生成顶会级别的专业配图 - 📐 覆盖多种图表类型：框架图、网络架构图、模块详解图、对比/消融图、数据模板图 ### 安装方式 #### 方式 1：使用 npx skills 一键安装（推荐） ```bash npx skills add LigphiDonk/academic-figure-generator ``` #### 方式 2：手动安装 ```bash git clone https://github.com/LigphiDonk/academic-figure-generator.git # Gemini CLI cp -r academic-figure-generator/academic-figure-prompt .gemini/skills/ # Claude Code cp -r academic-figure-generator/academic-figure-prompt .claude/skills/ ``` ### 使用方法 安装后，在 AI 编程助手对话中直接触发即可： ``` You: 帮我看一下这篇论文，生成论文配图提示词 AI: [分析论文内容 → 展示配色方案选择 → 生成详细英文提示词] You: 用 Teal+Amber 配色，帮我画一个网络架构图的提示词 AI: [直接使用方案C生成网络架构图提示词] ``` ## 开发指南 ### 后端开发 ```bash cd backend source .venv/bin/activate # 运行测试 pytest -v # 代码检查 ruff check app/ ruff format app/ ``` ### 前端开发 ```bash cd frontend npm run dev # 启动开发服务器 (localhost:5173) npm run build # 生产构建 npm run lint # ESLint 检查 ``` 前端开发服务器会自动将 `/api` 请求代理到 `localhost:8000`。 ## 致谢 感谢 [Linux DO](https://linux.do/) 社区的支持与帮助 🙏 ## 许可证 本项目基于 [MIT License](./LICENSE) 开源。 --- *Source: https://skills.yangsir.net/skill/gh-academic-figure-generator* *Markdown mirror: https://skills.yangsir.net/api/skill/gh-academic-figure-generator/markdown*