4drawio
jihe520/MathModelAgent · Agent Skill
Создает технические схемы, блок-схемы и диаграммы структуры модели для научных работ, экспортируя их в PDF.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | jihe520/MathModelAgent ↗ |
| Папка скилла | 4drawio |
| Звёзды | 4 251 |
| Файлы | 1 |
| Лицензия | не указана — уточните у автора |
| Обновлён | 18 июня 2026 г. |
| Ссылки | Исходник скилла ↗ · Репозиторий ↗ |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.
Установка
Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.
Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.
Установи мне скилл «4drawio» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/4drawio/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/4drawio/download Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/jihe520/MathModelAgent/tree/main/skills/4drawio 2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне. 3. Положи папку «4drawio» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.). 4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/4drawio/SKILL.md. 5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче. Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git /tmp/MathModelAgent mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/MathModelAgent/skills/4drawio .claude/skills/4drawio
Перезапустите Claude Code — скилл появится в списке, вызвать вручную: /4drawio. Для всех проектов сразу — папка ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git /tmp/MathModelAgent mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/MathModelAgent/skills/4drawio .agents/skills/4drawio
Codex ищет скиллы в .agents/skills от текущей папки до корня репозитория; вызвать вручную — /skills или $4drawio. Для всех проектов — ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git /tmp/MathModelAgent mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/MathModelAgent/skills/4drawio .cursor/skills/4drawio
Cursor подхватит скилл при запуске; вызвать вручную — «/» в чате агента. Cursor также читает .claude/skills и .agents/skills. Для всех проектов — ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git /tmp/MathModelAgent mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/MathModelAgent/skills/4drawio .gemini/skills/4drawio
Gemini CLI сам предложит включить скилл, когда задача подходит, — вы подтверждаете. Для всех проектов — ~/.gemini/skills.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтениеDrawIO 非数据图示绘制
本 skill 承接 3coding-visual。它只负责论文中的非数据型图示,例如技术路线图、求解流程图、模型结构图、数据处理流程图、变量关系图、指标体系图等。
数学建模规范参考
如需领域判断,读取 ../_references/math_modeling_norms.md 中的“图表与可视化”和“非数据图工具选择”小节。该文件只作为规范知识库,不要求为了凑数量生成额外图示。
阶段边界
- 本阶段负责:DrawIO 源文件、非数据图 PDF、图示生成记录。
- 本阶段不负责:折线图、柱状图、散点图、热力图、箱线图、雷达图等数据图。这些由
3coding-visual生成。 - 本阶段不重跑模型、不修改
code/,不改写reports/RESULTS_REPORT.md的数值结论。
必须产出
在当前工作目录创建或更新:
figures/
fig_roadmap.drawio
fig_roadmap.pdf
fig_flow_q1.drawio
fig_flow_q1.pdf
...
reports/DRAWIO_REPORT.md
如果某类图不需要生成,必须在 reports/DRAWIO_REPORT.md 中说明原因。竞赛论文通常至少需要一张 fig_roadmap 技术路线图。
读取这些文件的目的不是提取数据作图,而是理解论文方法、章节结构、子问题关系和已有图表,避免重复。
工作流程
Step 1: 盘点已有图表和需求
先读取以下文件(存在则读取):reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md、reports/RESULTS_REPORT.md、figures/ 目录列表。
