scipilot-figure-skill让 AI 先思考后绘图的科研数据可视化顾问完全指南【免费下载链接】scipilot-figure-skillSciPilot Skills family - Publication-grade scientific figure copilot for Claude Code项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skillscipilot-figure-skill是 SciPilot Skills 家族成员一个专为科研工作者打造的AI 数据可视化顾问Claude Code / Codex / Cursor Skill。它的核心理念是先思考后绘制——先剖析你的数据、判断该用什么图再按Nature / Science / IEEE等出版级标准成图。基于 matplotlib seaborn SciencePlots 与 plotly 构建并自动配置中文字体让科研图表一次就达到投稿要求。为什么它是可视化顾问而不只是画图工具 科研画图的真正痛点往往不是不会用 matplotlib而是手里一堆数据不知道该用什么图把结论讲清楚。这正是 scipilot-figure-skill 想解决的问题。普通画图工具scipilot-figure-skill你说画柱状图它直接plt.bar()先做 EDA列类型、样本量、分布、异常值、相关性顺从用户指令主动追问你想论证什么组间差异趋势关系画出小样本均值柱主动拦截 n5 的均值柱建议改用 stripplot维度硬塞进一张图维度 12 时建议拆图它的首要能力是思考与判断其次才是绘制。核心工作流8 步从原始数据到出版级成图 这是本 Skill 与普通画图工具的根本区别——不能上来就画每一步都建立在前一步之上步骤做什么对应资源0. 理解任务这张图要论证什么数据在哪—1. 剖析数据列类型 / 样本量 / 分布 / 异常 / 相关scripts/profile_data.py2. 选图按数据形态 论证目标决策references/chart_selection.md3. 查规范栏宽 / 字号 / DPI / 字体references/journal_specs.md4. 配环境期刊预设 中文字体scripts/setup_style.py5. 绘制9 类图配方references/plot_recipes.md6. 自检闭环程序自检 AI 读图references/visual_review.md7. 导出多格式 灰度预览scripts/export_figure.py主动拦截 18 个科研画图的经典错误 references/viz_pitfalls.md 内置了 18 条避坑清单。当你的需求踩中其中一条时Skill 会先说明问题、再给替代方案而不是默默照做P1 均值柱掩盖分布n10 时均值柱会误导审稿人 → 改用箱线 stripplotP2 双 Y 轴视觉上的相关是作图者捏造的 → 拆子图或标准化P3 饼图 / 3D 图人眼判断角度误差大 → 横向柱状P14 rainbow / jet 色图→ 改用 viridis / RdBu_rP16 中文 / 负号变方框→setup_style自动配置 CJK 字体P18 子图编号乱放→add_panel_labels一键对齐完整 18 条每条附审稿人视角解释见 references/viz_pitfalls.md。五条硬性原则让图表一次过审 ✅原则说明按最终尺寸出图figsize直接定 Nature 单栏 3.5 in不二次缩放矢量优先数据图走 PDF / SVG / EPS绝不 JPEG色盲友好配色默认 Okabe-Ito 冗余编码 灰度预览字号可读7–9 pt最小 6 pt误差必有交代图注写清 SD / SEM / 95%CI n 检验方法中文图表与多期刊规范支持 中文字体自动配置setup_style(langzh)按优先级查找 Noto Sans CJK SC Source Han Sans SimHei 微软雅黑并修复负号方框从源头消灭中文变方框。中文期刊混排传serif_for_zhTrue实现宋体正文 Times New Roman 数字。多期刊规范内置 Nature / Science / IEEE / Elsevier / PNAS / 中文核心期刊的栏宽、字号、DPI、字体速查见 references/journal_specs.md。v2.1 新增出图后的视觉自检闭环 普通工具画完就结束于是中文方框、文字被裁、图例压数据全留到投稿才暴露。v2.1 补上了出图后的闭环绘制 → 渲染 PNG → 程序自检(缺字/裁切/重叠) AI 读图(遮盖/子图对齐/灰度) ↓ 发现问题 回到对应步骤改图 → 重渲 → 再读直到通过程序抓确定性问题scripts/visual_qa.py 的audit_layout()拦截缺字乱码、文字越界裁切、刻度标签重叠。AI 读图抓感知性问题渲成 PNG 后用多模态读图核对图例是否压数据、子图 a/b/c 是否对齐、配色灰度可分——这些是程序查不出来的。详见 references/visual_review.md。