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v2.1 重磅升级:scipilot-figure-skill 出图后视觉自检闭环,让 AI 帮你挑错
v2.1 重磅升级scipilot-figure-skill 出图后视觉自检闭环让 AI 帮你挑错【免费下载链接】scipilot-figure-skillSciPilot Skills family - Publication-grade scientific figure copilot for Claude Code项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skillscipilot-figure-skill 是 SciPilot Skills 家族的科研数据可视化技能帮你在 Claude Code 里产出 Nature / Science / IEEE / 中文核心级别的出版级图表。v2.1 这次重磅升级补上了最关键的一环——出图后的视觉自检闭环渲染 PNG 预览 → 程序自检 → AI 读图挑错 → 回改重渲循环直到干净把投稿时才暴露的排版毛病全部挡在导出之前。 先说痛点科研画图为什么总带病投稿普通画图工具画完就结束——没人回看成图。于是这些问题一路活到审稿人手里中文变成□□□方框、负号变豆腐块轴标签被画布边缘切掉一截图例正好压在一簇数据点上多面板的 a/b/c 编号横看不齐、竖看也歪v2.1 为此在避坑清单 references/viz_pitfalls.md 中新增了P16–P18三条排版/渲染类坑它们和前面 15 条图型坑不同——画的时候看不出来导出后才暴露编号问题为什么当时发现不了P16缺字乱码中文 / 负号 / 特殊符号变方框matplotlib 缺字只发一条 warning不报错、照样出图P17文字裁切、图例遮盖数据必须看到像素层才看得出重叠P18多面板子图 a/b/c 编号不对齐各子图 y 轴刻度宽度不同时才错位 核心升级出图后的视觉自检闭环v2.1 的核心思路一句话先把图渲染成 PNG再让机器 AI分工挑错。因为矢量 PDF/SVG 没法直接看像素层的遮挡必须先栅格化成预览图。完整闭环见 references/visual_review.md绘制 → ① 渲染 PNG 预览 → ② 程序自检(visual_qa) → ③ AI 读图复核 ↓ 发现问题 ⑤ 通过 ← ④ 回到对应步骤改图 → 重新渲染 → 再读图 ←┘两层检查的分工是这样的层工具负责抓什么程序自检scripts/visual_qa.py 的audit_layout()确定性问题缺字乱码直接判 FAIL、文字越界裁切、刻度标签重叠WARNAI 读图Read 工具读 PNG 8 项清单感知性问题图例压数据、标注互相叠、子图编号对齐、配色灰度可分两个关键设计缺字检测双通道拦截matplotlib 不同版本对缺字老版本走 warnings、新版本走 logging——visual_qa两条通道同时挂上任何缺字都逃不掉从源头把方框挡在导出之前。AI 读图才是终检程序 PASS 不代表图好看。图例正好压住数据点这两个颜色灰度下分不开这类问题程序查不出只有把图当图像来看才发现。这也是让 AI 帮你挑错的落地方式——运行在具备多模态读图能力的 AI 上闭环是真能执行的不是一句空话。 AI 帮你挑错8 项读图自检清单渲完预览图后AI 不是扫一眼说看起来不错而是逐条核对 references/visual_review.md 的 8 项清单#检查项看什么1乱码 / 方框中文是否变豆腐块±×μΔ、希腊字母、上下标有没有缺字2文字裁切标题、轴标签、图例有没有被画布四边切掉3遮盖 / 重叠图例压没压数据显著性标注有没有互相叠刻度挤没挤成一团4子图编号对齐a/b/c/d 横看一条线、竖看一条线风格统一吗不能a和(a)混用5子图间距子图之间有没有互相侵入colorbar 有没有压住数据6配色与灰度类别颜色区分得开吗灰度预览下还分得开吗7数据完整性数据点、误差棒顶端、最高的柱有没有被坐标轴范围切掉8跨子图一致性同一变量在各 panel 是否同色、同标记、同量纲 发现问题后怎么改一张回改对应表清单命中问题后不要手 P 预览图而是回到对应环节改。常见发现与改法读图发现回改动作中文 / 符号缺字方框setup_style(langzh)配 CJK 字体查setup_style.py --list-fonts文字被裁切finalize_figure(fig)兜底理版导出时bbox_inchestight图例压住数据图例移到图外bbox_to_anchor或改末端标注子图标签不对齐add_panel_labels(fig, stylenature)统一重打配色灰度分不开换 colorblind / Okabe-Ito 调色板 加线型、marker 冗余编码其中两个配套脚本值得认识一下scripts/layout_tools.pyadd_panel_labels()把每个标签锚在子图左上角、再施加统一的 points 偏移天然做到横竖成线还内置 Nature 系a b c与 IEEE 系(a)(b)(c)风格一行切换finalize_figure()则自动启用 constrained_layout 理顺版面。scripts/visual_qa.pyrender_preview()渲一张 150 dpi 预览够看清文字与重叠又不至于拖慢读图audit_layout()非破坏性检测、只测不改。⚠️循环纪律新手最容易忽略的部分每改一处就重渲一次——一次改五处再猜结果看不到就是没验证最多 3 轮3 轮还过不了多半是图型选错了回 references/chart_selection.md 重选或数据维度太多拆图矢量导出永远放在闭环通过之后——由 scripts/export_figure.py 最后输出 PDF / SVG 灰度预览把问题挡在投稿之前而不是投稿之后。 最快上手两步安装一句话用起来git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skill ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill cd ~/.claude/skills/scipilot-figure-skill pip install -r requirements.txt核心依赖只有 matplotlib / seaborn / pandas 等常见库完整清单见 requirements.txtSciencePlots、pypdf 等可选增强缺失时会优雅降级不影响运行。装好后不用写什么复杂命令直接对 AI 说我有这份 results.csv帮我画成 Nature 双栏的论文图。它会按 8 步流程自动走剖析数据 → 推荐图型 → 查期刊规范 → 配环境绘制 →视觉自检闭环→ 导出。中文图会自动配置 Noto Sans CJK / 思源黑体并修复负号方框中文字体不再需要你操心。✅ 小结升级点解决的问题render_preview()渲染 PNG让看成图成为可能AI 读图有据可依audit_layout()程序自检缺字、裁切、刻度重叠等确定性问题导出前就 FAIL 住AI 读图 8 项清单遮盖、对齐、灰度可分等感知性问题逐条终检回改对应表 3 轮纪律发现问题知道去哪改且不会无限循环一句话v2.1 之前scipilot-figure-skill 帮你画出出版级图表v2.1 之后它还会自己看着图挑错、改到过关为止。对新手来说这相当于把排版审稿人内置进了画图流程——投稿前问题已被 AI 挡在门外。【免费下载链接】scipilot-figure-skillSciPilot Skills family - Publication-grade scientific figure copilot for Claude Code项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scipilot-figure-skill创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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