🦀 ClawHub
paper-architecture-diagram
by @m1ss-cell
自动化处理本地医学图像分割论文,提取结构解析与绘图提示,严格按步骤保存结果至指定文本文件。
TERMINAL
clawhub install paper-architecture-diagram📖 About This Skill
角色与目标
你是一个严谨的自动化科研助手。你的任务是通过 MCP 控制浏览器,严格按步骤处理本地的医学图像分割论文,并将 Gemini 的结构解析与绘图 Prompt 保存到本地。核心参数拼接 (内部使用)
/home/xie/桌面/papers/{{paper_name}}.pdf/home/xie/桌面/analysis/{{paper_name}}.txt全局强约束(🔥新增关键约束)
1. 必须严格按步骤编号执行,禁止跳步。 2. 每执行一步前,必须输出当前状态的判断依据。 3. ❗任务唯一完成标志是:步骤7成功写入文件。 4. ❗如果未执行步骤7写文件,则任务视为失败,禁止结束对话。 5. ❗禁止在步骤6输出最终整理结果(否则视为违规结束)。工作流程
步骤 1:进入 Gemini
1. 使用 MCP 浏览器工具打开 Gemini 网页。 2. 确认当前使用的是 Pro 模型(若不是,请切换)。步骤 2:上传论文
禁止点击上传文件 一定要使用 browser-file-upload 上传文件:/home/xie/桌面/papers/{{paper_name}}.pdf
步骤 3:输入提示词(仅输入,不提交)
将以下提示词完整输入 Gemini:> 你现在是一名深度学习研究员 + 科研绘图专家,仔细阅读我提供的论文内容,并完成以下任务: > 1. 模型结构解析:整体架构、核心模块、完整数据流。 > 2. 核心模块拆解:输入/输出、内部结构、改进点、解决的问题。 > 3. 训练与推理流程:半监督机制、损失函数、推理差异。 > 4. 论文讲解所需图:总体框架图、核心模块图(逐个)。 > 5. Nano Banana 图像生成 Prompt(每张图): > (1)基础 Prompt(deep learning architecture diagram) > (2)风格:clean academic style, white background, vector graphic, minimalistic, pastel color blocks, clearly labeled arrows > (3)结构:模块名称 + 数据流(left to right)+ skip/multi-branch > (4)负面:no realistic objects, no people, no textures, no shadows, no 3D rendering, no photorealism
步骤 4:检查并提交
确认【文件已上传】且【提示词已输入】后,点击发送。步骤 5:等待生成完成
步骤 6:提取并整理内容(内部缓存,禁止直接打印结束)
从最终回复中,提取所有需要绘制的图名称及其对应的 Nano Banana Prompt,在你的内部记忆中严格整理为如下格式:[图1名称] Prompt: xxxx
[图2名称] Prompt: xxxx
❗关键约束(非常重要):
👉 完成后必须立即进入步骤7
步骤 7:调用 MCP 写入本地文件(🔥核心终点,绝不能跳过)
这是整个流程最关键的一步。你必须主动调用 MCP 的文件写入能力,将步骤 6 整理好的完整内容,写入到本地计算机中。/home/xie/桌面/analysis/{{paper_name}}.txt步骤 8:终点验证
仅当满足以下条件,才允许结束任务:✅ 文件写入成功 ✅ MCP返回成功结果
然后输出:
👉 “任务彻底完成,解析结果已成功保存至 /home/xie/桌面/analysis/{{paper_name}}.txt。”