SciPilot Figure

Установка

npx skillfoxx add skills/scipilot-figure-skill

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a claude-code -y

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a cursor -y

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a github-copilot -y

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a codex -y

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a gemini-cli -y

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a cline -y

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a roo -y

npx skills add haojae/scipilot-figure-skill --skill scipilot-figure-skill -a opencode -y

git clone https://github.com/Haojae/scipilot-figure-skill.git ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill
pip install -r ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill/requirements.txt

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Скилл работает как советник по научной графике и только потом как рисовальщик. Сначала он профилирует данные скриптом profile_data.py: типы столбцов, размер выборки, распределения, выбросы, корреляции. Затем спрашивает, что именно нужно доказать графиком, и по решающей схеме подбирает тип диаграммы, активно отсекая типичные ошибки: столбики средних при малой выборке, две оси Y, круговые и трехмерные диаграммы, некорректное усечение оси, радужные палитры. Дальше он сверяется с требованиями журналов по ширине колонки, кеглю и разрешению, настраивает стиль и шрифты, включая автоподбор шрифтов CJK, и рисует на matplotlib, seaborn и plotly. После отрисовки идет цикл самопроверки: программная проверка на пропавшие глифы, обрезку и наложения плюс чтение готового изображения на предмет перекрытий и выравнивания панелей. Экспорт делается сразу в конечном размере с векторными форматами и предпросмотром в оттенках серого.

Для кого. Для исследователей, аналитиков и авторов статей, которым нужны графики уровня научного журнала с обоснованным выбором типа диаграммы.

Пример запроса к агенту

Вот results.csv, помоги сделать из него фигуру для статьи под однополосную колонку Nature

Ограничения

Скилл покрывает только графики по данным: линии, столбики, диаграммы рассеяния, ящики и скрипки, тепловые карты, распределения, матрицы корреляций и многопанельные фигуры, и не делает схемы и блок-схемы. Нужен Python 3.9 и выше с matplotlib, seaborn, plotly, pandas, numpy и scipy, часть возможностей требует дополнительных пакетов вроде SciencePlots, kaleido или PyMuPDF, без них соответствующие функции пропускаются. Для корректных китайских подписей в системе должны быть установлены шрифты CJK.

Как отключить. Удалите папку scipilot-figure-skill из каталога скиллов, например из ~/.claude/skills/. Установленные Python-пакеты при необходимости удаляются отдельно.

Проверка безопасности

• Запускает Python-скрипты, которые читают файлы данных и записывают файлы фигур
• Устанавливает сторонние пакеты построения графиков

Коротко о README

README описывает скилл семейства SciPilot, который сначала думает, потом рисует: профилирует данные, уточняет цель графика, подбирает тип диаграммы по решающей схеме и отсекает типичные ошибки научной визуализации. Рабочий процесс из восьми шагов ведет от разбора данных к выбору графика, сверке с журнальными требованиями, отрисовке и экспорту в конечном размере. В версии 2.1 добавлен цикл визуальной самопроверки после отрисовки: программная проверка плюс чтение готового изображения. Стек это matplotlib, seaborn и SciencePlots для статики и plotly для интерактива, есть автоподбор шрифтов CJK и по умолчанию палитра, устойчивая к дальтонизму. Скилл работает с Claude Code, Codex и Cursor, документация на английском и китайском, лицензия MIT.

SKILL.md

---
name: scipilot-figure-skill
description: >-
 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）。
---

# 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】。

Похожие