多模态论文可视化引擎,自动从 PDF 或纯文本生成学术插图,支持全篇扫描识别可图化内容、双编码器架构图/算法流程图/动机图生成、自校核、LaTeX/Word 图注输出、Matplotlib 精确绘图,并提供独立 PDF→Text 提取工具。
ynu-papergraphgeneration-qclaw是一项面向实际任务的技能,主要用于多模态论文可视化引擎,自动从 PDF 或纯文本生成学术插图,支持全篇扫描识别可图化内容、双编码器架构图/算法流程图/动机图生成、自校核、LaTeX/Word 图注输出、Matplotlib 精确绘图,并提供独立 PDF→Text 提取工具。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。
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。
多模态论文可视化引擎,自动从 PDF 或纯文本生成学术插图,支持全篇扫描识别可图化内容、双编码器架构图/算法流程图/动机图生成、自校核、LaTeX/Word 图注输出、Matplotlib 精确绘图,并提供独立 PDF→Text 提取工具。