SciLayer

从科研意图，到图像，再到可编辑图层。

SciLayer 是为 Codex 设计的科研绘图工作流：一个负责需求与提示词校准的 skill，加上本地画布和 MCP 编辑引擎。适合科研流程图、框图、机制图和结构图。

先把科学结构说明白，再用 Codex 内置 imagegen 生成便于分层的图。图片满意后，由你决定开始可编辑化；文字、边框、箭头和简单图标成为独立对象，复杂插画保留为图片图层。可在 Codex 右侧拖动、改字、调色和导出。

0.5.0 · Codex 优先 · 本地服务 · 非商业用途许可，需保留署名

工作流

绘图需求 → 必要问题与提示词校准 → Codex imagegen → 图片与侧栏预览
已有图片 ────────────────────────────────────────────┘
                                                     ↓ 用户选择
                                                清晰度初检
                                                     ↓
                      保留原图 ← 用户决定 → imagegen 清晰重绘
                                                     ↓ 用户发起转换
               可编辑图层 ← 对照原图重建 ← 选定的参考图
                   ↓
        侧栏编辑 → PPTX / SVG / PNG / PSD / JSON

• 提示词校准：默认白背景，模块化插画、独立线框、文字、箭头四类元素齐全，减少重叠与细碎纹理。只追问会影响科学含义或结构的缺失信息。

• 自由生图与迭代：不设“一次生成、一次重绘”这样的次数限制；仅生成不会自动转换。导出图也可再交给 imagegen，是否重新转换由用户决定。

• 先检测，再选择高清化：尺寸与边缘统计结合 Codex 视觉检查；即使默认推荐 imagegen，也不会自动高清化。

• 原生对象编辑：文字、形状、自由曲线、箭头、图层组合；实线/虚线；线宽、常用色和画面代表色；渐变色标与方向；圆角开关与半径。

• 同步编辑：MCP 与本地界面共用场景 JSON，版本检查与冲突合并避免覆盖同时发生的修改。

• 图标矢量化：文档、地球、放大镜等有限语义模板的匹配预览；可将多个图标拼版，用户选择 imagegen 清晰化后再切回识别。

• 从空白开始：不附带内置案例、论文图片或个人工作数据。

Related MCP server: Codex Image Control MCP Server

安装：推荐在 Codex 中使用

需要 Node.js 22+、npm、Git、Codex CLI。图像生成需要当前 Codex 会话可用的 imagegen 能力；SciLayer 本身不包含生图模型、不需要另购本工具额度，也不保证宿主图像生成服务免费。

git clone https://github.com/Su0tar/SciLayer.git
cd SciLayer
npm ci
npm run build
npm run install:codex

安装程序将 skills/scilayer 复制到 ~/.agents/skills/scilayer，并用 Codex CLI 注册 figure-workbench stdio MCP。保留此克隆目录，MCP 配置指向其中的 mcp/server.mjs；移动目录后重新运行安装。为兼容早期版本，MCP 标识仍是 figure-workbench，产品和 skill 名称是 SciLayer。

安装后刷新 MCP 或重启 Codex，再输入 $scilayer。当前会话的工具列表可能需要重载才能看到新增工具。可用 codex mcp list 检查注册，用 npm run doctor 检查本地依赖和构建。

旧版 Codex 若使用 ~/.codex/skills，可指定技能安装位置：

node scripts/install.mjs --skills-dir "$HOME/.codex/skills"

只安装 skill、不修改 MCP 配置：

node scripts/install.mjs --skill-only

手动注册 MCP（在克隆目录执行）：

codex mcp add figure-workbench -- node "$PWD/mcp/server.mjs"

复制 skill 目录不会自动安装 Node 依赖。更新仓库后运行 npm ci、npm run build、npm run install:codex。请阅读并使用你信任的仓库副本。

在 Codex 中使用

$scilayer 帮我画一张科研流程图，用于中文汇报PPT，横向16:9。
节点是样本采集、质量控制、特征提取、结果验证，按顺序连接。
每个模块用一个简洁示意图标，文字必须逐字保留。
先生成参考图，在右侧打开，我确认后再做可编辑化。

