Claude Code Skills · Category

论文 · 图表绘制

paper figure / illustration / mermaid / drawio / plotly / seaborn 等可视化与配图。

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drawio

Chanw-research/claude-code-paper-writing

论文和汇报中需要精细化图表的场合，drawio 提供比 mermaid 更强的灵活度。这个 skill 调用 drawio XML 格式，配有 8900 余种模板，可用于网络拓扑图、UML、架构图以及含 AWS、Azure 专有图标的场景。适合对像素位置与颜色有精确要求的示意图，不适合简单流程图（用 mermaid）或数据驱动图表（用 vega）。

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figure-description

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figure-description 是面向专利撰写的 Claude Code skill。用户提供技术示意图，它按附图自动分配参考数字编号（Fig 1 用 100–199，Fig 2 用 200–299，以此类推），并参考发明公开书与权利要求书，生成形式规范的中文附图说明。适用于专利撰写阶段，将草图中的技术特征对应到权利要求，同时产出符合审查指南的附图说明文本。

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figure-generation

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用于论文图表生成的 Claude Code skill。以 matplotlib/seaborn 为核心，先用查询扩展明确需求，再生成并执行绘图代码，最后自动用 VLM 检查视觉效果并迭代修正。涵盖柱状图、折线图、热图、训练曲线、消融图等常见科学图表类型。适合在论文写作中快速生成格式统一的图表，减少手动调整代码的工作量。

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figure-planner

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针对论文图表逻辑的设计与审计 skill。它解决的是单个主图信息过载、面板分工模糊、图例与正文脱节这类问题。核心做法是：先给每个主图写一句可辩护的 claim，再分配每个面板的唯一角色（证据、方法说明、验证、排序、转化示意等），然后调整主图与补图的归属。在草稿阶段，把图表从“按绘图方便组织”改成“按论证逻辑组织”时用得上。

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figure-spec

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从结构化 JSON 确定性生成出版级 SVG 矢量图（架构图、工作流图、管道图）的 Claude Code skill。每份 JSON 对应完全一致的 SVG 输出，支持矩形/圆/菱形等多形状节点与中文多行标签。无需联网或 API 密钥，适用于论文、技术报告中对节点位置和连接语义要求严格的正式图表场景。

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mermaid-diagram

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用于论文写作中快速生成 Mermaid 图表的 Claude Code skill。输入自然语言的需求描述，自动选出最合适的图类型、生成 Mermaid 代码并保存为 .mmd 文件到 figures/ 目录。内置语法校验，遇到错误反复修正最多三次。流程图

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针对 Nature Portfolio 期刊投稿流程而设计的 Data Availability 写作辅助。自动生成符合出版社要求的英文数据可用性声明，涵盖存储库选择、数据集引用格式与 FAIR 元数据检查。特别考虑中文作者常见的表述习惯，将“可向通讯作者索取”这类模糊说法转化为 Nature 认可的受限访问声明。适用于准备投稿 Nature 系列杂志时整理原始数据与补充材料的发布方案。

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nature-figure

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面向 Nature 系列等高水平期刊的论文图表绘制 skill。支持 Python 与 R 两种后端，强调在动笔之前先建立"图表契约"——明确每张图要支撑的结论、证据层级与审稿风险。配色上优先使用统一方法族而非最大色相分离。适合准备投稿阶段需要反复修改多面板组合图的场景。

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paper-figure

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基于实验数据自动生成出版级图表与 LaTeX 表格的 Claude Code skill。适用范围包括训练曲线、方法对比柱状图、热力图、箱线图等数据驱动图表，以及消融实验等对比表格。无法自动生成架构示意图或定性结果图——这类需要手动绘制并置于指定目录。适合在论文写作收尾阶段集中成图，减少逐张手动调整样式的工作量。

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paper-illustration

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用 Gemini 的图像生成能力配合 Claude 的审校迭代，构造一个多阶段工作流来生成学术论文的图表。专注于架构图和方法示意图，经过布局优化和风格验证环节来保证配色、间距与排版符合 CVPR 或 NeurIPS 的标准。适合在撰写论文需要生成图表但不想手动反复调整的场景。

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plotly

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Plotly 是一个 Python 交互式图表库，提供 50 余种图表类型。通过 Plotly Express 高层接口或 Graph Objects 底层控制，可以快速生成带悬停提示、缩放与平移功能的图表。适用于需要交互性的探索性数据分析、报告演示，以及论文中初步探索数据分布。最终出版的静态图表仍需依赖 matplotlib 或科学可视化工具。

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seaborn

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Seaborn 是基于 matplotlib 的统计绘图库，专门处理 DataFrame 数据与变量映射。内置箱线图、小提琴图、成对图、热力图等常见统计图表类型，能自动计算置信区间和分组统计量。论文写作中用于快速完成数据探索和

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