スキル一覧に戻る

render-publication-graphic

pjt222
更新日 6 days ago
21 閲覧
17
2
17
GitHubで表示
メタdesign

について

このスキルは、印刷物とデジタルメディアの両方に対応した、出版品質の2Dグラフィックスを適切なDPI、カラープロファイル、タイポグラフィで生成します。学術雑誌向けの図版作成、出版社の仕様に準拠したグラフィックスの準備、単一ソースからの最適化されたマルチフォーマット出力の作成にご利用ください。出力形式と視覚品質に関する技術的要件を処理します。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git クローン代替
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/render-publication-graphic

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

渲發圖

生發備二維圖含正 DPI、色檔、字、出格為印與數媒。

  • 為學刊投備圖
  • 為印發(書、誌)建圖
  • 生高質產為示
  • 出視為網發含正優
  • 確圖合發者技規
  • 存圖含正屬
  • 自一源建多格出

InputTypeDescriptionExample
Source graphicFile/DataOriginal visualization or artworkSVG, R ggplot, Python matplotlib, Blender render
Publication targetSpecificationJournal, web, print, presentationNature journal, IEEE paper, website
Technical requirementsParametersDPI, dimensions, color space, format300 DPI, 180mm width, CMYK, TIFF
Style guideDocumentPublisher typography and formatting rulesFont families, line widths, color palette
MetadataInformationTitle, author, date, copyright, descriptionFigure caption, license info

一:定出需

識標發之技規:

# Common publication requirements

academic_journal:
  dpi: 300-600
  format: TIFF, EPS, PDF
  color_space: RGB or CMYK (check guidelines)
  max_width: 180mm (single column) or 390mm (double column)
  fonts: Embed or outline
  resolution_minimums:
    line_art: 1000 DPI
    halftone: 300 DPI
    combination: 600 DPI

web_publication:
  dpi: 72-96 (retina: 144-192)
  format: PNG, WebP, SVG
  color_space: sRGB
  max_file_size: 200KB-500KB
  optimization: Compress, progressive loading

presentation:
  dpi: 96-150
  format: PNG, PDF, SVG
  color_space: RGB
  dimensions: 16:9 or 4:3 aspect ratio
  contrast: High contrast for projectors

print_book:
  dpi: 300-600
  format: TIFF, PDF/X
  color_space: CMYK
  bleed: 3-5mm beyond trim
  fonts: Embedded

得:標需明 敗:問發者特導、用保守默

二:設正 DPI 為點陣圖

按出媒設解:

from PIL import Image

def set_dpi_pillow(image_path, output_path, target_dpi=300):
    """Set DPI metadata for PNG/TIFF."""
    img = Image.open(image_path)

    # Save with DPI metadata
    img.save(output_path, dpi=(target_dpi, target_dpi))
    print(f"Saved with {target_dpi} DPI: {output_path}")

def calculate_dimensions(width_mm, height_mm, dpi=300):
    """Calculate pixel dimensions from physical size."""
    # Convert mm to inches
    width_inches = width_mm / 25.4
    height_inches = height_mm / 25.4

    # Calculate pixels
    width_px = int(width_inches * dpi)
    height_px = int(height_inches * dpi)

    return width_px, height_px

# Example: 180mm wide figure at 300 DPI
width, height = calculate_dimensions(180, 120, dpi=300)
print(f"Required resolution: {width}x{height} pixels")
# Output: Required resolution: 2126x1417 pixels
# R ggplot2 export with proper DPI
library(ggplot2)

# Create plot
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point() +
  theme_minimal(base_size = 12)

# Save for publication (300 DPI)
ggsave(
  filename = "figure1.png",
  plot = p,
  width = 180,
  height = 120,
  units = "mm",
  dpi = 300
)

# Save as vector for flexibility
ggsave(
  filename = "figure1.pdf",
  plot = p,
  width = 180,
  height = 120,
  units = "mm",
  device = cairo_pdf  # Better text rendering
)

得:圖渲於正解為印質 敗:驗 DPI 屬正存、察檔大應

三:設色空

設應色檔:

from PIL import Image, ImageCms

def convert_to_cmyk(rgb_image_path, cmyk_output_path):
    """Convert RGB to CMYK for print."""
    img = Image.open(rgb_image_path)

    if img.mode != 'RGB':
        img = img.convert('RGB')

    # Convert to CMYK
    cmyk_img = img.convert('CMYK')
    cmyk_img.save(cmyk_output_path, format='TIFF', compression='tiff_lzw')
    print(f"Converted to CMYK: {cmyk_output_path}")

def apply_srgb_profile(image_path, output_path):
    """Apply sRGB profile for web."""
    img = Image.open(image_path)