已有图片：

$scilayer 使用当前对话刚生成的最新图片，先检查清晰度，
需要高清化时给我选项，不要自动重绘。

满意后：

这张图可以了，开始可编辑化，保留原图布局，导出PPTX和JSON。

继续编辑：

将选中的箭头改为虚线，框的圆角半径设为16，填充改为蓝绿渐变。

skill 调用 open_editor；支持 MCP Apps 的宿主可渲染 UI 资源，Codex 也可将返回的本地地址打开为右侧浏览器标签。原生 MCP App 的承载方式取决于 Codex 版本；本地浏览器模式同样可用。

最新图片优先来自当前会话已知的 imagegen 输出路径。另一个对话的图片只有在附件或文件路径确实可访问时才能导入，不能自动读取所有历史对话。设置参考预览不等于转换，也不会清空已有画布。

本地打开

npm start

浏览器打开 本地画布。Windows 也可双击 start-workbench.cmd，它会在需要时启动本地服务并打开系统浏览器窗口。

无需 Codex，仍可使用图层编辑、导入 JSON、参考图裁剪和导出。普通网页不能自行使用 Codex 内置 imagegen，也不能自动向 Codex 发消息：“交给 Codex”会复制指令，需粘贴回对话。推荐在 Codex 中生成和重建；独立网页可选择配置自己的兼容视觉 API（见 .env.example 和界面设置），调用费用和数据传输由该服务决定。

服务只绑定 127.0.0.1。项目状态和历史记录保存在本地 data/；导出与图集输出保存在 output/。这些目录不进入 Git。将参考图交给 imagegen 或外部模型时，该图会发送给所用模型服务；本地编辑与导出本身不上传图片。不要将服务直接暴露到公网。

MCP 与数据格式

场景格式详见 SCENE_FORMAT.md。写入需要读取时的 revision；冲突时重新读取并合并。

当前边界

• 由 Codex 视觉理解结构，工具执行保存与导出。当前并非离开模型就能对任意科研图进行完整自动语义分割的算法，也未内置通用 OCR 或本地超分模型。

• 清晰度检测是启发式初检，不保证小字正确、插画完整或科学内容可信。imagegen 清晰重绘可能改变细节，需对照原图。

• PPTX 的文字、基础形状、支持的路径、线条与渐变是原生对象；复杂插画为可移动、可替换的位图，内部细节不能逐个编辑。

• SVG 保留文字与矢量对象；PNG 是平面预览。PSD 保留图层和文字数据，但非文字图层使用栅格缓存，不是 Photoshop 原生矢量形状层。

• 图标匹配只有有限模板，必须检查预览；不等同于任意图片的高保真矢量描摹。

• Windows 是当前主要验证环境；导出字体受本机可用字体影响。无需安装 PowerPoint 也可导出 PPTX。

开发与验证

npm run build
npm test
npm run doctor

测试覆盖真实 HTTP 鉴权、版本冲突与持久化、stdio MCP 握手与 UI 资源、并发状态、原生导出、渐变/圆角、路径、图标图集和清晰度检测。测试图形为独立构造的几何夹具，不依赖个人源图。开发模式运行 npm run dev。

许可与署名

原始代码和 skill 使用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0：允许符合许可定义的非商业用途、修改与分发；商业使用需另行获得作者许可。分发时须保留许可和 NOTICE 中的 Required Notice 署名。

建议项目介绍注明：SciLayer by Suyang Yuan — https://github.com/Su0tar/SciLayer。完整条件以 LICENSE.md 为准。它属于源码可见的非商业许可，不是 OSI 意义的开源许可。第三方组件保留各自许可，见 THIRD_PARTY_NOTICES.md；本软件许可不自动改变用户图片或导出作品的权利归属。

作者：Suyang Yuan（袁溯阳） · GitHub / Su0tar。

Codex skill 的发现与调用参见 官方技能文档。SciLayer 为独立项目，与 FigureLab 无隶属关系。