快速上手安装与使用 克隆仓库到 Claude Code 的 skills 目录并安装依赖Python 3.9git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skill \ ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill pip install -r ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill/requirements.txt之后在 Claude Code / Codex / Cursor 里直接说我有这份 results.csv帮我画成论文图Skill 会先剖析数据、追问论证目标、给出推荐图型确认后才进入绘制流程。常用命令行# 数据剖析思考的起点 python scripts/profile_data.py results.csv --group group --group condition # 合规自检投稿前最后过一遍 python scripts/check_figure.py figs/*.pdf --min-dpi 300 --strict项目结构一览 目录 / 文件作用SKILL.md技能主文档定义触发条件与工作流scripts/profile_data.py数据剖析 / EDAscripts/setup_style.py期刊预设 中文字体scripts/export_figure.py多格式导出 灰度预览scripts/check_figure.py文件合规自检scripts/layout_tools.py子图标签对齐 版面整理scripts/visual_qa.py渲染预览 程序自检references/7 份按需查阅的参考文档requirements.txt依赖清单它适合谁写论文需要出版级数据图的科研工作者数据在手却不确定该用什么图的同学被中文 matplotlib 出方框困扰的人投稿总被审稿人挑图表毛病的作者它专注纯数据图——折线、柱状、散点、箱线 / 小提琴、热力图、误差棒、分布图、相关矩阵、多面板组合不做示意图、流程图、架构图。SciPilot Skills 家族还包含文献引用、学术写作等成员scipilot-figure-skill 是其中负责可视化顾问 绘制 视觉自检的一员。【免费下载链接】scipilot-figure-skillSciPilot Skills family - Publication-grade scientific figure copilot for Claude Code项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 scipilot-figure-skill：让 AI 先思考后绘图的科研数据可视化顾问完全指南
scipilot-figure-skill让 AI 先思考后绘图的科研数据可视化顾问完全指南【免费下载链接】scipilot-figure-skillSciPilot Skills family - Publication-grade scientific figure copilot for Claude Code项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skillscipilot-figure-skill是 SciPilot Skills 家族成员一个专为科研工作者打造的AI 数据可视化顾问Claude Code / Codex / Cursor Skill。它的核心理念是先思考后绘制——先剖析你的数据、判断该用什么图再按Nature / Science / IEEE等出版级标准成图。基于 matplotlib seaborn SciencePlots 与 plotly 构建并自动配置中文字体让科研图表一次就达到投稿要求。为什么它是可视化顾问而不只是画图工具 科研画图的真正痛点往往不是不会用 matplotlib而是手里一堆数据不知道该用什么图把结论讲清楚。这正是 scipilot-figure-skill 想解决的问题。普通画图工具scipilot-figure-skill你说画柱状图它直接plt.bar()先做 EDA列类型、样本量、分布、异常值、相关性顺从用户指令主动追问你想论证什么组间差异趋势关系画出小样本均值柱主动拦截 n5 的均值柱建议改用 stripplot维度硬塞进一张图维度 12 时建议拆图它的首要能力是思考与判断其次才是绘制。核心工作流8 步从原始数据到出版级成图 这是本 Skill 与普通画图工具的根本区别——不能上来就画每一步都建立在前一步之上步骤做什么对应资源0. 理解任务这张图要论证什么数据在哪—1. 剖析数据列类型 / 样本量 / 分布 / 异常 / 相关scripts/profile_data.py2. 选图按数据形态 论证目标决策references/chart_selection.md3. 查规范栏宽 / 字号 / DPI / 字体references/journal_specs.md4. 配环境期刊预设 中文字体scripts/setup_style.py5. 绘制9 类图配方references/plot_recipes.md6. 自检闭环程序自检 AI 读图references/visual_review.md7. 