Abstract Fig

レビュー · 65
コミュニティに収録

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

Verified installs0
スター16
バージョン1.0.0
品質67/100 · 有望
信頼65/100 · サンドボックス限定
監査77/100 · 要レビュー

供給アセットの概要

リサーチとナレッジ作業

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

カテゴリを見る

シナリオ

RAG and knowledge

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

Agent 適合

Claude Code + OpenAI Agents + CLI

Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。

インストール

準備完了

npx skills add keros68/abstract-fig

メンテナンス

アクティブ

最終プッシュから 1 か月

リスク

要レビュー

Low GitHub adoption signal

GitHub 品質

16

67/100 品質 · 73/100 信頼

対象タグ

リサーチRAG and knowledgeデザイン・クリエイティブdrawiographical-abstract

レビュー注記

Low GitHub adoption signal · Quality score needs review

Agent 導入スコアカード

信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認

公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。

品質

有望
67

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

信頼

サンドボックス限定
65

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

監査

要レビュー
77

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

OpenAgentSkill Trust Score v5

インストール前に人のレビュー

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

スター

GitHub スター 16

リポジトリ活動

スター 16、フォーク 1

メンテナンス

最終プッシュから 1 か月

ライセンス

MIT

インストール

npx skills add keros68/abstract-fig

インストール安全性

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

shell or command execution, filesystem or document access

Agent の成果

Agent の成果データはまだありません

ドキュメント

README/SKILL.md の文脈が十分です

リスク概要

本番前にレビュー

  • 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

インストール準備状況

インストールパスを利用可能

  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • ライセンスが明示されています
  • Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません

Agent 可読メタデータ

このスキルの機械可読な判断データ。

このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。

JSON を開く

適したタスク

  • デザインとクリエイティブ ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Inspect visual requirements

適した Agent

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

インストール判断

コマンド
npx skills add keros68/abstract-fig
ポリシー
レビュー
人によるレビュー
はい

信頼とリスク

信頼
65/100
監査
77/100
リスクレベル
要レビュー

成果ループ

エンドポイント
/api/agent/outcome
イベント ID
resolve
成果
5

インストールコマンド

npx skills add keros68/abstract-fig

使わない場合

  • ベンダー提供の SLA が必要なチーム
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
  • Quality score needs review

Agent セーフティ v2

49/100 · 自動インストールを避ける

実験的レビュー

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

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

API で解決

Shell またはコマンド実行

Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。

ネットワークアクセス

Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。

ファイルシステムアクセス

Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。

  • 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
  • Low GitHub adoption signal

インストール先

Agent ワークフローにこのスキルをインストール

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

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 解決プラン

インストール前に Agent に適合性を検証させます。

Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。

テキストプランを開く

Agent が確認すべきこと

  • Resolve API でタスク適合と代替を確認。
  • 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
  • Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。

プロンプトをコピー

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 引き継ぎ

別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

Install API を開く

Agent プロンプト

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 メタデータ

自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。

Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。

Manifest を開く

Agent 適合

70/100

デザインとクリエイティブ

プラットフォーム

Python, Claude Code, OpenAI Agents

監査レポート

要レビュー · 77/100

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

Fallback candidate for Design and creative

まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。

70
準備状況
プロトタイプ
段階

スタック内の役割

代替候補

主な適合

デザインとクリエイティブ

信頼ラベル

まずプロトタイプ

インストールパス

コマンド準備済み

使う場面

  • デザインとクリエイティブ ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects

根拠

  • 最近のリポジトリ活動
  • インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
  • 品質プロファイル 67/100
  • OpenAgentSkill エンゲージメント 15 件

先にレビュー

  • Low GitHub adoption signal

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、デザインとクリエイティブ タスクを一度最初から最後まで実行します。
  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.

信頼プロファイル

サンドボックス限定

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

65
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

修正

GitHub スター 16

スター/フォーク活動

修正

スター 16、フォーク 1; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

最終プッシュから 1 か月

ライセンスの明確さ

合格

MIT

良いシグナル

  • AI レビュー承認済み
  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • 最近保守されたリポジトリ
  • インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
  • 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です

インストール前にレビュー

  • 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
  • 実際の Agent 成果レポートはまだありません
  • 無人インストールの前に人によるレビューが必要です

推奨アクション

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

品質プロファイル

有望 Agent ワークフロー向けの候補

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

67
GitHub スター
16
鮮度
1 か月前
インストール準備完了
はい
ライセンス
MIT
インストール前にレビュー: Low GitHub adoption signal

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

代替候補

インストール前に比較

このタスクに適する可能性のある類似スキル。

すべて比較

概要

# 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

プラットフォーム互換性

pythonFULL

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
MIT
最終更新
2026年8月18日
公開日
2026年7月23日

フレームワークとツール

Python

判断の要約

代替候補

70
準備完了
プロトタイプ
段階

最近のリポジトリ活動

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

77
要レビュー
セキュリティ
83/100
メンテナンス
88/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

Agent 実証エビデンス

Agent 実証エビデンス

Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
成功率
直近の失敗
成果
0
出力品質
失敗
0
非該当
0
インストール数
0
リスクによりブロック
0
設定が必要
0
本番
0

Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

Abstract Fig 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
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 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for Abstract Fig:
https://www.openagentskill.com/skills/keros68-abstract-fig?ref=x

Install: npx skills add keros68/abstract-fig
返信の下書きを開く

掲載元

コミュニティにより登録

申請可能

この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。

作成者
keros68
インデックス作成者
OpenAgentSkill コミュニティインデックス

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この コミュニティにより登録 掲載は keros68 に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![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)

作者

K

keros68

@keros68

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
16
品質スコア
43/100
最終 GitHub プッシュ
2026年7月21日
フレームワークのヒント
1
OpenAgentSkill 閲覧数
11
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

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信頼と安全性

サンドボックス限定

65
  • GitHub 採用度GitHub スター 16修正
  • スター/フォーク活動スター 16、フォーク 1; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません修正
  • 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 か月合格
  • ライセンスの明確さMIT合格
  • README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
  • 依存関係/ランタイムのリスクコマンド実行範囲情報