Poster Layout Planner

用于生成结构化、可复现的学术海报布局方案,支持内容分区与视觉优化。

已扫描
适合谁
科研人员、学术会议筹备者
不适合谁
普通文档排版需求用户、无明确输入参数的自由创作用户
国内可用性
需网络配置。可能需要网络配置或第三方服务可访问。
安装难度
新手友好(★☆☆)。基于终端操作、依赖、API Key 和本地环境要求的初步判断。

安装与下载

openclaw skills install @aipoch-ai/poster-layout-planner

Skill 说明

命令、参数、文件名以原文为准

海报布局规划器

用于设计学术海报的布局。

何时使用

  • 当任务需要使用海报布局规划器与其他工作流配合时,适用于需要结构化执行、明确假设和清晰输出边界的场景。
  • 适用于其他需要明确假设、限定范围和可复现输出格式的任务。
  • 当响应必须严格保持在文档定义的任务边界内,而非扩展到相邻工作时使用。

核心功能

详见上方 ## Features 部分。

  • 以任务范围为中心的工作流,对齐:使用海报布局规划器处理需要结构化执行、明确假设和清晰输出边界的其他工作流。
  • 打包的可执行路径:scripts/main.py
  • references/ 目录中提供任务相关的参考材料。
  • 设计了结构化的执行路径,确保输出一致且可审查。

依赖项

详见上方 ## Prerequisites 部分。

  • Python3.10+。当前打包技能的基准版本。
  • 第三方包:此技能包中未显式指定版本。若需更严格的环境控制,请添加版本锁定。

示例用法

cd "20260318/scientific-skills/Academic Writing/poster-layout-planner"
python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py --help

示例运行计划:

  1. 确认用户输入、输出路径及任何必需的配置值。
  2. 若脚本使用固定设置,编辑文件内的 CONFIG 块或文档中说明的参数。
  3. 使用验证后的输入运行 python scripts/main.py
  4. 审查生成的输出,并返回最终成果,同时标注所有假设。

实现细节

详见上方 ## Workflow 部分。

  • 执行模型:验证请求,选择打包的工作流,生成有边界的交付成果。
  • 输入控制:在运行任何脚本前,确认源文件、范围限制、输出格式和验收标准。
  • 主要实现入口:scripts/main.py
  • 参考指导:references/ 包含支持性规则、提示或检查清单。
  • 需优先澄清的参数:输入路径、输出路径、范围过滤条件、阈值以及任何领域特定约束。
  • 输出规范:确保结果可复现,明确标识假设,避免未记录的副作用。

快速检查

使用以下命令验证打包脚本入口点是否可解析,再进行深入执行。

python -m py_compile scripts/main.py

审计就绪命令

使用这些具体命令进行验证。它们是自包含的,不包含占位符路径。

python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py

工作流程

  1. 在开展详细工作前,确认用户目标、所需输入和不可妥协的约束。
  2. 验证请求是否符合文档定义的范围,若任务涉及不受支持的假设,则提前终止。
  3. 使用打包的脚本路径或已记录的推理路径,仅使用实际可用的输入。
  4. 返回结构化结果,明确区分假设、交付物、风险和未决事项。
  5. 若执行失败或输入不完整,切换至备用路径,并明确说明导致完整完成受阻的原因。

功能特性

  • 节点位置安排
  • 视觉层次设计
  • 尺寸建议
  • 内容流动优化

输入参数

参数类型是否必填说明
sizestr海报尺寸
sectionslist内容章节

输出格式

{
  "layout_plan": "string",
  "section_placement": "dict"
}

风险评估

风险指标评估内容等级
代码执行本地执行 Python/R 脚本中等
网络访问无外部 API 调用
文件系统访问读取输入文件,写入输出文件中等
指令篡改采用标准提示指南
数据暴露输出文件保存至工作区

安全检查清单

  • [ ] 无硬编码凭证或 API 密钥
  • [ ] 无未经授权的文件系统访问(如 ../)
  • [ ] 输出不暴露敏感信息
  • [ ] 已部署提示注入防护措施
  • [ ] 输入文件路径已验证(防止 ../ 路径遍历)
  • [ ] 输出目录限制在工作区范围内
  • [ ] 脚本在沙箱环境中执行
  • [ ] 错误消息已清理(不暴露堆栈跟踪)
  • [ ] 依赖项已完成审计

先决条件

无需额外的 Python 包。

评估标准

成功指标

  • [ ] 成功执行核心功能
  • [ ] 输出符合质量标准
  • [ ] 能够妥善处理边缘情况
  • [ ] 性能表现可接受

测试案例

  1. 基本功能:标准输入 → 预期输出
  2. 边缘情况:无效输入 → 优雅的错误处理
  3. 性能测试:大数据集 → 可接受的处理时间

生命周期状态

  • 当前阶段:草稿
  • 下次评审日期:2026-03-06
  • 已知问题:无
  • 计划改进

- 性能优化

- 增加功能支持

输出要求

每次最终响应都应在相关情况下明确以下内容:

  • 目标或请求的交付成果
  • 使用的输入及引入的假设
  • 执行的工作流或决策路径
  • 核心结果、建议或产出物
  • 约束、风险、注意事项或验证需求
  • 未解决事项及下一步检查点

错误处理

  • 如果缺少必要输入,请明确指出具体缺失的字段,并仅请求最少的额外信息。
  • 如果任务超出已记录范围,请停止操作,不要猜测或默许扩大任务范围。
  • 如果 scripts/main.py 执行失败,请报告失败位置,总结仍可安全完成的部分,并提供手动替代方案。
  • 不得虚构文件、引用、数据、搜索结果或执行结果。

输入验证

此技能仅接受符合 poster-layout-planner 文档目的且包含足够上下文以安全完成流程的请求。

当请求超出范围、缺少关键输入或需要不支持的假设时,请停止流程,并回复:

poster-layout-planner 仅处理其文档中定义的工作流。请提供缺失的必要输入,或切换至更合适的技能。

响应模板

对于非简单请求,请使用以下固定结构:

  1. 目标
  2. 接收的输入
  3. 假设
  4. 工作流程
  5. 交付成果
  6. 风险与限制
  7. 下一步检查

若请求较为简单,可压缩结构,但涉及正确性的假设和限制仍需明确说明。

AA
@aipoch-ai

已收录 2 个 Skill

相关推荐