然后从前序文档提取非数据图需求,输出一个清单:
DRAWIO PLAN CHECKLIST:
[ ] fig_roadmap 技术路线图,放在问题重述/绪论
[ ] fig_flow_q1 问题一求解流程图
[ ] fig_flow_q2 问题二求解流程图
[ ] fig_flow_q3 问题三求解流程图
[ ] fig_pipeline 数据处理流程图
[ ] fig_model 模型结构/变量关系图
清单不是固定模板,要根据题目实际删减或增补。不要为了凑图生成无意义图示。
Step 2: 判定图类型
常见图示选择:
| 图类型 | 文件名建议 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| 技术路线图 | fig_roadmap | 展示整体解题路线、章节逻辑、方法串联 |
| 子问题求解流程图 | fig_flow_q1, fig_flow_q2 | 展示单个子问题的输入、判断、算法、输出 |
| 数据处理流程图 | fig_pipeline | 展示数据清洗、特征构造、建模输入 |
| 模型结构图 | fig_model | 展示模块关系、变量关系、模型层次 |
| 指标体系图 | fig_index_system | 展示目标层、准则层、指标层 |
| 决策树/规则图 | fig_decision_tree | 展示分类规则、设备选择、策略分支 |
不要用 DrawIO 画这些图:
- 结果对比柱状图
- 预测误差曲线
- 灵敏度曲线
- 相关性热力图
- 分布图和箱线图
Step 3: 生成 DrawIO 源文件
每张图一个 .drawio 文件,放在 figures/。
DrawIO 内容要求:
- 文字语言与论文语言一致。
- 节点文字短,必要时双行,不堆长句。
- 同类节点样式统一。
- 箭头方向清晰,避免交叉。
- 图中不写大段解释,解释留给论文正文。
- 不使用装饰性阴影和过度渐变。
生成大 XML 时,分段写入,避免截断。示例:
mkdir -p figures
cat << 'XMLEOF' > figures/fig_roadmap.drawio
<mxfile>
<diagram name="Page-1">
<mxGraphModel>
<root>
<mxCell id="0"/>
<mxCell id="1" parent="0"/>
<!-- nodes and edges -->
</root>
</mxGraphModel>
</diagram>
</mxfile>
XMLEOF
Step 4: 导出 PDF
优先用可用的 DrawIO 命令导出 PDF:
DRAWIO_BIN="$(command -v drawio 2>/dev/null || command -v draw.io 2>/dev/null || command -v draw.io.exe 2>/dev/null || true)"
if [ -n "$DRAWIO_BIN" ]; then
"$DRAWIO_BIN" --export --format pdf --crop --output figures/fig_roadmap.pdf figures/fig_roadmap.drawio
else
echo "DrawIO command not found; keep .drawio source and record export failure."
fi
如果无法导出 PDF,保留 .drawio,在 reports/DRAWIO_REPORT.md 记录失败原因和建议导出命令。
Step 5: 自检和修复
每张图必须检查:
.drawio文件非空。- 若导出成功,
.pdf文件非空。 - 节点没有明显重叠。
- 箭头不穿过核心节点。
- 字号、颜色、边框风格一致。
- 文件名和图意一致。
- 没有与
3coding-visual的数据图重复。
发现问题要修 .drawio 并重新导出,不要只在报告里解释。
Step 6: 写生成记录
创建 reports/DRAWIO_REPORT.md,至少包含:
# DrawIO 图示生成报告
## 图示清单
| 文件 | 类型 | 来源依据 | 用途 | 状态 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
## 未生成图示及原因
## 导出与自检记录
## 给论文阶段的嵌入建议
嵌入建议只说明每张图适合放入哪个章节和建议 caption,不生成 *_typst_includes.typ。最终的图表插入代码(Typst 的 #figure(image(...), caption: [...]) 或 LaTeX 的 \begin{figure}...\end{figure})由 5writing 根据论文结构和所选引擎决定。
质量要求
- 图示服务论文论证,不为装饰而画。
- 每张图必须能对应到
reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md中的真实方法。 - 数据型图表不得在本阶段重复生成。
- 论文阶段引用的非数据图都应有
.drawio源文件和 PDF,或者在reports/DRAWIO_REPORT.md说明导出失败。
Вопросы и ответы
Что делает скилл 4drawio?
Создает технические схемы, блок-схемы и диаграммы структуры модели для научных работ, экспортируя их в PDF.
Как установить 4drawio?
Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.
С какими нейросетями работает 4drawio?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому 4drawio подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.
Скилл 4drawio бесплатный?
Скилл опубликован автором jihe520 в открытом доступе. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены. Лицензия в репозитории не указана — перед коммерческим использованием уточните условия у автора.
Безопасно ли устанавливать скиллы?
Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.
Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?
MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.