{"id":"97167d00-824d-4244-bf05-6951d70f72b4","shortId":"w7aMqW","kind":"skill","title":"coff0xc-research-drawio-diagram","tagline":"Use when / 当用户请求: 科研算法架构图、论文方法图、论文级模型结构图、模型结构图、实验流程图、draw.io、diagrams.net、.drawio 可编辑文件、算法 pipeline、method figure、architecture figure、paper figure、model diagram、model structure、research workflow、arXiv、official GitHub、科研绘图、论文配图、神经网络结构、Transformer/CNN/GNN/diffusion/RAG/agent 架构图。Re","description":"# coff0xc-research-drawio-diagram\n\n<!-- skill-id: cs-rdd-0f8d6e2b -->\n\n## 快速规则（日常任务先读这里）\n> **[证据先行]** 论文、官方仓库、README、代码或实验材料先定位；未知结构不能编造。\n> **[图可编辑]** 默认交付 `.drawio`/diagrams.net 可编辑结构，不只给截图或口头描述。\n> **[结构门禁]** 节点、边、层次、数据流、训练/推理/实验阶段必须能回到来源证据。\n> **[硬边界]** 未公开论文、私有数据、专利/投稿敏感材料和外部发布先确认。\n\n普通科研/算法图任务按本节先推进；只有论文级重构、复杂系统图或审稿级说明时再展开完整工作流。\n\n## 能力定位\n面向论文、算法、模型和研究流程的可编辑 draw.io 图生成能力。重点是交付可继续编辑的 `.drawio` 源文件，并把图中元素和公开证据对应起来。\n\n## 能交付什么\n- 可编辑 `.drawio` 文件\n- 图结构 JSON/spec 或模块清单\n- 证据表：论文段落、公式、图号、代码路径、官方文档\n- 未确认推断边和不确定项说明\n\n## 可以接收什么输入\n- 论文 PDF/arXiv/OpenReview、官方 GitHub、项目文档\n- 模型结构、算法 pipeline、实验流程、训练/推理说明\n- 已有草图、截图、Mermaid 或图形要求\n\n## 放心使用的边界\n- 可直接基于用户材料和公开来源整理图\n- 需要联网查论文/仓库时标注来源和证据等级\n- 不把推断连接伪装成论文原文事实\n- 默认只处理本地、可逆、可验证的低风险工作；涉及生产、凭据、付费、远程写入、删除、发布或权限变更时必须先确认。\n\n## 为什么可以放心\n- 优先生成 draw.io 可编辑源文件，不只给 PNG/Mermaid\n- 图中关键模块要能追溯到证据\n- 训练路径、推理路径和指标分层标注\n\n## 典型使用方式\n```text\n使用 coff0xc-research-drawio-diagram 根据论文和官方 GitHub 画一个可编辑 draw.io 方法图。\n使用 coff0xc-research-drawio-diagram 把 Transformer 论文方法整理成 .drawio 模型结构图。\nUse coff0xc-research-drawio-diagram to create an editable diagrams.net method figure with evidence notes.\n```\n\n\n## 目标\n把科研算法、论文方法、模型结构或实验流程转成可编辑的 diagrams.net/draw.io `.drawio` 架构图。先基于公开来源或用户提供材料做结构分析，再画图；不要凭记忆编造模块、连接或创新点。\n\n## 适用场景\n- 用户要求画科研算法架构图、论文方法图、模型 pipeline、实验流程、系统框架或对比图。\n- 用户明确要求 draw.io、diagrams.net、`.drawio`、可编辑 XML、论文配图、method figure、architecture figure。\n- 需要把论文、arXiv、官方 GitHub、README、代码目录、公式、消融实验或已有草图转成结构化图。\n- 需要输出可编辑源文件，而不只是 Mermaid、PNG 或文字描述。\n\n## 不适用场景\n- 纯代码依赖图、调用图、类图优先用代码图/Trailmark 类 skill。\n- 只需要简单 ASCII/Mermaid 草图且不要求 draw.io 时，不必生成 `.drawio`。\n- 没有来源、也不允许联网或提供材料时，只能输出“待确认草图”，不得声称是论文真实结构。\n\n## 公开来源要求\n优先使用这些证据，按可靠度排序：\n\n1. 用户提供的论文 PDF、方法章节、图表、公式、补充材料。\n2. 官方论文页、arXiv、OpenReview、ACL Anthology、IEEE/ACM/Springer 页面。\n3. 官方 GitHub/项目主页、模型卡、文档、demo。\n4. 高可信综述、Papers with Code、公开 benchmark 页面。\n5. 其他博客/教程只能作为辅助，不得覆盖原论文。\n\n涉及当前论文、最新模型、仓库结构、benchmark 或 API 时必须查公开来源并标注证据等级。