多模态论文可视化引擎，自动从 PDF 或纯文本生成学术插图，支持全篇扫描识别可图化内容、双编码器架构图/算法流程图/动机图生成、自校核、LaTeX/Word 图注输出、Matplotlib 精确绘图，并提供独立 PDF→Text 提取工具。
ynu-papergraphgeneration-qclaw
功能概述
ynu-papergraphgeneration-qclaw是一项面向实际任务的技能，主要用于多模态论文可视化引擎，自动从 PDF 或纯文本生成学术插图，支持全篇扫描识别可图化内容、双编码器架构图/算法流程图/动机图生成、自校核、LaTeX/Word 图注输出、Matplotlib 精确绘图，并提供独立 PDF→Text 提取工具。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
- 实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
使用与执行
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
ynu-papergraphgeneration-qclaw
多模态论文可视化引擎，自动从 PDF 或纯文本生成学术插图，支持全篇扫描识别可图化内容、双编码器架构图/算法流程图/动机图生成、自校核、LaTeX/Word 图注输出、Matplotlib 精确绘图，并提供独立 PDF→Text 提取工具。
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