Origin 论文排版 xinchun2018/dsh-origin-thesis

dsh-origin-thesis

在 DeepSeek Harness 里把 OriginLab Origin 图按固定排版规范格式化。 一条命令就能把整个 .opju 项目变成可直接发表的图：逐图层网格布局、统一字体和字号、按渲染结果测量轴标题位置、解决重叠、加面板标签，再以 600 dpi 导出并修正 dpi 元数据。

这套东西最初是为博士论文工作流写的，几十张 Origin 图必须长得一模一样；后来重做成 DSH bundle，格式化就能从聊天里跑，不用再开命令行。

you: 把这份项目按论文格式重排，保留我手摆的图例 → thesis_format_project(project="...\project.opju",
profile="thesis", keep_legend_pos=true)
→ 13 figures reformatted, <name>_thesis.opju + <name>_thesis_figures/.png

Requirements

| OS | 仅限 Windows。 Origin 的自动化接口是 Windows COM，没有 macOS/Linux 的路子。 |
| Origin | 本地安装并已授权的 Origin / OriginPro 2018 或更新版本。已在 OriginPro 2026b 和 Origin 2021 上测试。本插件不附带 Origin —— 你得自己有 Origin 授权。 |
| Python | 一个装好 originpro、numpy 和 Pillow 的解释器。⚠️ originpro 目前发布的 wheel 只支持到 Python 3.9，所以通常要用 3.9 环境（比如名为 origin 的 conda 环境）。 |
| DSH | DeepSeek Harness，且能用 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 插件（任何能挂载 MCP 客户端的 DSH 配置档都行）。 |

:: create the interpreter this plugin will drive Origin with
conda create -n origin python=3.9 -y
conda activate origin
pip install originpro numpy Pillow

插件本身不需要 mcp 包：thesis_mcp_server.py 直接实现了 MCP stdio JSON-RPC 循环，所以在 Python 3.9 或 3.10 上都能跑。

为什么要有个 .cmd 启动器

cordis.patch.yml 里写的是 start-thesis-mcp.cmd，不是 python.exe。这是有意为之，也正是它让包的位置无关。

DSH 求值补丁文件里的 !!js 表达式时，用的沙箱里 没有 __dirname、__filename 和 require —— 只有 process 可靠可用。这是实测，不是猜的：

mcp-origin-thesis (@deepseek-ai/dsh-mcp-client): ReferenceError: __dirname is not defined

所以补丁没法在 JavaScript 里算出自己的包目录，任何 !!js require('node:path').join(__dirname, …) 这种写法在启动时就会失败。相比之下，Windows 批处理文件通过内置的 %~dp0 展开就能拿到自己所在目录，完全不用 JavaScript。因此启动器：

1. 用 %~dp0 找到与自己同级的 thesis_mcp_server.py；
2. 挑一个解释器 —— 优先 DSH_THESIS_PYTHON，否则在常见位置找名为 origin 的 conda 环境，再否则用 PATH 上的 python；
3. 转发所有参数（-u -X utf8 加上 DSH 传入的任何内容），然后运行服务器。

补丁只需要写出启动器的名字，所以包放在哪里都行 —— 默认的 ~/dsh-vendor/dsh-origin-thesis 只是个约定。如果你装到别处，相应改一下 cordis.patch.yml 里的两个 args/cwd 值即可。

安装

1. 获取文件

git clone https://github.com/xinchun2018/dsh-origin-thesis.git "%USERPROFILE%\dsh-vendor\dsh-origin-thesis"

运行时需要的一切 —— 服务器、样式配置档、还有绘图脚本 —— 都在这一个目录里。

2. 接入 DSH 配置档

克隆到 DSH 期望的位置（或者把配置档指向你实际放置的位置），然后像接入任何树外包一样把它链接进配置档：

cd "%USERPROFILE%\.dsh\profiles\web"
pnpm add link:%USERPROFILE%\dsh-vendor\dsh-origin-thesis

并确认该包已列在配置档的 package.json 里：

"dsh": {
"profile": {
"bundles": ["@deepseek-ai/dsh-base", "@deepseek-ai/dsh-web-app",
"dsh-origin-thesis"]
}
}

包自带的 cordis.patch.yml 随后会注册加载器条目（mcp-origin-thesis → @deepseek-ai/dsh-mcp-client，stdio），并自动解析服务器路径和解释器 —— 没有绝对路径需要改。

3. 重启 DSH

工具会以 mcp__origin_thesis__ 的形式出现。用下面这条检查接线：

thesis_batch_dir_info()