导出多格式 灰度预览scripts/export_figure.py主动拦截 18 个科研画图的经典错误 references/viz_pitfalls.md 内置了 18 条避坑清单。当你的需求踩中其中一条时Skill 会先说明问题、再给替代方案而不是默默照做P1 均值柱掩盖分布n10 时均值柱会误导审稿人 → 改用箱线 stripplotP2 双 Y 轴视觉上的相关是作图者捏造的 → 拆子图或标准化P3 饼图 / 3D 图人眼判断角度误差大 → 横向柱状P14 rainbow / jet 色图→ 改用 viridis / RdBu_rP16 中文 / 负号变方框→setup_style自动配置 CJK 字体P18 子图编号乱放→add_panel_labels一键对齐完整 18 条每条附审稿人视角解释见 references/viz_pitfalls.md。五条硬性原则让图表一次过审 ✅原则说明按最终尺寸出图figsize直接定 Nature 单栏 3.5 in不二次缩放矢量优先数据图走 PDF / SVG / EPS绝不 JPEG色盲友好配色默认 Okabe-Ito 冗余编码 灰度预览字号可读7–9 pt最小 6 pt误差必有交代图注写清 SD / SEM / 95%CI n 检验方法中文图表与多期刊规范支持 中文字体自动配置setup_style(langzh)按优先级查找 Noto Sans CJK SC Source Han Sans SimHei 微软雅黑并修复负号方框从源头消灭中文变方框。中文期刊混排传serif_for_zhTrue实现宋体正文 Times New Roman 数字。多期刊规范内置 Nature / Science / IEEE / Elsevier / PNAS / 中文核心期刊的栏宽、字号、DPI、字体速查见 references/journal_specs.md。v2.1 新增出图后的视觉自检闭环 普通工具画完就结束于是中文方框、文字被裁、图例压数据全留到投稿才暴露。v2.1 补上了出图后的闭环绘制 → 渲染 PNG → 程序自检(缺字/裁切/重叠) AI 读图(遮盖/子图对齐/灰度) ↓ 发现问题 回到对应步骤改图 → 重渲 → 再读直到通过程序抓确定性问题scripts/visual_qa.py 的audit_layout()拦截缺字乱码、文字越界裁切、刻度标签重叠。AI 读图抓感知性问题渲成 PNG 后用多模态读图核对图例是否压数据、子图 a/b/c 是否对齐、配色灰度可分——这些是程序查不出来的。详见 references/visual_review.md。快速上手安装与使用 克隆仓库到 Claude Code 的 skills 目录并安装依赖Python 3.9git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skill \ ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill pip install -r ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill/requirements.txt之后在 Claude Code / Codex / Cursor 里直接说我有这份 results.csv帮我画成论文图Skill 会先剖析数据、追问论证目标、给出推荐图型确认后才进入绘制流程。常用命令行# 数据剖析思考的起点 python scripts/profile_data.py results.csv --group group --group condition # 合规自检投稿前最后过一遍 python scripts/check_figure.py figs/*.pdf --min-dpi 300 --strict项目结构一览 目录 / 文件作用SKILL.md技能主文档定义触发条件与工作流scripts/profile_data.py数据剖析 / EDAscripts/setup_style.py期刊预设 中文字体scripts/export_figure.py多格式导出 灰度预览scripts/check_figure.py文件合规自检scripts/layout_tools.py子图标签对齐 版面整理scripts/visual_qa.py渲染预览 程序自检references/7 份按需查阅的参考文档requirements.txt依赖清单它适合谁写论文需要出版级数据图的科研工作者数据在手却不确定该用什么图的同学被中文 matplotlib 出方框困扰的人投稿总被审稿人挑图表毛病的作者它专注纯数据图——折线、柱状、散点、箱线 / 小提琴、热力图、误差棒、分布图、相关矩阵、多面板组合不做示意图、流程图、架构图。SciPilot Skills 家族还包含文献引用、学术写作等成员scipilot-figure-skill 是其中负责可视化顾问 绘制 视觉自检的一员。【免费下载链接】scipilot-figure-skillSciPilot Skills family - Publication-grade scientific figure copilot for Claude Code项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考