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建立、修改、審查並匯出符合投稿等級的科學圖表，適用於 Nature 系列及其他高影響力期刊，使用 Python（matplotlib/seaborn）或 R（ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap），包括多面板圖、figures4papers 風格作品，以及期刊就緒的 SVG/PDF/TIFF 輸出。用於論文或科學圖表、手稿資料視覺化、論文配圖、學術寫作配圖、科研繪圖、科研作圖、畫圖、作圖、出圖、論文圖表、可視化。在繪圖前先定義結論、證據邏輯、資料完整性、模板相容性、匯出需求及審稿風險；尊重或記住 Python/R 後端選擇。另外，對於明確要求 AI 生成的圖形摘要、機制圖、概念示意圖、論文示意圖、機制示意圖、圖形摘要，請使用獨立的 OpenRouter GPT Image 2 路線；此路線跳過後端選擇，並將輸出視為草稿。請勿用於互動式儀表板、純統計分析、資料清理、文獻回顧、程式碼除錯、純照片編輯，或非以手稿圖表為目的的 Illustrator/Figma 優先資訊圖表。

2.9萬星標
1745分支
更新於 2026/7/17
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相關技能

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Create, revise, audit, and export submission-grade scientific figures for Nature-family and other high-impact venues in Python (matplotlib/seaborn) or R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap), including multi-panel plots, figures4papers-style work, and journal-ready SVG/PDF/TIFF outputs. Use for paper or scientific plots, manuscript data visualization, 论文配图、学术写作配图、科研绘图、科研作图、画图、作图、出图、论文图表、可视化. Define the conclusion, evidence logic, data integrity, template compatibility, export needs, and reviewer risks before plotting; honor or persist the Python/R backend choice. Also use the separate OpenRouter GPT Image 2 route for explicit AI-generated graphical abstracts, mechanism diagrams, concept schematics, 论文示意图、机制示意图、图形摘要; this route skips backend choice and treats outputs as drafts. Do not use for interactive dashboards, statistics-only analysis, data cleaning, literature review, code debugging, pure photo editing, or Illustrator/Figma-first infographics without manuscript-figure intent.

Nature 圖表製作 — 路由器

此技能分為兩層：

  • 靜態層位於 static/ 下，包含版本化、可重複使用的內容片段（圖表合約與預設立場，以及每個後端的快速入門）。
  • 動態層（此檔案加上 manifest.yaml）會偵測繪圖後端，並僅載入當前工作所需的片段。大型設計、API、模式與 QA 資料則存放在隨需參考中。

請勿嘗試從記憶體或此路由器套用圖表邏輯。務必按照以下說明從磁碟載入片段。

路由協定

每次呼叫此技能時，請遵循以下步驟。

0. 檢查 OpenRouter AI 示意圖路線

如果使用者明確要求使用 OpenRouter、GPT Image 2、影像生成 API 或類似用語來生成手稿示意圖、圖形摘要、機制圖、概念插圖或論文示意圖，則不要詢問「Python 還是 R？」。這是一條非繪圖的 AI 示意圖路線。

對於此路線：

  1. 讀取 manifest.yaml 和 always_load 檔案。
  2. 讀取 references/openrouter-image-generation.md。
  3. 當使用者想要實際 API 呼叫或可重現的 payload 時，使用 scripts/generate_openrouter_schematic.py。
  4. 將輸出視為草稿示意圖/圖形摘要，而非定量資料面板。請勿編造實驗數值、作者標誌、機構標記或未經支援的機制。

僅在處理繪圖、圖表、資料視覺化或手稿圖表組裝任務（非明確的 OpenRouter AI 影像生成請求）時，才繼續進行 Python/R 後端閘門。

1. 載入 manifest 與核心層

讀取 manifest.yaml。它宣告了 backend 軸、允許的值，以及每個值對應的檔案路徑。

同時讀取 always_load 下列出的每個檔案（static/core/contract.md 和 static/core/stance.md）。這些檔案包含適用於每個圖表工作的圖表合約、後端閘門、缺少執行環境規則、隱私規則以及預設操作立場。

