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scipilot-figure-skill

SciPilot Skills 家族成员,负责科研数据可视化——但定位不是"画图工具", 而是"可视化顾问"。先做数据剖析(列类型/样本量/分布/异常值/分组结构/相关性), 再结合用户的论证目标推荐图型,主动拦截科研画图的经典错误(小样本画均值柱掩盖 分布、双 Y 轴、饼图、Y 轴不当截断、rainbow 色图、把分类点连成折线等),最后 产出 Nature / Science / IEEE / Elsevier / PNAS / 中文核心期刊级别的成图。 覆盖纯数据图:折线、柱状、散点、箱线 / 小提琴、热力图、误差棒、分布图(直方 图 / KDE)、相关性矩阵 / 散点矩阵、多面板组合。技术栈 matplotlib + seaborn + SciencePlots(静态)+ plotly(交互)。中英文双语,中文模式自动配置 Noto Sans CJK / Source Han Sans / SimHei 并修复负号方框,支持中文期刊"宋体正文 + Times New Roman 数字"混排。默认色盲安全配色 + 冗余编码 + 灰度预览。出图后做 "视觉自检闭环":渲染 PNG 预览→程序自检缺字/文字裁切/刻度重叠→AI 读图复核遮盖 与子图对齐→回改重渲,直到通过。 当用户的任务涉及以下任何情况时主动触发:论文配图、科研画图、数据可视化、 不知道用什么图、怎么展示数据、用什么图好、期刊投稿图、figure、出版级图表、 matplotlib、seaborn、plotly、误差棒、显著性标注、色盲安全配色、矢量图导出、 中文论文图表、多面板。**即使用户只是给一批数据问"这个怎么画"或"用什么图 好",也应使用本技能——本技能首要能力是"判断该用什么图",其次才是绘制。** 不做示意图、流程图、架构图。

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# scipilot-figure-skill — 科研数据可视化顾问

> SciPilot Skills 家族成员 | 从数据剖析到出版级成图

## 概述

科研工作者最大的画图痛点往往不是"不会用 matplotlib",而是"手上一堆数据,不知道该用什么图把结论讲清楚"。本技能的**首要能力是【思考与判断】**,其次才是【绘制】。

具体地——**永远先思考再画**:
1. 先理解数据再选图——拿到数据先做 EDA,用事实驱动图型选择
2. 先想清楚"这张图要论证什么"——同样数据,不同论点 = 不同图
3. 主动拦截科研画图的经典错误,而不是顺从
4. 维度太多就建议拆图,不硬塞
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