学术新闻稿撰写专业工具。包含规范的五段式写作结构、全流程工作步骤、常见问题解决方案和效率提升技巧。**当以下情况时使用此 Skill**:(1) 需要撰写学术机构、科研团队的新闻通稿/宣传稿;(2) 需要将学术论文、科研成果转化为面向公众的科普性新闻稿;(3) 用户提到"学术新闻稿"、"科研宣传稿"、"论文新闻稿...
学术新闻稿撰写专业技能是一项面向实际任务的技能,主要用于一、核心结构要求(严格遵循五段式结构);1. 01 导读部分;
字数控制 :300-400字,语言通俗易懂,突出新闻性;2. 02 研究背景部分;领域现状 :介绍相关技术的发展现状和主流技术路。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。
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。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。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。
选择3张核心图片:
必须使用以下精确流程提取图片:
import fitz
# 步骤1: 打开PDF
doc = fitz.open(pdf_path)
page = doc[page_num]
# 步骤2: 分析PDF结构,找到caption位置
blocks = page.get_text("blocks")
for block in blocks:
x0, y0, x1, y1, text, block_no, block_type = block
if f"Fig. {fig_num}" in text:
print(f"Caption位置: y={y0:.0f}-{y1:.0f}")
# 步骤3: 精确定位caption
text_instances = page.search_for(f"Fig. {fig_num}")
caption_y = text_instances[0].y0
# 步骤4: 根据caption位置确定图形边界
if caption_y > page.rect.height * 0.5:
# caption在底部,图形在上方
y_start, y_end = 100, caption_y - 10
else:
# caption在顶部,图形在下方
y_start, y_end = caption_y + 50, page.rect.height - 50
# 步骤5: 精确裁剪
rect = fitz.Rect(50, y_start, page.rect.width - 50, y_end)
pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2), clip=rect)
pix.save(f"fig{fig_num}.png")
提取后必须验证:
| Figure | 页码 | Caption位置 | 图形区域 |
|---|---|---|---|
| Fig.1 | 第2页 | y=666 (底部) | y=350-660 |
| Fig.4 | 第6页 | y=400 (顶部) | y=100-395 |
| Fig.5 | 第7页 | y=326 (底部) | y=100-320 |
使用已创建的提取脚本:
python scripts/extract_figures.py[output_path]
"写学术新闻稿"、"生成科研宣传稿"、"论文新闻稿"、"成果宣传"
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