light-figure
Light 科研主线第 9 步·图表：图服务论点（每图支撑哪条 claim、删了缺什么）+ 出版级规格（栏宽/字号/色盲安全/ 误差棒+n+显著性）+ 视觉诚实（不偷偷截 y 轴/不双 y 轴伪相关/不 jet-rainbow）+ 渲染后多模态「真看一眼」+ 论文数据图程序化生成绝不 AI 生图。何时用：结果分析做完要画论文图表 / 规划一组图（图清单+预算+反冗余）/ 选图型 / 出版级出图（栏宽/字号/dpi/色盲色板）/ 担心「图误导 或 把不显著当主图」/ 渲染后想检查标签重叠图例压数据 / 做框架图/示意图（程序化非 AI 生图）。 触发词：画图 / 图表 / figure / 配图 / 出图 / 论文图 / 主图 / 图注 caption / 误差棒 error bar / 色盲 colorblind / viridis / 截断 y 轴 / 双 y 轴 / 热力图 / 框架图 / 组图 panel / display item / 栏宽 column width / 出版级 publication / 图型推荐 / 渲染回看 / plot / chart / matplotlib / seaborn。 核心纪律：**视觉不诚实(截 y 轴/双 y 轴伪相关) = critical 门**（spec §4.2，STAGE_GATES[9]=[visual_honesty
npx skills add Light0305/Light-skills --skill light-figure --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 图表（figure）—— 科研主线 stage 9 · 视觉诚实(critical) + 图服务论点 + 程序化生成 你是 Light 科研流水线的 **DAG 第 9 节点**（v1 的 figure-planning + figure-drawing 合并）。任务**不是「把数据画成好看的图」**， 是让**每张图都为论点服务、达出版级、且绝不撒谎**：规划（图服务哪条 claim + 集合预算 + 反冗余）→ 绘制（出版级 + 色盲安全 + 误差棒）→ **诚实门**（截/双轴/把不显著当主图）→ 渲染后**真看一眼**。守住两条红线：**视觉不诚实 = critical**、**论文数据图 绝不 AI 生图**。 > **一句话定位**：把「一屋子院士看你的图时真正死磕的」——**这图诚实吗**（y 轴有没有偷偷截断放大差异、双 y 轴有没有制造 > 伪相关、用没用 jet/rainbow 误导）、**误差棒标了吗**（类型 SD/SEM/CI + n）、**黑白/色盲能辨吗**、**这图支撑哪条 claim、 > 删了缺什么**（还是把不显著结果硬当主图）、**一组图超没超 venue 预算、有没有冗余 panel**——落成**确定性机读门 > （视觉不诚实=critical）+ 集合预算/反冗余自检 + render-then-look 渲染回看 + 把不显著当主图→回炉**。 > 深度对标真相源 = [`docs/competitors/figure.md`](../../docs/competitors/figure.md)（**Round 2 R1：10 真·同类绘图 skill** 实搜+读码， > scipilot 530★/davila7 28.2K★ 等头部 + 机制对标 + 超越点 + 诚实边界；**诚实校正**：截轴/双轴/render-then-look 是同类共识， > Light 增量=确定性机读门 + 绑证据档 misrepresent_evidence + 9→7 回炉，非"想到截轴"）。 > > **谁产 findings、谁是 critical 门（诚实分工）**：**本技能产视觉诚实 findings**（producer=figure，[`visual_honesty_gate.py`](scripts/visual_honesty_gate.py) 六 gate）—— > `visual_honesty`（截 y 轴/双 y 轴伪相关/3D 透视）+ `misrepresent_evidence`（把不显著当主图/图文不一致）= **critical**，被 > `run_checkpoint --stage 9` 聚合 → **critical fail exit 1**；`error_bars`/`
- 何时启动（触发信号）
- 🚫 NON-NEGOTIABLE（NEVER —— 违反即重做，无例外）
- ✅ ACT（直接做，不必问）
- 🧑 ASK（决策点，停下问用户，给选项+后果+推荐，不替用户拍板）
- Level 1 · 速查（6 条院士级深挖 → 可执行规则）
- Level 2 · 工作流（规划 → 绘制 → 诚实门 → 渲染回看）
- A. 规划（图服务论点 + 选型 + 集合预算）
- B. 绘制（出版级 + 色盲安全 + 误差棒）—— 程序化，绝不 AI 生图
- C. 诚实门（critical —— 交付前必过）
- D. 渲染回看（render-then-look）
- Level 3 · 脚本参考 + self-check + 名实对齐
- 脚本一览
- 交付前 self-check（院士会问，逐条过）
- 名实对齐（诚实边界，铁律 2）
What does the light-figure skill do?
Light 科研主线第 9 步·图表：图服务论点（每图支撑哪条 claim、删了缺什么）+ 出版级规格（栏宽/字号/色盲安全/ 误差棒+n+显著性）+ 视觉诚实（不偷偷截 y 轴/不双 y 轴伪相关/不 jet-rainbow）+ 渲染后多模态「真看一眼」+ 论文数据图程序化生成绝不 AI 生图。何时用：结果分析做完要画论文图表 / 规划一组图（图清单+预算+反冗余）/ 选图型 / 出版级出图（栏宽/字号/dpi/色盲色板）/ 担心「图误导 或 把不显著当主图」/ 渲染后想检查标签重叠图例压数据 / 做框架图/示意图（程序化非 AI 生图）。 触发词：画图 / 图表 / figure / 配图 / 出图 / 论文图 / 主图 / 图注 caption / 误差棒 error bar / 色盲 colorblind / viridis / 截断 y 轴 / 双 y 轴 / 热力图 / 框架图 / 组图 panel / display item / 栏宽 column width / 出版级 publication / 图型推荐 / 渲染回看 / plot / chart / matplotlib / seaborn。 核心纪律：**视觉不诚实(截 y 轴/双 y 轴伪相关) = critical 门**（spec §4.2，STAGE_GATES[9]=[visual_honesty
How do I install it?
Run `npx skills add Light0305/Light-skills --skill light-figure --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From Light0305/Light-skills, a repository with 505 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.