render-publication-graphic
정보
이 스킬은 인쇄물과 디지털 미디어 모두에 적합한 올바른 DPI, 색상 프로필 및 타이포그래피를 갖춘 출판 준비가 완료된 2D 그래픽을 생성합니다. 학술지용 그림을 준비할 때, 그래픽이 출판사 규격을 충족하도록 보장하거나 단일 소스에서 최적화된 다중 형식 내보내기를 생성할 때 사용하세요. 이 스킬은 내보내기 형식과 시각적 품질에 대한 기술적 요구사항을 처리합니다.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/render-publication-graphicClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
渲發圖
生發備二維圖含正 DPI、色檔、字、出格為印與數媒。
用
- 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
入
| Input | Type | Description | Example |
|---|---|---|---|
| Source graphic | File/Data | Original visualization or artwork | SVG, R ggplot, Python matplotlib, Blender render |
| Publication target | Specification | Journal, web, print, presentation | Nature journal, IEEE paper, website |
| Technical requirements | Parameters | DPI, dimensions, color space, format | 300 DPI, 180mm width, CMYK, TIFF |
| Style guide | Document | Publisher typography and formatting rules | Font families, line widths, color palette |
| Metadata | Information | Title, author, date, copyright, description | Figure caption, license info |
行
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)
驗
- 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
忌
- 解不足:72 DPI 網圖不能印質
- 誤色空:RGB 圖印或異於顯
- 字代:未嵌字代以默
- 小文:字 <8pt 印或不讀
- 細線:線 <0.5pt 印或不清
- 檔大:高 DPI 圖可甚大、應壓
- 壓殘:JPEG 壓不宜線藝或文
- 缺血:印圖需 3-5mm 血過裁
- 透問:某格不正存透
- 比:誤維算致扭
參
- create-2d-composition:建源圖
- render-blender-output:3D 渲設為發
- generate-quarto-report:整圖入文
GitHub 저장소
연관 스킬
content-collections
메타이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
polymarket
메타이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
creating-opencode-plugins
메타이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.
sglang
메타SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.
