文献生成学术海报

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文献翻译成中文并生成学术海报

PDF 转自 Academy Poster Skill.

功能概述

PDF 转自 Academy Poster Skill.是一项面向实际任务的技能,主要用于Purpose. 从 PDF 学术论文中摘录文本,将内容翻译成中文,并生成一个: 专业的,视觉丰富的学术海报作为单一的自相续作。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

PDF 转学术海报技能

用途

从 PDF 格式学术论文中提取文本,将内容翻译为中文,并生成一份专业、视觉丰富的学术海报——输出为单个自包含的 HTML 文件。

适用场景

当用户满足以下任一条件时,请加载该技能:

  • 提供 PDF 文件路径(或直接拖入 PDF),并请求生成“学术海报” / “academic poster”
  • 要求将一篇文章翻译并以海报形式可视化呈现
  • 希望以海报格式对论文进行摘要整理,用于汇报展示或分享传播

分步工作流

步骤 1:提取 PDF 文本

使用本技能自带的脚本 scripts/extract_pdf.py 从 PDF 中提取文本。

首先,确保 Python 虚拟环境(venv)已存在,且已安装 pymupdf:

# 若虚拟环境尚不存在,则创建
 -m venv 

# 安装 pymupdf
 install pymupdf

其中:

  • = 受管 Python 解释器路径(参见运行时文档确认具体位置)
  • = 受管虚拟环境目录(例如:/envs/default)
  • = Windows 下为 /Scripts/pip,macOS/Linux 下为 /bin/pip
  • = Windows 下为 /Scripts/python,macOS/Linux 下为 /bin/python

随后,使用本技能自带的脚本执行文本提取(路径需相对于本技能根目录解析):

 "/scripts/extract_pdf.py" "" "/pdf_content.txt"

其中 是本技能所在目录的绝对路径(例如:~/.workbuddy/skills/pdf-to-academic-poster)。

步骤 2:阅读与理解论文

对提取出的 pdf_content.txt 进行多轮通读:

  • 首轮(第 1–200 行):获取标题、作者、摘要、引言
  • 次轮(第 200–500 行):研究方法、实验结果
  • 三轮(第 500 行起至结尾):讨论、结论、参考文献

需重点提取的信息包括:

  • 标题(原文 + 中文翻译)
  • 作者及所属单位
  • 期刊名称与发表年份
  • 研究背景 / 目的(1–2 句简述)
  • 研究方法(研究设计、样本、干预措施等)
  • 核心结果(3–5 条具数量支撑的关键发现)
  • 结论(主要观点或启示)
  • 临床/实践意义

步骤 3:生成学术海报 HTML

构建一个单文件、自包含的 HTML 海报,须满足以下结构与规范要求:

视觉设计要求

  • 版式布局:采用三栏式学术海报布局,适配 A0 尺寸或宽屏比例
  • 配色方案:深海军蓝–青绿色渐变页眉(#0a2342 → #1a6b6b),白色卡片主体,高亮区域使用强调色
  • 字体排印:中英双语支持;优先使用系统字体,或通过 Google Fonts CDN 加载 Noto Sans SC
  • 图表支持:通过 Chart.js CDN 渲染数据可视化(如关键结果的柱状图、雷达图)
  • 图标资源:使用 Unicode 符号或内联 SVG 简洁图标
  • 外部依赖限制:仅允许 Chart.js 与 Google Fonts 的 CDN 链接,禁止其他外部资源
  • 响应式适配:在宽度 ≥1200px 的视口下正常显示

海报分区(三栏结构)

第一栏(左栏):

  1. 流行病学背景 / Background — 展示患病率、发病率等数据,并辅以视觉突出标注
  2. 病理生理机制 / Pathophysiology — 编号流程图(SVG 或纯 CSS 实现)
  3. 诊断标准 / Diagnostic Criteria — 表格或图标网格呈现

第二栏(中栏):

  1. 研究设计 / Study Design — 可视化示意图或结构化表格
  2. 干预方案 / Intervention — 带视觉元素的结构化条目列表
  3. 常规治疗对比 / Comparison with Standard Treatment — 对比表格

第三栏(右栏):

  1. 核心结果 / Key Results — 使用 Chart.js 柱状图呈现定量结果
  2. 分级推荐方案 / Graded Recommendations — 彩色徽章式列表
  3. 安全性评估 / Safety Profile — 视觉化摘要呈现

页眉:全宽渐变横幅,含论文标题、作者、期刊名、年份
页脚:期刊引用信息、通讯作者、核心关键词

HTML 模板结构




  
  [Article Title] — Academic Poster
  
  
  


  
  
  
  


CSS 关键变量定义

:root {
  --primary: #0a2342;
  --secondary: #1a6b6b;
  --accent: #e74c3c;
  --accent2: #27ae60;
  --accent3: #f39c12;
  --text: #2c3e50;
  --light-bg: #f8fafc;
  --card-bg: #ffffff;
  --border: #e0e8f0;
}

步骤 4:保存与预览

  • 将生成的 HTML 文件保存至 /academic_poster.html
  • 调用 preview_url 在浏览器中预览海报
  • 调用 deliver_attachments 将文件交付给用户

步骤 5:总结说明

海报生成完成后,以中文提供简要总结:

  • 原文标题与作者信息
  • 发表期刊与年份
  • 3–5 条关键发现
  • 海报各栏内容对应关系表格

注意事项

  • 若 PDF 原文为西班牙语或英语,所有章节标题与正文内容均需翻译为中文
  • 若定量数据不足,应改用定性化视觉摘要(如图标矩阵、流程图),避免强行绘制图表
  • 海报须具备打印就绪能力(适配 A0 尺寸、300dpi 等效输出质量)
  • pymupdf 安装过程可能因网络条件需要后台执行(可配置 run_in_background: true)
  • 执行虚拟环境创建前,务必先检查目标路径是否已存在 venv

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