Abstract Fig

Prüfen · 65
Von der Community indexiert

Codex skill for editable draw.io graphical abstracts and manuscript concept figures

Verified installs0
Stars16
Version1.0.0
Qualität67/100 · Vielversprechend
Vertrauen65/100 · Nur Sandbox
Audit77/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Recherche und Wissensarbeit

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Bereich ansehen

Szenario

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Agent-Fit

Claude Code + OpenAI Agents + CLI

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add keros68/abstract-fig

Wartung

Aktiv

1 Monate seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Low GitHub adoption signal

GitHub-Qualität

16

67/100 Qualität · 73/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

RechercheRAG and knowledgeDesign und Kreativitätdrawiographical-abstract

Review-Notizen

Low GitHub adoption signal · Quality score needs review

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Vielversprechend
67

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Nur Sandbox
65

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
77

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

16 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

16 Stars und 1 Forks

Wartung

1 Monate seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add keros68/abstract-fig

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

shell or command execution, filesystem or document access

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 16 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 16 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist angegeben
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Design und Kreativität-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Inspect visual requirements

Geeignete Agents

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add keros68/abstract-fig
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
65/100
Audit
77/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add keros68/abstract-fig

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Quality score needs review

Agent-Sicherheit v2

49/100 · Automatische Installation vermeiden

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

Hoch

Shell- oder Befehlsausführung

Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Low GitHub adoption signal

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install keros68-abstract-fig

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use Abstract Fig in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Abstract%20Fig%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/keros68-abstract-fig/install
Install command: npx skills add keros68/abstract-fig
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use Abstract Fig for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/keros68-abstract-fig/install, then install with: npx skills add keros68/abstract-fig

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

70/100

Design und Kreativität

Plattformen

Python, Claude Code, OpenAI Agents

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 77/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Design and creative

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

70
Bereitschaft
Prototyp
Phase

Rolle im Stack

Fallback-Kandidat

Primäre Eignung

Design und Kreativität

Vertrauenslabel

Zuerst prototypisieren

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Design und Kreativität-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 67/100
  • 15 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • Low GitHub adoption signal

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Design und Kreativität-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

65
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Beheben

16 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Beheben

16 Stars und 1 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

1 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 16 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 16 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

67
GitHub-Stars
16
Aktualität
vor 1 Monaten
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT
Vor Installation prüfen: Low GitHub adoption signal

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

Similar skills that may fit this task.

Alle vergleichen

Übersicht

# Abstract-Fig

生成可编辑论文图形摘要和概念模型图的 Codex skill:先用 Codex 里的 image2 制作论文主题元素,拆分为独立透明 PNG,嵌入 draw.io,文字框、箭头、边框、分组和标签全部保持可编辑。

目标不是一张不可编辑的 AI 大图,而是一个能在 draw.io 里继续拖拽、改字、换元素、调版面的 `.drawio` 文件。适合投稿论文的 graphical abstract、机制概念图、方法流程图和综合示意图。

> 中文为主,English version below.

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](LICENSE) [![Agent Skill](https://img.shields.io/badge/Agent%20Skill-SKILL.md-green.svg)](SKILL.md) [![draw.io](https://img.shields.io/badge/draw.io-editable%20.drawio-orange.svg)](https://app.diagrams.net/)

## 运行要求

只面向 Codex:完整流程依赖 Codex 里的 image2 生图能力。其他 agent 可以参考 `SKILL.md` 的流程思路,但没有 image2 或等价的生图与文件处理能力,就复现不了"生成元素 → 拆分元素 → 嵌入 draw.io"这条链。

## 使用场景

- 已有论文主线、审稿意见或修改建议,要转成正文概念图或 graphical abstract。 - 需要"图片元素 + 可编辑文字框 + 可编辑箭头"的投稿图,而不是整张贴图。 - 普通流程图太像模板,想加入含水介质、河流、农田、采样井、仪器、地貌等论文主题元素。 - 把已有草图或 draw.io 文件改成适合期刊正文的 boxed manuscript style。