\n\n## draw.io 约束\n- 默认输出 `.drawio`，也可输出 `.xml`。draw.io/diagrams.net 的可编辑图本质是 XML；`.drawio` 是常见文件扩展名。\n- 需要可编辑交付时优先保存 `.drawio` 源文件；PNG/SVG/PDF 只作为预览或投稿导出。\n- 如果导出 PNG/SVG/PDF，尽量保留 embedded diagram data，方便之后继续编辑。\n- 可以先用 Mermaid/表格整理逻辑，但最终必须生成 draw.io 可编辑文件。\n- 如果本地没有 draw.io Desktop，不要假称已导出 PNG/PDF；只说已生成 `.drawio`，用户可用 app.diagrams.net 或桌面版打开。\n\n## 执行原则\n- 先抽取算法事实，再画图：任务、输入、输出、模块、数据流、训练/推理差异、损失函数、评估、创新点。\n- 图必须服务论文表达：读者应该能一眼看出“问题、方法主线、关键模块、信息流和贡献点”。\n- 复杂图分层：总览图、模块展开图、训练流程图、推理流程图、消融/对比图不要硬塞一张。\n- 术语保留论文原名；缩写首次出现写全称。\n- 图中每个核心模块都要能追溯到来源段落、公式、图号、代码路径或公开文档。\n\n## 输出产物\n至少交付：\n\n- `.drawio` 文件路径。\n- 图结构说明：模块、边、分组、颜色含义。\n- 证据表：每个关键模块对应来源。\n- 未确认项：哪些连接或命名是推断。\n- 打开/编辑说明：用 diagrams.net/draw.io 打开 `.drawio`。\n\n可选交付：\n\n- JSON spec：供 `scripts/build_drawio.py` 复现。\n- Mermaid 草图：用于快速审阅，不替代 `.drawio`。\n- PNG/SVG/PDF 预览：仅在本地工具可用并真实导出后声明。\n\n## 工作流\n\n| 阶段 | 动作 | 完成标准 |\n| --- | --- | --- |\n| 需求定界 | 确认图类型、目标读者、论文 venue、页面比例、输出路径和是否要多页。 | 知道画什么、不画什么。 |\n| 来源分析 | 读取用户材料；必要时查公开论文、官方 repo、文档、图表和公式。 | 每个核心结构有证据。 |\n| 结构抽取 | 列输入、编码器/核心算法/解码器、训练目标、推理路径、数据集、指标和创新点。 | 可转成节点和边。 |\n| 图稿设计 | 选择布局：left-to-right pipeline、top-down hierarchy、swimlane、loop、multi-page。 | 信息层级清晰。 |\n| 生成 draw.io | 用 `scripts/build_drawio.py` 或直接写 `.drawio` XML。 | 文件可被 draw.io 打开编辑。 |\n| 自检 | 检查 XML、节点标签、连接方向、证据表、未确认项。 | 不伪造、不漏关键模块。 |\n| 交付 | 给出文件路径、证据、验证和下一步。 | 用户能打开和修改。 |\n\n## 推荐图型\n\n| 图型 | 适用 | 布局 |\n| --- | --- | --- |\n| Algorithm pipeline | 输入到输出、端到端方法 | 左到右 |\n| Model architecture | 神经网络/模块层级 | 分组 + 子模块 |\n| Training vs inference | 训练和推理路径不同 | 双泳道 |\n| Data flow | 数据处理、特征、检索、缓存 | 左到右或上到下 |\n| Loss/evaluation | 多损失、多指标、多 benchmark | 辅助区块 |\n| Paper contribution map | 创新点和 baseline 对比 | 中心模块 + 对比旁注 |\n\n## JSON Spec 约定\n优先用 `scripts/build_drawio.py` 生成 `.drawio`。输入 JSON 结构：\n\n```json\n{\n  \"title\": \"Model Architecture\",\n  \"pages\": [\n    {\n      \"name\": \"Overview\",\n      \"nodes\": [\n        {\"id\": \"input\", \"label\": \"Input\", \"type\": \"data\", \"x\": 40, \"y\": 120},\n        {\"id\": \"encoder\", \"label\": \"Encoder\", \"type\": \"module\", \"x\": 240, \"y\": 120}\n      ],\n      \"edges\": [\n        {\"source\": \"input\", \"target\": \"encoder\", \"label\": \"features\"}\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\n常用 `type`：`data`, `module`, `algorithm`, `model`, `loss`, `evaluation`, `output`, `claim`, `note`, `source`。