    # sRGB profile (embedded in Pillow)
    srgb_profile = ImageCms.createProfile('sRGB')

    # Convert to sRGB
    img_srgb = ImageCms.profileToProfile(
        img,
        srgb_profile,
        srgb_profile,
        renderingIntent=ImageCms.Intent.PERCEPTUAL
    )

    img_srgb.save(output_path)
# ImageMagick for color space conversion
convert input.png -colorspace sRGB output_srgb.png
convert input.png -colorspace CMYK output_cmyk.tiff

# Check color profile
identify -verbose image.png | grep -i colorspace

得:色空合發需 敗:驗色檔嵌、測印預

四:設字

確文易讀正格:

from PIL import ImageFont

def get_publication_fonts():
    """Load fonts appropriate for publication."""
    # Common publication-safe fonts
    fonts = {
        'serif': 'Times New Roman',
        'sans': 'Arial',
        'mono': 'Courier New'
    }

    try:
        # Load with proper size for DPI
        # At 300 DPI, 12pt = 12 * 300/72 = 50 pixels
        base_size_300dpi = 50

        font_regular = ImageFont.truetype(f"{fonts['sans']}.ttf", base_size_300dpi)
        font_bold = ImageFont.truetype(f"{fonts['sans']} Bold.ttf", base_size_300dpi)

        return {'regular': font_regular, 'bold': font_bold}
    except:
        return {'regular': ImageFont.load_default(), 'bold': ImageFont.load_default()}

# Typography guidelines
typography_specs = {
    'minimum_font_size': '8pt',  # Readable when printed
    'line_width_min': 0.5,  # Points, for print clarity
    'panel_labels': {
        'font': 'Arial Bold',
        'size': '12pt',
        'position': 'top-left',
        'style': 'A, B, C'  # Or (a), (b), (c)
    },
    'axis_labels': {
        'font': 'Arial',
        'size': '10pt'
    },
    'legend': {
        'font': 'Arial',
        'size': '9pt',
        'position': 'outside plot area'
    }
}
# R publication-quality typography
library(ggplot2)

p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(
    title = "Fuel Efficiency vs Weight",
    x = "Weight (1000 lbs)",
    y = "Miles per Gallon"
  ) +
  theme_bw(base_size = 12, base_family = "Arial") +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
    axis.title = element_text(size = 12),
    axis.text = element_text(size = 10),
    legend.text = element_text(size = 10),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    # Ensure text is black for print
    text = element_text(color = "black")
  )

得:文於發大可讀、字正嵌 敗:增字大、察字權、化文為線

五:擇正檔格

按用擇格:

def export_multi_format(source_path, output_base, formats=['png', 'pdf', 'tiff']):
    """Export graphic in multiple formats."""
    from PIL import Image
    import cairosvg
    import os

    base, ext = os.path.splitext(output_base)

    if ext.lower() in ['.svg']:
        # SVG source - convert to rasters
        for fmt in formats:
            output = f"{base}.{fmt}"

            if fmt == 'png':
                cairosvg.svg2png(
                    url=source_path,
                    write_to=output,
                    output_width=2126,  # 180mm @ 300 DPI
                    output_height=1417   # 120mm @ 300 DPI
                )
            elif fmt == 'pdf':
                cairosvg.svg2pdf(url=source_path, write_to=output)
            elif fmt == 'tiff':
                # Convert via PNG intermediate
                temp_png = f"{base}_temp.png"
                cairosvg.svg2png(url=source_path, write_to=temp_png)
                img = Image.open(temp_png)
                img.save(output, format='TIFF', compression='tiff_lzw')
                os.remove(temp_png)

    else:
        # Raster source
        img = Image.open(source_path)

        for fmt in formats:
            output = f"{base}.{fmt}"

            if fmt == 'png':
                img.save(output, format='PNG', dpi=(300, 300), optimize=True)
            elif fmt == 'tiff':
                img.save(output, format='TIFF', compression='tiff_lzw', dpi=(300, 300))
            elif fmt == 'pdf':
                # Use img2pdf or similar for raster-to-PDF
                img.save(output, format='PDF', resolution=300.0)

    print(f"Exported in formats: {', '.join(formats)}")