## 功能

从论文内容提炼图件主线(如 `setting -> process/media -> evidence -> status/output`),判断图件类型,生图前先给出绘制方案供选择(agent 自主判断、风格菜单或自定义要求)。生成或复用 image2 元素表,把元素拆成多个透明 PNG,逐个作为独立图片对象嵌入 draw.io;科学逻辑用可编辑的文字框、分区框、箭头和标签表达。默认白底、细边框、少量配色、大字号,并检查压盖、箭头穿字、小字号、A4 缩放后不可读等常见排版问题。

交付物:一个 `.drawio` 文件 + `elements/` 透明 PNG 元素文件夹,外加嵌入检查结果和微调建议。默认不导出 PNG/PDF/SVG——先在 draw.io 里调到满意,再按期刊要求导出。

## 边界

- 不把整张 AI 生成图直接当成最终 draw.io 图。 - PNG 元素内部不能像矢量图一样逐笔编辑;可编辑的是元素位置、大小、替换关系,以及所有文字、边框、箭头和标签。 - 不凭空强化论文机制,不把概念假设画成已证实结论。 - 不替代作者对科学术语、图注、投稿格式和最终分辨率的人工复核。 - 元素质量取决于 image2 生成与拆分效果,复杂背景、阴影和细线可能要手动清理;投稿前建议导出 PDF 按 A4 或期刊栏宽再查一遍。

## 快速开始

在 Codex 里发送:

```text 请从 GitHub 安装这个 skill,并在之后需要制作论文 graphical abstract、概念模型图或可编辑 draw.io 投稿图时优先使用它: https://github.com/keros68/abstract-fig ```

装完重启或新开窗口:

```text 使用 $abstract-fig 根据这篇论文主线做一张可编辑 draw.io 图形摘要,要求先生成主题元素,再拆分嵌入到 draw.io。 ```

手动安装:

```bash git clone https://github.com/keros68/abstract-fig.git ~/.codex/skills/abstract-fig ```

做好的 `.drawio` 文件拖进 [draw.io 官方编辑器](https://app.diagrams.net/) 即可继续编辑;网页询问保存位置时选本地存储。

## 文件结构

- `SKILL.md` - skill 主说明和触发规则。 - `references/figure-types.md` - 图件类型选择规则。 - `referen

Plattformkompatibilität

pythonFULL

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
MIT
Letzte Aktualisierung
18. Aug. 2026
Veröffentlicht
23. Juli 2026

Frameworks & Tools

Python

Entscheidungsübersicht

Fallback-Kandidat

70
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

77
Prüfung nötig
Sicherheit
83/100
Wartung
88/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für Abstract Fig, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
A practical pick for design or creative work:

Abstract Fig: A Codex skill that generates editable draw.io graphical abstracts and concept figures from manuscript text using AI image g...

16 stars

https://www.openagentskill.com/skills/keros68-abstract-fig?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for Abstract Fig:
https://www.openagentskill.com/skills/keros68-abstract-fig?ref=x

Install: npx skills add keros68/abstract-fig
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
keros68
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird keros68 zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

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Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/keros68-abstract-fig?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/keros68-abstract-fig)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/keros68-abstract-fig?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/keros68-abstract-fig)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/keros68-abstract-fig?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/keros68-abstract-fig/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/keros68-abstract-fig?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/keros68-abstract-fig)

Autor

K

keros68

@keros68

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
16
Qualitätswert
43/100
Letzter GitHub-Push
21. Juli 2026
Framework-Hinweise
1
OpenAgentSkill-Aufrufe
11
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

65
  • GitHub-Akzeptanz16 GitHub-StarsBeheben
  • Star-/Fork-Aktivität16 Stars und 1 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBeheben
  • Aktuelle Wartung1 Monate seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitMITBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoBefehlsausführungsflächeInfo