create-2d-composition
О программе
Этот навык позволяет программно создавать 2D-графику с использованием генерации SVG, алгоритмов компоновки и композиции изображений. Он идеально подходит разработчикам, создающим пользовательские диаграммы, воспроизводимые схемы или автоматизирующим производство визуальных ресурсов. Используйте его для пакетной обработки и создания типов графиков, выходящих за рамки стандартных библиотек.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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/create-2d-compositionСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
造二維構圖
以程式生二維圖形:SVG 構建、圖表佈局演算法、影像合成、批次處理流。涵向量圖形生成、點陣圖像處理、字體排印,與圖表、示意圖、資訊圖之自動化產出。
適用時機
- 以程式生示意圖、流程圖、資訊圖
- 造可重現之科學圖或出版圖
- 自動化產出徽章、圖示、視覺資產
- 合成多圖像或資料可視化
- 建標準庫所無之自訂圖表型
- 以參數變動批次生圖
- 為網頁或印刷造 SVG 範本
輸入
| 輸入 | 類型 | 描述 | 範例 |
|---|---|---|---|
| 佈局規格 | 配置 | 尺寸、邊距、網格佈局 | 畫布 800x600px、20px 邊距 |
| 視覺元素 | 資料/資產 | 形狀、文字、圖像、資料點 | 矩形座標、標籤、圖示 |
| 樣式參數 | CSS/屬性 | 色、字體、筆劃寬、透明度 | fill="#3366cc"、stroke-width="2" |
| 資料源 | 檔案/陣列 | 待可視化或標註之值 | CSV 資料、JSON 配置 |
| 輸出格式 | 字串 | SVG、PNG、PDF、合成格式 | output.svg、300 DPI PNG |
步驟
1. 立 Python 環境
裝二維構圖所需之庫:
# Core libraries
pip install svgwrite pillow cairosvg
# Optional: advanced features
pip install drawsvg reportlab pycairo
# For data-driven graphics
pip install matplotlib numpy pandas
預期: 庫裝成 失敗時: 察 Python 版本(3.7+),用虛擬環境以避衝突
2. 造基本 SVG 圖形
以 svgwrite 生 SVG:
import svgwrite
from svgwrite import cm, mm
def create_basic_svg(output_path):
"""Create a simple SVG graphic."""
# Initialize drawing (use mm for precise dimensions)
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('180mm', '120mm'), profile='full')
# Add background rectangle
dwg.add(dwg.rect(
insert=(0, 0),
size=('100%', '100%'),
fill='white'
))
# Add shapes
dwg.add(dwg.circle(
center=(90*mm, 60*mm),
r=30*mm,
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2
))
dwg.add(dwg.rect(
insert=(30*mm, 30*mm),
size=(60*mm, 40*mm),
fill='lightgreen',
stroke='darkgreen',
stroke_width=2,
rx=5, # Rounded corners
ry=5
))
# Add text
dwg.add(dwg.text(
'Example Graphic',
insert=(90*mm, 20*mm),
text_anchor='middle',
font_size='18pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
dwg.save()
print(f"Saved: {output_path}")
預期: SVG 檔已生,含形狀與文字 失敗時: 察 svgwrite 版本,驗輸出目錄可寫
3. 以佈局邏輯建示意圖
以算出之位造結構化示意圖:
def create_flowchart(steps, output_path):
"""Generate a flowchart from list of steps."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('800px', '600px'))
# Layout parameters
box_width = 120
box_height = 60
spacing_y = 100
start_x = 340
start_y = 50
for i, step in enumerate(steps):
y_pos = start_y + i * spacing_y
# Draw box
box = dwg.add(dwg.g(id=f'step_{i}'))
box.add(dwg.rect(
insert=(start_x, y_pos),
size=(box_width, box_height),
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2,
rx=5,
ry=5
))
# Add text (wrapped if needed)
text_lines = wrap_text(step, max_width=16)
text_y = y_pos + box_height/2 - (len(text_lines)-1) * 7
for j, line in enumerate(text_lines):
box.add(dwg.text(
line,
insert=(start_x + box_width/2, text_y + j*14),
text_anchor='middle',
font_size='12pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
# Draw arrow to next step
if i < len(steps) - 1:
arrow_start_y = y_pos + box_height
arrow_end_y = y_pos + spacing_y
dwg.add(dwg.line(
start=(start_x + box_width/2, arrow_start_y),
end=(start_x + box_width/2, arrow_end_y),
stroke='black',
stroke_width=2,
marker_end=dwg.marker(
id='arrow',
viewBox='0 0 10 10',
refX=5,
refY=5,
markerWidth=6,
markerHeight=6,
orient='auto'
)
))
dwg.save()
def wrap_text(text, max_width=20):
"""Simple text wrapping."""
words = text.split()
lines = []
current_line = []
for word in words:
test_line = ' '.join(current_line + [word])
if len(test_line) <= max_width:
current_line.append(word)
else:
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
current_line = [word]
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
return lines
預期: 流程圖已生,含相連之方塊與箭頭 失敗時: 調佈局計算,驗箭頭標記之定義
4. 合成點陣圖像
以 Pillow 合多圖:
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import os
def composite_images(image_paths, output_path, layout='grid'):
"""Composite multiple images into single output."""
# Load images
images = [Image.open(path) for path in image_paths]
if layout == 'grid':
# Calculate grid dimensions
n = len(images)
cols = int(n ** 0.5)
rows = (n + cols - 1) // cols
# Get max dimensions
max_width = max(img.width for img in images)
max_height = max(img.height for img in images)
# Create composite canvas
canvas_width = cols * max_width
canvas_height = rows * max_height
composite = Image.new('RGB', (canvas_width, canvas_height), 'white')
# Paste images
for i, img in enumerate(images):
row = i // cols
col = i % cols
x = col * max_width
y = row * max_height
composite.paste(img, (x, y))
elif layout == 'horizontal':
# Horizontal concatenation
total_width = sum(img.width for img in images)
max_height = max(img.height for img in images)
composite = Image.new('RGB', (total_width, max_height), 'white')
x_offset = 0
for img in images:
composite.paste(img, (x_offset, 0))
x_offset += img.width
elif layout == 'vertical':
# Vertical concatenation
max_width = max(img.width for img in images)
total_height = sum(img.height for img in images)
composite = Image.new('RGB', (max_width, total_height), 'white')
y_offset = 0
for img in images:
composite.paste(img, (0, y_offset))
y_offset += img.height
composite.save(output_path)
print(f"Saved composite: {output_path}")
def add_annotations(image_path, annotations, output_path):
"""Add text annotations to image."""
img = Image.open(image_path)
draw = ImageDraw.Draw(img)
# Load font
try:
font = ImageFont.truetype("Arial.ttf", 24)
except:
font = ImageFont.load_default()
for annotation in annotations:
text = annotation['text']
position = annotation['position']
color = annotation.get('color', 'black')
# Add text shadow for readability
shadow_offset = 2
draw.text(
(position[0] + shadow_offset, position[1] + shadow_offset),
text,
font=font,
fill='white'
)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
img.save(output_path)
預期: 合成圖已生,佈局得宜 失敗時: 察輸入圖皆在、驗圖像模式相容
5. 生資料驅動之圖形
自資料造可視化:
import numpy as np
def create_bar_chart_svg(data, labels, output_path):
"""Generate SVG bar chart from data."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('600px', '400px'))
# Chart area
margin = 50
chart_width = 500
chart_height = 300
bar_spacing = 10
# Calculate bar dimensions
n_bars = len(data)
bar_width = (chart_width - (n_bars - 1) * bar_spacing) / n_bars