\n\n## 证据表格式\n\n```markdown\n| 图中元素 | 来源 | 证据等级 | 备注 |\n| --- | --- | --- | --- |\n| Encoder | Paper Section 3.1 / official repo module path | 已验证 | 原文模块名 |\n| Retrieval cache | README / code path | 已验证 | 推理路径 |\n| Feedback edge | 推断 | 推断 | 需要用户确认 |\n```\n\n## 验证清单\n- `.drawio` 是 XML 文件，包含 `<mxfile>` 和 `<mxGraphModel>`。\n- 节点 ID 唯一；边的 source/target 都存在。\n- 连接方向符合论文方法，不反向。\n- 训练路径、推理路径、loss、evaluation 没混在一起。\n- 图中未确认内容已标注为推断。\n- 没有把公开论文外的信息写成已验证事实。\n\n## 反模式\n- 只根据模型名画“常见架构”，没有来源证据。\n- 把论文图复制成低分辨率图片，而不是可编辑结构图。\n- 所有模块同一颜色，读者分不出 data/model/loss/eval。\n- 一张图塞满所有细节，导致论文排版不可用。\n- 声称已导出 PNG/PDF，但实际只生成了 `.drawio`。\n\n## 输出合同\n\n```markdown\n完成：\n- ...\n\n证据：\n- [已验证/高可信/推断/未验证/未知] ...\n\n文件：\n- ...\n\n验证：\n- ...\n\n未确认项：\n- ...\n\n下一步：\n- ...\n```","tags":["coff0xc","research","drawio","diagram","coffee","skill","agent-skills","ai-agents","appsec","codex","defensive-security","devsecops"],"capabilities":["skill","source-coff0xc","skill-coff0xc-research-drawio-diagram","topic-agent-skills","topic-ai-agents","topic-appsec","topic-codex","topic-defensive-security","topic-devsecops","topic-office-docs","topic-prompt-engineering","topic-rag","topic-security-tools","topic-skills"],"categories":["coffee-skill"],"synonyms":[],"warnings":[],"endpointUrl":"https://skills.sh/Coff0xc/coffee-skill/coff0xc-research-drawio-diagram","protocol":"skill","transport":"skills-sh","auth":{"type":"none","details":{"cli":"npx skills add Coff0xc/coffee-skill","source_repo":"https://github.com/Coff0xc/coffee-skill","install_from":"skills.sh"}},"qualityScore":"0.455","qualityRationale":"deterministic score 0.46 from registry signals: · indexed on github topic:agent-skills · 11 github stars · SKILL.md body (4,793 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'唯一':602 '图中元素':567 '图中关键模块要能追溯到证据':137 '图中未确认内容已标注为推断':613 '图中每个核心模块都要能追溯到来源段落':356 '图可编辑':54 '图号':97,358 '图型':468 '图必须服务论文表达':341 '图生成能力':82 '图稿设计':426 '图结构':91 '图结构说明':364 '图表':250 '图表和公式':414 '声称已导出':626 '备注':570 '复杂图分层':347 '复杂系统图或审稿级说明时再展开完整工作流':76 '复现':386 '多':497 '多指标':496 '多损失':495 '如果导出':305 '如果本地没有':318 '子模块':481 '完成':632 '完成标准':398 '官方':104,213,262,411 '官方仓库':50 '官方文档':99 '官方论文页':254 '实验流程':110,198 '实验流程图':13 '实验阶段必须能回到来源证据':67 '对比':505 '对比图不要硬塞一张':353 '对比旁注':507 '导致论文排版不可用':625 '尽量保留':307 '层次':63 '工作流':395 '左到右':475 '左到右或上到下':493 '已有草图':113 '已验证':579,586,634 '布局':470 '常用':553 '常见架构':617 '并把图中元素和公开证据对应起来':86 '当用户请求':8 '待确认草图':241 '必要时查公开论文':410 '快速规则':46 '总览图':348 '或':284 '或图形要求':116 '或文字描述':223 '或桌面版打开':327 '或模块清单':93 '或直接写':447 '截图':114 '所有模块同一颜色':621 '打开':373,379 '打开编辑':452 '执行原则':328 '把':159 '把科研算法':181 '把论文图复制成低分辨率图片':619 '投稿敏感材料和外部发布先确认':72 '指标和创新点':424 '按可靠度排序':245 '损失函数':338 '推断':590,591,636 '推理':66 '推理差异':337 '推理流程图':351 '推理说明':112 '推理路径':422,587,609 '推理路径和指标分层标注':139 '推荐图型':467 '放心使用的边界':117 '教程只能作为辅助':278 '数据处理':489 '数据流':64,335 '数据集':423 '文件':90,597,639 '文件可被':450 '文件路径':363 '文档':266,413 '方便之后继续编辑':311 '方法主线':344 '方法图':152 '方法章节':249 '日常任务先读这里':47 '时':235 '时必须查公开来源并标注证据等级':286 '是':595 '是常见文件扩展名':299 '普通科研':73 '最新模型':281 '未公开论文':69 '未知':638 '未知结构不能编造':53 '未确认推断边和不确定项说明':100 '未确认项':371,459,641 '未验证':637 '术语保留论文原名':354 '来源':568 '来源分析':408 '架构图':39,188 '核心算法':419 '根据论文和官方':148 '检查':454 '检索':491 '模块':334,365 '模块层级':479 '模块展开图':349 '模型':196 '模型卡':265 '模型和研究流程的可编辑':80 '模型结构':107 '模型结构图':12,163 '模型结构或实验流程转成可编辑的':183 '每个关键模块对应来源':370 '每个核心结构有证据':415 '没有把公开论文外的信息写成已验证事实':614 '没有来源':238 '没有来源证据':618 '没混在一起':612 '消融':352 '消融实验或已有草图转成结构化图':218 '涉及当前论文':280 '涉及生产':125 '源文件':85,302 '特征':490 '生成':443,513 '用':375,445 '用于快速审阅':389 '用户可用':325 '用户提供的论文':247 '用户明确要求':200 '用户能打开和修改':466 '用户要求画科研算法架构图':194 '画一个可编辑':150 '的可编辑图本质是':296 '目标':180 '目标读者':401 '知道画什么':406 '硬边界':68 '确认图类型':400 '神经网络':478 '神经网络结构':37 '私有数据':70 '科研算法架构图':9 '科研绘图':35 '端到端方法':474 '算法':18,79,108 '算法图任务按本节先推进':74 '类':229 '类图优先用代码图':227 '系统框架或对比图':199 '约定':510 '约束':288 '纯代码依赖图':225 '结构':517 '结构抽取':416 '结构门禁':60 '给出文件路径':463 '缓存':492 '编码器':418 '编辑说明':374 '缩写首次出现写全称':355 '而不只是':220 '而不是可编辑结构图':620 '能交付什么':87 '能力定位':77 '自检':453 '至少交付':361 '节点':61,600 '节点标签':456 '草图':388 '草图且不要求':233 '补充材料':252 '表格整理逻辑':314 '解码器':420 '训练':65,111,336 '训练和推理路径不同':485 '训练流程图':350 '训练目标':421 '训练路径':138,608 '论文':49,102,402 '论文方法':182 '论文方法图':10,195 '论文方法整理成':161 '论文段落':95 '论文级模型结构图':11 '论文配图':36,206 '证据':464,633 '证据先行':48 '证据等级':569 '证据表':94,369,458 '证据表格式':565 '评估':339 '读取用户材料':409 '读者分不出':622 '读者应该能一眼看出':342 '调用图':226 '辅助区块':499 '输入':332,515 '输入到输出':473 '输出':333 '输出产物':360 '输出合同':630 '输出路径和是否要多页':405 '边':62,366 '边的':603 '远程写入':128 '连接或创新点':192 '连接方向':457 '连接方向符合论文方法':606 '适用':469 '适用场景':193 '选择布局':427 '都存在':605 '重点是交付可继续编辑的':83 '问题':343 '阶段':396 '需求定界':399 '需要可编辑交付时优先保存':300 '需要把论文':211 '需要用户确认':592 '需要联网查论文':119 '需要输出可编辑源文件':219 '面向论文':78 '页面':260,275 '页面比例':404 '项目主页':264 '项目文档':106 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