它会报告用了哪个解释器、originpro 能否导入、以及当前生效的是哪一份绘图脚本。

配置

一切都在启动时解析，没有任何东西硬编码到某台机器。

| 环境变量 | 默认值 | 含义 |
| DSH_THESIS_PYTHON | 自动检测 | 驱动 Origin 的解释器。检测顺序：该变量 → ~/miniconda3/envs/origin/python.exe → ~/anaconda3/envs/origin/python.exe → C:/ProgramData/miniconda3/envs/origin/python.exe → PATH 上的 python。 |
| DSH_THESIS_BATCH_DIR | 包目录 | 改用你自己的 origin-batch-style 检出，而不是本包内置的脚本。 |
| DSH_THESIS_STYLES | 包目录下的 styles.json | 使用你自己的样式配置档文件。 |

样式配置档

styles.json 是图表外观的唯一事实来源。改格式只需编辑 JSON —— 不用动 Python。 内置三套配置档：

| 配置档 | 用途 | 页面 | 刻度 / 轴标题 / 图例 | 线条 |
| thesis | 论文插图，按图层数重新排版 | 1 层 9.8594×7.3999 cm（4:3）；2 层 16×7.4；3–4 层 16×13.2；6 层 16×10.4；8 层 16×8.6 | 9 / 10.5 粗体 / 9 pt | 1.0 pt |
| composite | 手工拼装的多面板图版 | 宽 17.5 cm，高度按原始宽高比（或重新分格） | 6.5 / 7.5 / 6.5 pt | 0.75 pt |
| manuscript | 期刊单图（保留作者手工摆放的图例） | 同 thesis | 同 thesis | 同 thesis |

manuscript 就是 inherits: thesis 加一处覆盖（move_legend: false），所以改 thesis 也会影响它。运行时用 thesis_style_set 改值（先 dry-run，再 dry_run=false；会自动写出 .bak）。

工具

离线（不需要 Origin，即时可用）：

| 工具 | 用途 |
| thesis_styles_list | 列出配置档及其关键值 |
| thesis_style_show | 显示完整配置档（已解析继承关系） |
| thesis_style_set | 编辑 styles.json（默认 dry-run） |
| thesis_batch_dir_info | 报告解析到的解释器 / 脚本 / 样式（排查问题用） |

排版与导出：

| 工具 | 用途 |
| thesis_format_project | 按图层数排版项目里的每一张图；保存 _thesis.opju + _thesis_figures/.png |
| thesis_format_composite | 排版手工拼装的多面板图版；regrid=true 会重新分配行距并裁掉多余页面 |
| thesis_batch | 指向多个项目 / 一个目录；返回逐项目报告 |
| thesis_export_project | 只导出，不重排样式（支持多种格式、统一宽度、裁边） |
| thesis_verify_project | 只读检查字体 / 字号 / 缺陷 |

原子操作，用于自由组合：

| 工具 | 用途 |
| thesis_format_graph | 排版指定的单张图——项目其余部分不动 |
| thesis_apply_style_only | 只应用样式 / 布局：不保存，不导出 |
| thesis_export_open | 从已经打开的会话导出（不重新打开文件） |

有了这三个，你就能把排版和细粒度编辑穿插起来。插件与其他 Origin 工具共用同一个 Origin 会话，所以下面这套流程可行：

① thesis_apply_style_only(project=..., graph="Graph20", keep_open=true) # ~21 s
② origin_edit_plot / origin_edit_axis / origin_edit_legend ... # ms
③ thesis_export_open(graph="Graph20", out_path="D:\fig\Graph20.png") # ~0.3 s

串联时用 keep_open=true：op.exit() 会关掉项目，下一步就找不到那张图了。

原始文件绝不会被改动——排版在 %TEMP% 里的副本上进行。

为什么导出的图物理尺寸是对的

不管你要多少像素，Origin 都会往图像头里写 300 dpi，于是 600 dpi 的图插进 Word 后，会被放到两倍于预期的大小。本插件在导出后修补文件头（PNG 的 pHYs、TIFF 的 282/283 标签、JPEG 的 JFIF、BMP 的 PelsPerMeter），不重新编码，因此声明的物理尺寸等于页面尺寸在 Origin 里设定。超大的输出也会缩放到你指定的页面宽度（8.9 cm、600 dpi 时为 2102 px）。

