01 AgentFigureGallery：先挑参考图，再决定怎么画
功能介绍
和其他科研绘图 Skill 不同，AgentFigureGallery 不是一个直接根据实验数据画图的 Skill。
它在项目仓库中提供了一万六千多张候选图，然后制作了一个可视化界面。
用户可以在界面中按图型检索候选图，通过 Like、Reject 记录喜好，用 Select 选定本次参考，再交给绘图助手使用。
效果演示
在我提供任务目标和数据之后，Skill 展开选图网页，并提示我们选择绘图参考。
在我勾选并确认后，Skill 开始绘制，下方是成图。
成图的配色基本参考了我喜欢的例图，在色彩风格上还原度很高。
使用过程中最省心的地方就是不用自己考虑视觉风格，只需要勾选喜欢的例图，然后等待绘图结果。
不过比较可惜的是，有些例图的图型很棒，但可能是数据不匹配，Skill 不能按照期望的图型绘制。
02 Nature Skill：围绕论文结论组织多面板图
AgentFigureGallery 聚焦于图形风格，接下来的这个 Skill 则更倾向论文叙事。
功能介绍
Nature Skill 中的 nature-figure 是一个特别擅长整理多面板论文图的 Skill。
它会先明确图件要表达的结论，安排主证据、对照和验证面板，再完成绘制与审查。
除了叙事，Skill 还格外注意格式，像子图对齐、文字遮挡、统计标注和导出格式也在检查范围内。
效果演示
Nature Skill 的过程直接很多，在我提交实验数据和结论后，Skill 开始安排图形选择和排版。
从图中也能看到，Nature Skill 对于安排图片布局是有叙事重心的。
回归图占了更大的位置，曲线和误差带成为视觉重点，其他小图围绕它展开，整张图有比较明确的主次。
03 Academic Figure Skill：根据数据和目标选择图型
Nature Skill 关注整张 Figure 的组织，Academic Figure Skill 则更关注单个图，它会结合数据特点和绘图目标，判断哪种图型最合适。
功能介绍
Academic Figure Skill 从理解数据和绘图目标开始，经过图型论证、风格设置、绘制和质量验证，完成整套流程。
内置 29 种图型及配套资产，匹配时会优先复用已有脚本，再通过多轮检查处理布局、数据完整性和输出质量。
效果演示
在发送实验数据和希望能展示的信息后，Skill 开始为每一个图检索合适的图型。
我提了非常多的要求，Skill 会在选图型时尽量覆盖用户要求。所以可以看到这张图的图型复杂度要明显高于其它 Skill 的绘制结果。
04 Origin Style Replot：把参考图做成可编辑 Origin 工程
刚才介绍的 Skill 大多借助 Python、R 编写代码实现图像绘制，后续调整图像需要调整代码。接下来介绍的 Skill 则在 Origin 上绘图，返回可编辑的 .opju 工程。
功能介绍
Origin Style Replot 可以分析论文图片，然后直接在 Origin 上 1：1 绘制例图，并且返回 .opju 工程，用户可以继续在 Origin 里修改。
Skill 也支持用户一起提供例图和实验数据，然后分析实验数据和例图图型，生成可编辑图形的.opju 文件和图片。
效果演示
我找了某篇论文的多面板图，让 GPT 模拟数据并复刻。原图如下：
Skill 在 Origin 中把这张图复刻下来了。
从配色、线条和布局来看，还原度非常高。但是字体、字号没办法 1：1 还原。
我还试了很多其他图型，大部分 Origin 支持的图型都可以很好的复刻。
05 figures4papers：复用已发表论文的绘图经验
Origin Style Replot 适合已经有明确例图的同学。想直接用已发表论文的绘图代码，可以看 figures4papers。
功能介绍
figures4papers 汇集作者用于 Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS 等论文的绘图脚本，并整理成 Skill。
Skill 里面放了作者真实论文中的 Python 绘图代码，还有配色约定、常见图形组合、设计原则和教程，能让 AI 沿着已有案例调整。
效果演示
提供实验数据和目标图型后，Skill 绘制结果如下：
这套图很有机器学习论文的味道，整体配色、字体和字号都更正式。
图型间的排版规整，字号适中。整体看下来不花哨，但对比关系清楚，放进实验结果部分比较顺眼。
06 K-Dense Scientific Visualization：检查图件，准备投稿文件
借鉴例图画法，虽然能把配色和排版做得更成熟。但有些期刊还有图片的尺寸、格式等要求 ，K-Dense 就适合接手这一步。
功能介绍
K-Dense 的 scientific-visualization 支持绘图，也提供图像元数据、配色对比和期刊导出检查工具。
它的检查功能支持检查：尺寸、分辨率、色彩模式、字体等属性，还可以结合目标期刊和投稿阶段规划输出，列出需要修改或人工复核的问题。
效果演示
我提供了实验数据并调用 Skill 的绘图功能，得到如下图：
然后再次把这张图交给 Skill 并提供目标期刊，得到了一份检测报告。
图本身中规中矩，但检查报告更有看头。Skill 根据目标期刊要求找出了草稿图中的 4 项问题。
总结
这 6 个 Skill 各有擅长的任务，可以直接按需求选择。
我把这 6 个项目整理了一遍，最后做成了一份：《SCI 绘图 Skills 使用手册》，包括：
-
每个 Skill 的安装包； -
每个 Skill 适合什么绘图任务； -
常用提示词怎么写； -
Skill 怎么组合使用。
如果你也想快速上手使用，私信回复「B912」，我把这份整理好的使用手册发你。
B795：可编辑 PPT 生成系统安装包和使用手册
B814：ChatGPT 安装包、使用教程视频
科研小白需安装的 11 个 SKills
B861：英文降 AI 率教程与自查清单
B685：创新点设计与可证伪性检验Skill安装包：paper-novelty-design
B754：drawio绘图软件、skill、插件安装包和使用
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