# Format selection guide
format_guide = {
    'TIFF': {
        'use_for': 'Journal submission, archival',
        'benefits': 'Lossless, supports CMYK, high quality',
        'compression': 'LZW or ZIP (lossless)'
    },
    'PDF': {
        'use_for': 'Submission, print, archival',
        'benefits': 'Vector or raster, text searchable, widely accepted',
        'variants': 'PDF/A (archival), PDF/X (print)'
    },
    'PNG': {
        'use_for': 'Web, presentations, digital',
        'benefits': 'Lossless, transparency, good compression',
        'limitation': 'RGB only, larger than JPEG'
    },
    'SVG': {
        'use_for': 'Web, further editing, scalable graphics',
        'benefits': 'Vector, infinitely scalable, small file size',
        'limitation': 'Not always accepted by journals'
    },
    'EPS': {
        'use_for': 'Legacy journal requirements',
        'benefits': 'Vector format accepted by older systems',
        'limitation': 'Being phased out, use PDF instead'
    }
}

得:應發道之格 敗:察發者需、供多格

六:為網優

建網優版:

def optimize_for_web(input_path, output_path, max_width=1200, quality=85):
    """Optimize image for web publication."""
    from PIL import Image

    img = Image.open(input_path)

    # Resize if too large
    if img.width > max_width:
        ratio = max_width / img.width
        new_height = int(img.height * ratio)
        img = img.resize((max_width, new_height), Image.LANCZOS)

    # Convert to RGB if needed
    if img.mode in ('RGBA', 'LA', 'P'):
        background = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))
        if img.mode == 'P':
            img = img.convert('RGBA')
        background.paste(img, mask=img.split()[-1] if 'A' in img.mode else None)
        img = background

    # Save optimized
    img.save(output_path, format='JPEG', quality=quality, optimize=True, progressive=True)

    # Check file size
    import os
    file_size_kb = os.path.getsize(output_path) / 1024
    print(f"Optimized: {file_size_kb:.1f} KB")

def create_responsive_set(input_path, output_base):
    """Create multiple resolutions for responsive web."""
    from PIL import Image

    img = Image.open(input_path)
    sizes = [
        (640, '640w'),
        (1024, '1024w'),
        (1920, '1920w')
    ]

    for width, suffix in sizes:
        if img.width >= width:
            ratio = width / img.width
            height = int(img.height * ratio)
            resized = img.resize((width, height), Image.LANCZOS)

            output = f"{output_base}_{suffix}.jpg"
            resized.save(output, format='JPEG', quality=85, optimize=True)

得:網優圖 <500KB、響應大已生 敗:減質、續減大、考 WebP 格

七:嵌屬

加描述屬為存:

from PIL import Image
from PIL.PngImagePlugin import PngInfo

def embed_metadata(image_path, output_path, metadata):
    """Embed metadata in PNG."""
    img = Image.open(image_path)

    # Create metadata
    png_info = PngInfo()
    for key, value in metadata.items():
        png_info.add_text(key, str(value))

    # Save with metadata
    img.save(output_path, format='PNG', pnginfo=png_info)

# Example metadata
metadata = {
    'Title': 'Figure 1: Relationship between weight and fuel efficiency',
    'Author': 'Jane Doe',
    'Description': 'Scatter plot showing negative correlation',
    'Copyright': 'CC-BY 4.0',
    'Software': 'R 4.3.0, ggplot2 3.4.0',
    'Creation Date': '2026-02-16',
    'Source': 'mtcars dataset'
}

embed_metadata('figure1.png', 'figure1_with_metadata.png', metadata)

得:屬已嵌可取 敗:察格支屬(PNG、TIFF、PDF 是;JPEG 限)

  • DPI 合發需(常 300+)
  • 物理維為發正
  • 色空應(網用 RGB、印用 CMYK)
  • 檔格為發者受
  • 文於發大可讀
  • 字嵌或線
  • 線寬印時可見
  • 色對足為灰印
  • 檔大於限
  • 屬已嵌
  • 已測印預或渲

  1. 解不足:72 DPI 網圖不能印質
  2. 誤色空:RGB 圖印或異於顯
  3. 字代:未嵌字代以默
  4. 小文:字 <8pt 印或不讀
  5. 細線:線 <0.5pt 印或不清
  6. 檔大:高 DPI 圖可甚大、應壓
  7. 壓殘:JPEG 壓不宜線藝或文
  8. 缺血:印圖需 3-5mm 血過裁
  9. 透問:某格不正存透
  10. :誤維算致扭

GitHub リポジトリ

pjt222/agent-almanac
パス: i18n/wenyan-ultra/skills/render-publication-graphic
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

関連スキル

content-collections

メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る

polymarket

メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る

creating-opencode-plugins

メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る

sglang

メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る