排版是怎么工作的（以及它刻意保留了什么）

繁重的工作都在随附的脚本里，未做改动：

- 按结构布局 —— 图层先分类（main / inset / linked_inset / overlay / linked_ext），再按网格、堆叠或页面缩放排布。一列纵向堆叠的谱图（XPS 峰拟合、MS 对比）算作一个面板。
- 轴标题靠测量，不靠猜 —— fit_axis_titles 先写标题、渲染、用 Pillow 测量墨迹，推导出该图表的锚点偏移，再迭代几轮修正。固定偏移行不通：两个边框和字号都相同的图表，标题渲染出来相差 0.28 cm。
- 重叠只在纵向解决 —— clamp_texts 先把标注拉回边框内，再由 separate_texts 把它们纵向推开。横向挪动会让标签偏离它指向的峰。
- 嵌入图层只会缩小 —— 毫米级嵌入图里的刻度标签字号保持原样；放大会把 7.2 和 7.0 粘成 7.27.0。
- 绝不改写：图例字符串（它有自己的 | 分隔语法和逐项转义 —— 把整个字符串包起来会让第 1 项变粗并多出一个 )）、\g() Symbol 字体区域（去掉内层 \f: 包装会把 C 变成 Chi）、数据值、轴范围、曲线颜色，以及插入的图片内容。

README-origin-batch-style.md 是原工程师的日志 —— 几百行实测出来的失败模式（LabTalk 静默忽略写入、链接图层帧过期、expgraph 未文档化的参数陷阱）。改脚本之前先读它。

限制

- Windows + 已授权的 Origin 安装是硬性要求；没有 Origin，这些工具就没有可驱动的对象。
- 一张图约 20–30 秒。 每次调用都会启动 Origin COM 会话，跑一遍渲染-测量-修正循环。这一步快不了；回报是它之后的一切（origin_edit_、thesis_export_open）都在亚秒级。
- Origin 是独占资源。 排版用的是单实例 COM 服务器，所以批量运行期间不要在 Origin 里手动改图。
- 解释器要求 Python ≤ 3.9，直到 OriginLab 发布更新的 wheel。
- PER_GRAPH_TWEAKS 默认是空的。逐图例外天然因项目而异（哪个标签撞上了哪条曲线、文本框要挪几毫米），所以这张表有文档但不预填。按 format_thesis_figures.py 里它旁边的格式自己加条目 —— 外层键是项目文件名主干，因为 Graph8 在不同项目里含义不同。项目匹配时会自动应用，no_tweaks=true 则跳过。

与上游 origin-batch-style 工具包的关系

三个随仓库分发的脚本来自同一作者的私有绘图工具包（origin-batch-style/，从命令行驱动），该工具包一直在实际使用中。本仓库发布的是它们的精选变体：

| | 上游（私有） | 本仓库 |
| 逐图异常表（PER_GRAPH_TWEAKS） | 针对具体稿件填充 | 留空，改为记录方案 |
| 注释 / 文档字符串 | 写出真实样本、图表和项目文件名 | 做了泛化处理（技术要点原样保留） |
| 用法示例 | 机器相关的解释器路径 | python |
| 其余全部内容 —— 布局逻辑、锚点校准、重叠消解、导出与 dpi 校正 | 相同 | 相同 |

如果你维护自己的副本，它不会自动收到这里做的修复，反过来也一样。有两种办法把两者干净地分开：

- 把私有工具包当作你自己图表的唯一事实来源，让 DSH_THESIS_BATCH_DIR 指向它。这样本仓库的副本只是全新安装时的兜底 —— 不存在同步问题，因为你根本不会用到它。
- 或者跟踪本仓库，在它之上重新套用你的逐图调整，再用 sync_to_vendor.ps1 把结果推送到 DSH 运行时目录。

切出这个变体时用的回归测试：重新排版一个 13 图项目（0 错误、0 校验问题），再以只读方式打开保存的产物做校验（clean: true）。

仓库结构

thesis_mcp_server.py MCP server (stdlib only; no mcp package needed)
start-thesis-mcp.cmd launcher: self-locates via %~dp0, picks the interpreter
styles.json style profiles — the file you edit to change the look cordis.patch.yml DSH loader entry (names the launcher; no toolchain paths) index.js bundle entry artifact (no-op apply) format_thesis_figures.py ┐ format_composite.py ├── vendored plotting scripts (replaceable via export_figures.py ┘ DSH_THESIS_BATCH_DIR) README-thesis.md internal reference: every tool, parameter and pitfall README-origin-batch-style.md the original scripts' engineering log sync_to_vendor.ps1 copy this repo to the DSH runtime directory THIRD-PARTY-NOTICES.md Origin / originpro / dependency licensing and runtime needs CONTRIBUTING.md how to run the smoke test, what needs discussion first tests/smoke.py installation self-check (14 assertions, no DSH needed)

许可

MIT —— 见 LICENSE。Origin 本身是商业软件，需单独授权；originpro / OriginExt 由 OriginLab 以 BSD 协议授权，由你自行安装，本仓库不再分发。完整细节，包括随仓库分发的脚本的可选运行时依赖，见 THIRD-PARTY-NOTICES.md。