开源仓库ResearAI/AutoFigure1,735 Stars

AutoFigure

把论文方法文本或描述转成科研图代码,评审迭代后输出可编辑SVG

面向需要为论文生成或改进科研插图的研究者。从文本描述或论文文件出发,生成SVG或mxGraph XML图代码,经视觉评审和迭代修复后输出可编辑的最终图形。

bo老师判断:值得观察

方向值得关注,建议先确认当前任务是否真正需要它。

...互动状态已更新

这个工具提供了哪些能力

点开任一能力,看清怎么用

每个能力展开后是三件事:它会给你什么、你需要准备什么、哪些必须由你把关。

常见场景:需要将论文方法描述快速转为可编辑的科研示意图时;需要从完整论文文件中自动抽方法段并生成对应图形时;需要对已有图形做多轮评审和迭代改进时

覆盖阶段写作

第一次这样开始

把仓库地址直接交给 AI

先让 AI 说明环境和风险,再完成最小安装验证。开始前想清楚要用哪个能力、把对应材料备在手边——每张能力卡展开后有具体清单。

第一次直接复制

帮我安装这个库:https://github.com/ResearAI/AutoFigure
安装前先告诉我需要什么环境,安装后帮我跑通一个最小示例。

别这样用

这些判断,仍然由你负责

  • 把模型评审分数等同于期刊审稿人对图形的评价
  • 让图像增强模型改变图形的科学含义(文字丢失或连线关系改变)
  • 把全篇论文上传到外部模型而不检查数据外发风险

技术依据

查看能力拆解、验证范围与来源

处理机制

  1. 01

    provider配置与凭证边界

    解释 AutoFigure 如何在 SDK、backend 和 frontend 三层处理 provider、base URL、模型名、API key 和用户凭证输入。这个机制支撑生成、方法抽取、评审、图像增强和 Web 会话能力。

  2. 02

    迭代产物状态链与停止线

    解释 AutoFigure 从输入文本到图代码、预览图、评审记录、迭代历史、最终图和增强变体之间的状态链,以及哪些失败会让链路停止或降级。

已核对范围

  • 静态读取 backend Flask routes、frontend context、types、start script 和 docs
  • 静态确认 Web 会话保存 iteration、final XML、enhancement progress 和用户反馈
  • 静态读取 SVG、mxGraph XML 校验、渲染、修复和 saveiterationresults
  • 静态确认每轮代码、PNG 和 evaluation JSON 会写入输出目录
  • 静态读取 README enhancement 示例、Agent enhancement 分支、ImageEnhancer 和 backend enhancement route
  • 静态确认可用 none、code、code2prompt 三种输入模式生成增强图变体
  • 静态读取 README、SDK agent、generator prompt、provider 调用和代码抽取逻辑
  • 静态确认文本输入可生成 SVG 或 mxGraph XML,并可返回预览路径与分数

仍待核对

  • 未启动 backend 或 frontend
  • 未验证本地端口、CORS 和浏览器 draw.io 行为
  • 未验证并发 session 的内存占用
  • 未运行 CairoSVG
  • 未运行 Playwright draw.io export
  • 未验证复杂 mxGraph XML 的浏览器导出稳定性
  • 未调用图像生成模型
  • 未验证增强图是否保持科学含义

读取版本

45895304cc270181abf94bb59742648b1d949ed0

许可

MIT

最近核对

内容 2026-06-16
Stars 2026-07-11

已完成源码核对

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