核心用法
Paper Framework Figure Studio Pro 是一款面向学术出版的专业框架图设计技能，采用状态化多轮人机协作工作流，将论文深度阅读报告、方法描述或模型介绍转化为顶会顶刊级别的出版就绪框架图。
典型使用场景
- 主论文框架图（framework overview）
- 方法概览图（method overview figure）
- 多风格方向探索与对比
- 从宽泛风格族到精修成稿的迭代收窄
- 生成具体、详细的图像生成提示词（非模糊建议）
- 每轮之间的明确人工确认节点
核心工作流程（7轮标准流程）
Round 0 — 摄入与图简报构建
阅读用户输入的深度阅读报告或方法描述，提取 Figure Brief（论文标题、科学主张、目标图类型、必选模块、目标会议级别、页面格式偏好等）。
Round 1 — 风格族候选板
生成3-5种风格族的可视化候选（如：学术保守风、现代模块卡片风、机制+结果快照风、扁平插画风、高端科学插画风），用户基于图像选择主方向。
Round 2 — 结构骨架候选板
在选定风格族内，生成2-4种构图骨架（左到右流水线、自上而下叙事堆叠、中心模型+周围标注、模块网格、对比分屏等）。
Round 3 — 密度/审稿人偏向候选板
对比技术正式 vs 跨领域易懂 vs 视觉现代但严谨，以及低密度/中密度/高密度的视觉呈现。
Round 4 — 内部视觉语言候选板
收窄视觉元素：是否使用头像、迷你散点图、每步结果快照、公式数量、标签密度、基线对比是否纳入等。
Round 5-6 — 探索批次与精修
生成3-5个候选进行风格轴对比，用户选择后进入精修轮次（强化层次、减少杂乱、优化方程可读性、改进基线对比等）。
Round 7 — 定稿与文案
确认最终方向后，可选生成：面板标签、图例文本、图注（caption）、正文中的图解释文字、双语标注文案。
关键设计原则
- 视觉决策优先：当决策涉及外观、布局、风格族时，先生成图像候选供选择，而非仅文字描述
- 强制回合分离：纯文本规划/确认 → 用户确认 → 纯图像生成 → 纯文本评估选择
- 状态追踪：每轮结束后更新会话状态（Figure Brief、已生成交付物、用户选择、待解决决策）
- 提示词工程：从12个层次构建具体提示（图目标、论文框架、必选模块、叙事顺序、风格族、骨架、视觉词汇、字体、色彩语义、对比强调、输出约束、批次差异指令）
显著优点
- 出版级输出质量：专为顶会顶刊（NeurIPS/ICML/ICCV/CVPR/Nature/Science等）设计
- 结构化决策降低认知负担：将复杂的视觉设计拆解为可管理的渐进式选择
- 人机协作保障方向正确：每轮人工确认防止偏离用户意图
- 具体可执行的提示词：避免"让它看起来更学术"等模糊指令，提供精确的布局、层级、色彩、隐喻要求
- 状态连续性支持：明确提醒用户如何基于保存状态继续会话
潜在局限性与风险
- 依赖宿主环境的图像生成能力：需要宿主支持 OpenAI Create image / ChatGPT Images 2.0 或更新版本；若缺失 API 密钥或图像生成功能，工作流将中断
- 非实时渲染：严格的回合分离意味着用户需等待文本确认后才能看到图像，无法即时预览
- 框架图专用：明确不适用于基准测试曲线图、原始数据图表、表格等
- 学习成本：7轮标准流程对用户时间投入要求较高，虽有压缩选项但可能影响最终质量
- 中文用户引导：部分引导文本为中文（如"接下来做什么"），但核心工作流程为英文设计
适合人群
- 计算机视觉、机器学习、自然语言处理等领域的研究者
- 准备投递顶会顶刊（CCF-A、SCI一区）的论文作者
- 需要高质量方法框架图用于基金申请、学位论文、技术报告的研究人员
- 对视觉传达有较高要求、愿投入时间迭代精修的研究团队
常规风险提示
- SVG/代码回退禁止：强制要求使用原生图像生成，禁止用 mermaid、tikz、graphviz 等矢量代码替代
- 自动图像生成捆绑风险：若宿主环境倾向于文本+图像自动捆绑回复，需明确拆分
- 状态丢失风险：部分宿主不自动保留技能专属工作记忆，需用户主动显式请求继续
- API 密钥中断：IDE/API 驱动宿主若未配置 OpenAI API 密钥，图像生成将阻断