2. 解析後端 — 阻斷閘門

後端選擇會阻斷繪圖任務，但不應讓同一使用者反覆感到困擾。按以下順序決定 backend 值：

  1. 如果當前請求明確選擇 Python 或 R，則使用該後端，並以 scripts/nature_figure_backend.py set python 或 scripts/nature_figure_backend.py set r 儲存。
  2. 如果請求提供了明確語言特定的輸入檔案/工作流程，則使用該後端並儲存。
  3. 否則執行 scripts/nature_figure_backend.py get。如果返回 python 或 r，則使用已儲存的偏好。
  4. 如果沒有已儲存的偏好，則精確地問一個簡潔的問題 — Python 還是 R？我會記住這個作為你的預設。 — 然後停止。使用者回答後，先儲存答案再繼續。
  • python — matplotlib / seaborn。
  • r — ggplot2 / patchwork / ComplexHeatmap。

請勿僅根據美學猜測或選擇後端。僅在使用者明確要求你選擇時才推薦後端；此時使用 references/backend-selection.md，說明理由，儲存所選後端，然後繼續。一旦選定，後端對於所有繪圖、預覽、匯出和視覺 QA 都是排他性的（參見 core/contract.md）。此閘門不適用於上述明確的 OpenRouter AI 示意圖路線。

3. 載入匹配的後端片段

後端解析後，讀取對應的片段（static/fragments/backend/python.md 或 static/fragments/backend/r.md）。它包含僅限後端的執行規則和出版快速入門（rcParams/主題和匯出輔助）。不要載入另一個後端的片段。

4. 使用載入的材料建立圖表

按以下順序套用載入的材料：

  1. 圖表合約（core/contract.md）— 在任何程式碼之前，撰寫核心結論、繪製證據鏈、分類原型、設定期刊/匯出合約。
  2. 預設立場（core/stance.md）— 原型優先構圖、主面板、節制色板、統計/完整性作為圖表的一部分。
  3. 後端片段 — 排他性的 Python 或 R 快速入門和執行規則。
  4. 模板適應 — 當重複使用捆綁範例或使用者提供的繪圖程式碼時，在對應資料或修改腳本之前載入 references/asset-adaptation.md。
  5. 交付前檢查 — 在最終交付前，載入 references/qa-contract.md，對繪圖原始碼執行 scripts/validate_figure.py，然後以最終尺寸檢查渲染輸出。

圖表服務於科學邏輯；美學修飾從屬於讓核心結論清晰、可辯護且可審查。

5. 僅在需要時查閱參考資料

references/ 下的檔案是深度參考資料，而非預設值。根據 manifest 中的 references.on_demand 表格按需開啟 — 例如 references/figure-contract.md 用於建立合約，references/asset-adaptation.md 用於安全地重複使用繪圖模板，references/template-catalog.md 用於經過驗證的 Python CSV 模板，references/api.md 用於 Python 色板和輔助工具，references/r-workflow.md 用於 R，references/design-theory.md 用於色彩/排版/匯出原理，references/common-patterns.md 和 references/chart-types.md 用於佈局/圖表配方，references/nature-2026-observations.md 用於真實 Nature 頁面原型，references/qa-contract.md 用於最終交付前，以及 references/tutorials.md / references/demos.md 用於實作範例。

為何如此拆分

  • 靜態層是版本化且可審查的。後端閘門現在明確寫在 manifest 中，而非隱藏在文字中。
  • 動態層使每次呼叫保持輕量：只有所選後端的快速入門會進入上下文，而 2,600 多行的參考深度僅在步驟需要時才載入。
  • 路由器本身刻意保持簡短。當增加範圍時，請更新片段和參考資料，而非此檔案。
  • 此結構與 nature-writing、nature-polishing、nature-reader 和 nature-paper2ppt 一致。