从画布到论文：DrawFigure 编辑器、AI 画布与图像转图
DrawFigure 面向科研与工程制图：在浏览器里用熟悉的 draw.io 交互完成矢量图，再按需导出 TikZ、PNG、PDF，或与 AI 能力结合加速草图落地。本文按「编辑器 → AI 画布 → img2graph → 账号与文件 → 部署与排障」串联说明，便于你建立整体心智模型，而不是零散功能点。
一、编辑器：在 draw.io 基因上专注图论与论文流程
画布左侧是形状与连线库，中间是无限画布，右侧是样式与属性。与通用流程图工具相比，DrawFigure 更强调节点—边—标签的可控排版：正交/曲线连线、箭头样式、顶点编号与数学符号，都能与 LaTeX 论文中的记号习惯对齐。
建议的工作习惯是：先确定图的拓扑（点与边），再统一字体与线宽，最后处理图例与导出分辨率。多页文档适合拆分「主图 / 附录细节」；图层则便于叠放背景网格或水印而不影响导出主体。
保存方面，登录用户可通过门户 API 将图稿写入「我的图表」，与本地 .drawio 文件互为备份；访客模式仍可本地编辑，适合临时试画。快捷键与菜单项与上游 draw.io 一致，可在帮助面板中查阅完整列表。
二、导出 TikZ 与位图：从屏幕到排版稿
科研写作常需要矢量一致性：在菜单中选择导出 TikZ，可获得贴近当前画布样式的代码片段，直接粘贴进 LaTeX 项目。若期刊或会议模板对字体有硬性要求，可在导出前在编辑器内统一字体族与大小，减少后期手工替换。
位图导出（如 PNG）时注意画布边界与缩放倍率，避免线条发糊；需要印刷稿时优先 SVG 或 PDF 矢量路径。若图中含大量半透明或滤镜，不同导出路径的渲染可能略有差异，终稿前建议在目标环境中编译或置入一次。
三、AI 画布：自然语言驱动的「规划—执行」闭环
AI 画布不是替代你手绘，而是把「意图」拆成可执行步骤：浏览器向同源路径发起规划请求（由门户反代到独立的 AI 画布服务），返回结构中常包含 actions 列表。前端插件按顺序在画布上创建形状、连线或调整样式，与侧栏里的执行器行为一致。
典型能力边界
- 结构化增量：适合「加三个顶点构成三角形并标号」这类可分解指令。
- 整图 XML：部分响应可携带整段 draw.io XML，用于大块替换或导入模板。
- 脚本与安全性：若响应含
canvasScript一类可执行片段，需用户显式同意，且服务端会对危险关键字做过滤——这是为了防止未审查代码直接操作页面。
实际使用中，建议把 AI 当作「初稿生成器」：生成后用手动微调对齐、线型与标注，再导出 TikZ 或入库保存。密钥与模型配置通常在部署环境的变量中维护（如 OpenAI 或兼容网关），与门户进程分离，便于轮换密钥而不改前端代码。
四、img2graph：从照片、白板草图到可编辑矢量
当你手里只有论文插图翻拍、白板照片或扫描草图时，img2graph 路径把位图「重建」为可在编辑器里继续拖动的对象。请求经门户转发到专用服务（默认本机固定端口，可通过环境变量指向其他上游）。
使用上建议：尽量提供对比清晰、线条完整的输入；复杂背景会干扰矢量化。重建完成后务必在画布上检查拓扑是否与设计一致——尤其是度数为 2 的链路与悬挂点，自动识别偶发会与肉眼预期不符。
与 AI 画布类似，img2graph 与密钥类配置可以共享同一套 .env 思路，减少运维重复；健康检查端点可用于监控面板或开机自检脚本。
五、账号、Dashboard 与协作心智
注册登录后，Dashboard 聚合「我的图表」、文件夹与搜索；编辑器顶栏可回到画廊或本使用指南。可编辑分享链接适合与协作者临时改稿，但链接中的密钥应视为敏感信息，公开传播前需评估风险。
多人写入同一图稿时，服务端可能使用版本号或乐观锁策略；冲突时应以提示为准，在本地合并或选用服务器版本，避免静默覆盖。
六、部署与排障：从单机到反向代理
门户进程通常静态挂载前端资源并注册 API 路由；务必保证路由注册顺序正确，避免新页面被静态文件规则意外吞掉。HTTPS 若终止在反向代理，需正确传递 X-Forwarded-Proto 等头，以免 Cookie 或重定向行为异常。
限流与登录失败锁定是常见保护机制；若自动化脚本调用 API，请控制频率并处理 429 响应。AI 与图像服务依赖外部模型与 GPU 时，排障顺序建议为：本机健康检查 → 门户反代日志 → 上游服务日志 → 密钥与配额。
结语
DrawFigure 的价值在于把「论文级图论制图」留在同一套交互里：手绘与 AI 初稿、位图重建与 TikZ 终稿可以并行尝试。本文无法替代官方变更日志；若你遇到与构建版本相关的菜单差异，请以当前部署为准，并结合门户 使用指南（/learn） 中的功能索引逐项核对。
祝制图顺利；更多短文与动态见 博客列表。