scipilot-figure-skill
科研数据可视化顾问，先思考后绘制，确保图表清晰且符合期刊规范。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：scipilot-figure-skill。 它的用途是：科研数据可视化顾问，先思考后绘制，确保图表清晰且符合期刊规范。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/scipilot-figure-skill/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
当你
对AI说：‘我这里有份实验数据的CSV文件，想画张图展示A、B两组在不同时间点的指标变化，准备投Nature子刊。’ 它会先询问你具体的论证重点（比如是比较组间差异还是展示时间趋势），然后自动分析数据分布、样本量，推荐使用带误差棒的折线图或箱线图，并配置Nature期刊的图表样式、色盲安全配色，最终生成符合出版规范的图表文件，并提示你进行视觉复核。
介绍
科研工作者常面临‘手上有数据，却不知如何有效呈现’的困境。scipilot-figure-skill 正是为解决此痛点而生，它定位为‘可视化顾问’，而非单纯的画图工具。其核心工作流强调‘先思考，后绘制’，从剖析数据结构、明确论证目标开始，再结合期刊规范推荐合适的图表类型，并主动拦截科研绘图中常见的错误（如小样本使用均值柱状图、不当使用双Y轴等）。
该技能覆盖了折线图、柱状图、散点图、箱线图、热力图等主流科研数据图表，技术栈基于 matplotlib、seaborn、SciencePlots 和 plotly。特别针对中文论文场景，支持中文字体自动配置与混排，确保图表符合中文核心期刊的出版要求。
它适合所有需要进行科研数据可视化、特别是准备向学术期刊投稿的研究人员、研究生和数据分析师。与市面上许多‘一键出图’的工具不同，它要求用户先明确‘这张图想论证什么’，通过数据驱动的决策框架来确保图表的科学性与说服力。
其根本区别在于内置了一套从数据理解到视觉自检的完整顾问流程，不仅生成图表，更确保图表能清晰、准确、合规地传达科学发现，避免因图表问题导致论文被拒或误解。
核心特点
核心区别在于其‘顾问’定位与‘主动拦截’机制。它不是被动执行绘图命令，而是先通过数据剖析（EDA）理解数据特征，再基于用户的论证目标推荐最合适的图表类型，并主动指出并纠正科研绘图中常见的错误选择（如对小样本数据使用掩盖分布的均值柱状图）。
注意事项
不适用于绘制示意图、流程图、系统架构图等非数据驱动的图表。
常见问题
这个技能和直接用 matplotlib 画图有什么区别？
它不仅是绘图工具，更是可视化顾问。它会先分析你的数据结构和论证目标，推荐最合适的图表类型，并主动拦截科研绘图中的常见错误，确保最终图表符合期刊规范，而不仅仅是执行绘图代码。
支持中文论文的图表吗？
完全支持。中文模式下会自动配置中文字体（如思源黑体、宋体），修复负号显示为方框的问题，并支持中文期刊常见的‘宋体正文+Times New Roman数字’混排格式。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/scipilot-figure-skill/raw/index.md 读取 scipilot-figure-skill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/scipilot-figure-skill/raw/index.md（查看排版版本）