# Scale data to fit chart
max_value = max(data)
scale = chart_height / max_value
# Draw axes
dwg.add(dwg.line(
start=(margin, margin),
end=(margin, margin + chart_height),
stroke='black',
stroke_width=2
))
dwg.add(dwg.line(
start=(margin, margin + chart_height),
end=(margin + chart_width, margin + chart_height),
stroke='black',
stroke_width=2
))
# Draw bars
for i, (value, label) in enumerate(zip(data, labels)):
x = margin + i * (bar_width + bar_spacing)
bar_height = value * scale
y = margin + chart_height - bar_height
# Bar
dwg.add(dwg.rect(
insert=(x, y),
size=(bar_width, bar_height),
fill='steelblue',
stroke='navy',
stroke_width=1
))
# Value label
dwg.add(dwg.text(
f'{value:.1f}',
insert=(x + bar_width/2, y - 5),
text_anchor='middle',
font_size='10pt',
fill='black'
))
# X-axis label
dwg.add(dwg.text(
label,
insert=(x + bar_width/2, margin + chart_height + 20),
text_anchor='middle',
font_size='10pt',
fill='black'
))
dwg.save()
預期: SVG 長條圖已生,資料已縮放 失敗時: 處邊界案(空資料、負值),加驗證
6. 批次生圖
自動化多圖之造:
def batch_generate_badges(users, template_path, output_dir):
"""Generate badge for each user."""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for user in users:
output_path = os.path.join(output_dir, f"{user['id']}_badge.svg")
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('300px', '100px'))
# Background
dwg.add(dwg.rect(
insert=(0, 0),
size=('100%', '100%'),
fill='#3366cc',
rx=10,
ry=10
))
# User name
dwg.add(dwg.text(
user['name'],
insert=(150, 40),
text_anchor='middle',
font_size='20pt',
font_weight='bold',
fill='white'
))
# User role
dwg.add(dwg.text(
user['role'],
insert=(150, 70),
text_anchor='middle',
font_size='14pt',
fill='lightblue'
))
dwg.save()
print(f"Generated badge: {output_path}")
預期: 各資料項皆生獨立圖形 失敗時: 察資料結構,缺欄以預設值處之
7. SVG 轉點陣
匯 SVG 為 PNG/PDF 以供多用:
import cairosvg
def svg_to_png(svg_path, png_path, dpi=300):
"""Convert SVG to PNG with specified DPI."""
# Calculate pixel dimensions from DPI
# Assuming A4 size as example
width_inches = 8.27
height_inches = 11.69
width_px = int(width_inches * dpi)
height_px = int(height_inches * dpi)
cairosvg.svg2png(
url=svg_path,
write_to=png_path,
output_width=width_px,
output_height=height_px
)
print(f"Converted to PNG: {png_path}")
def svg_to_pdf(svg_path, pdf_path):
"""Convert SVG to PDF."""
cairosvg.svg2pdf(url=svg_path, write_to=pdf_path)
print(f"Converted to PDF: {pdf_path}")
預期: 點陣輸出已生於指定解析度 失敗時: 若缺則裝 cairo 系統庫,察 SVG 之有效性
驗證清單
- 圖形於目標應用中渲染無誤
- 文字可讀且位置得宜
- 色合規格(察十六進制碼)
- 尺寸合用例
- SVG 合標準(若需)
- 點陣匯出 DPI 正確
- 佈局適應資料變動
- 批次處理完而無誤
- 輸出檔分組得宜
- 程式含誤處理
常見陷阱
- 單位之惑:SVG 單位(px、mm、cm)與螢幕像素、印刷 DPI 之別
- 文字溢:文字超形狀邊界;宜施換行
- 字體可得:系統字體或異,宜內嵌或用網安之字體
- 座標計:網格佈局中之差一錯
- 色格式:SVG 用十六進制字串(
#rrggbb),非元組 - SVG 有效性:察 XML 結構,閉所有標籤
- 檔路:處特殊字元與檔名中之空
- 記憶體用:大批次操作或需分塊
- 比例:改尺寸時保比
- 透明:PNG 支援 alpha,JPEG 則否
相關技能
- render-publication-graphic:出版專屬之輸出需求
- create-3d-scene:三維之類似程式化法
- generate-quarto-report:整合圖形於報告中
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
