qinyan-nature-figures
面向 Nature Portfolio 与高影响力期刊的证据驱动科研绘图技能。用于从原始或汇总数据设计单图与多面板 figure、选择合适图形语法、编写 Python/R 绘图代码、重绘现有图件、生成机制示意图草案、撰写图注并导出可编辑 SVG/PDF 与高分辨率 TIFF/PNG；同时检查数据完整性、颜色可访问性、统计标注和最终尺寸可读性。触发场景包括 Nature 绘图、科研作图、论文配图、scientific figure、publication plot、multi-panel figure、graphical abstract、机制图、图形摘要和 figure audit。
npx skills add LeonChaoX/qinyan-academic-skills --skill qinyan-nature-figures --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.
# 沁言 Nature 科研绘图 先定义图要证明什么，再决定画什么。期刊级图件是证据结构、视觉层级、数据诚信和可复现导出的共同产物。 ## 路由 - **定量图件**：使用 Python（matplotlib/seaborn）或 R（ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap）。 - **机制图或图形摘要**：先建立概念与关系清单，再使用矢量工具或可用的图像生成能力制作草案；不得用 AI 图替代定量证据。 - **已有图件审查**：同时检查图源代码、最终导出和最终版面尺寸，不能只看屏幕截图。 优先服从用户现有语言与项目栈。用户未指定且不存在项目约束时，默认使用 Python，并在交付中说明；只有选择会显著影响复现或协作时才询问。 ## 图件契约 绘图前写出： 1. `Conclusion`：读者看完图后应能复述的一句话。 2. `Evidence hierarchy`：主证据、支持证据、对照与边界。 3. `Panel map`：每个面板的任务、数据和与其他面板的关系。 4. `Data contract`：变量、单位、独立样本、缺失、排除和变换规则。 5. `Statistics contract`：估计量、误差、检验、校正、`n` 与配对/重复结构。 6. `Export contract`：栏宽、目标尺寸、字体、矢量/栅格、分辨率和 source data。 详细模板读取 [references/figure-contract.md](references/figure-contract.md)。 ## 执行流程 1. **审计数据。** 保留输入行数、排除规则、变换和聚合前后计数；不得静默删除异常或缺失值。 2. **选择图形。** 根据科学问题、变量类型和实验层级选图，不按“看起来像顶刊”选图。读取 [references/chart-selection.md](references/chart-selection.md)。 3. **规划版面。** 先安排主面板与阅读顺序，再写绘图代码；面板数量服务论证，不追求填满页面。 4. **编码与导出。** 固定随机种子、字体、尺寸、颜色、排序和导出参数；保留可运行源码。 5. **写图注。** 说明样本、`n`、中心量、误差、检验、校正、符号和缩写，使图注可独立理解。 6. **自动预检。** 执行 `python scripts/figure_preflight.py <source.py|source.R> --artifact <figure.svg> ...`。 7. **视觉核验。** 在最终印刷尺寸检查标签、图例、线宽、遮挡、色盲可辨识、面板一致性和缩放后的栅格清晰度。 8. **交付溯源包。** 提供源码、导出文件、source data、参数说明、排除记录和剩余风险
- 路由
- 图件契约
- 执行流程
- 默认交付
- 质量门槛
- 资料路由
What does the qinyan-nature-figures skill do?
面向 Nature Portfolio 与高影响力期刊的证据驱动科研绘图技能。用于从原始或汇总数据设计单图与多面板 figure、选择合适图形语法、编写 Python/R 绘图代码、重绘现有图件、生成机制示意图草案、撰写图注并导出可编辑 SVG/PDF 与高分辨率 TIFF/PNG；同时检查数据完整性、颜色可访问性、统计标注和最终尺寸可读性。触发场景包括 Nature 绘图、科研作图、论文配图、scientific figure、publication plot、multi-panel figure、graphical abstract、机制图、图形摘要和 figure audit。
How do I install it?
Run `npx skills add LeonChaoX/qinyan-academic-skills --skill qinyan-nature-figures --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 LeonChaoX/qinyan-academic-skills, a repository with 759 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.