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scifig

Erstelle wissenschaftliche Abbildungen für Publikationen, Thesen und Präsentationen – von der Idee über die Code-gestützte Generierung bis zur finalen Exportprüfung.

Was ist scifig?

Dieses Skill unterstützt Entwickler und Forschende dabei, wissenschaftliche Abbildungen für Papers, Thesen und Folien zu erstellen. Es bietet zwei Hauptwege: Entweder wird das eigene Bildgenerierungstool des Hosts verwendet (für erklärende Grafiken wie grafische Abstracts, Mechanismen, Workflows oder Architekturen) oder es wird Python-Code mit dem beigelegten `scistyle.py`-Skript eingesetzt (für Datencharts, PRISMA-Diagramme oder formale Notationen wie Schaltpläne). Das Skill enthält mehrere Hilfsskripte zur Figurenerstellung, -exportierung (TIFF, PDF, SVG, PPTX), -vergrößerung, Panel-Kombination und Prüfung auf Zeitschriftenanforderungen (DPI, Spaltenbreite, Farbenblindheitssicherheit). Es ist plattformunabhängig und nutzt `uv` zur Paketverwaltung. Wichtig: Es ruft keine externe Bild-API auf – die eigentliche Bildgenerierung erfolgt über das eigene Tool des Hosts. Der Nutzer ist stets für die wissenschaftliche Richtigkeit verantwortlich.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lionelee/scifig/tree/HEAD/skills/scifig

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Dokumentation

Was macht scifig?

Wissenschaftliche Abbildungen für Papers, Thesen und Folien. Sie denken: das Briefing, der Plot-Code, die Prüfungen, die Legende. Eine erklärende Abbildung entsteht mit dem eigenen Bildgenerierungstool Ihres Hosts; dieses Skill ruft keine Bild-API auf. Die beigelegten Skripte messen, vergleichen und konvertieren.

Wählen Sie den Weg

Sie möchtenRouteLesen Sie
Eine erklärende Abbildung: grafischer Abstract, Mechanismus, Pathway, Workflow, Roadmap, Framework, Modell oder Systemarchitektur, beschriftetes Diagramm, Cover. Aus einer Idee, einem Abstract, einer Skizze oder einem zu ändernden BildIhr Host-Bildtool, aus einem von Ihnen verfassten Briefingreferences/illustration.md
Ein Zahlendiagramm: CSV, Excel, eine eingefügte TabellePlot-Code mit scripts/scistyle.pyreferences/charts.md
Eines der Diagramme, die Code erfordern (siehe unten)Zeichencode mit scripts/scistyle.pyreferences/diagrams.md
Eine Einreichungsdatei, eine größere Datei, eine mehrteilige Abbildung oder bearbeitbare Beschriftungen und Formen aus einer fertigen Abbildungscripts/export_figure.py, scripts/enlarge.py, scripts/panels.py, scripts/editable.pyreferences/export-and-checks.md
Eine Vorab-Prüfung oder eine Legendescripts/check_figure.pyreferences/export-and-checks.md

Bildtool oder Code. Kästen, Pfeile und Text sind kein Grund, in Code zu zeichnen. Eine Architektur, eine Roadmap oder ein Framework geht ebenfalls ins Bildtool und kommt mit einem gestalteten Finish zurück. Bildtools schreiben dutzende Beschriftungen korrekt, inklusive Chinesisch und Formeln; scripts/check_text.py liest sie zurück. Zeichnen Sie in Code nur, wenn:

  • es sich um ein Datendiagramm handelt: ein Bildmodell erfindet Balken, Achsen und Werte;
  • jeder Wert überprüfbar sein muss: PRISMA- und CONSORT-Flussdiagramme;
  • es sich um eine formale Notation handelt: Schaltplan, Plasmidkarte, phylogenetischer Baum;
  • Ihr Host kein Bildtool hat, das Ziel KI-generierte Bilder nicht akzeptiert oder der Benutzer Vektorgrafiken wünscht.

Jede Abbildung

  1. Ziel zuerst. Journal, Thesis, Folie oder Poster bestimmen die Breite, Schriftarten, Auflösung und Dateiart. Bei einer generierten Abbildung entscheidet es auch, ob die Abbildung überhaupt verwendet werden darf: references/ai-image-policies.md (mit Datum; mehrere Verlage schränken sie ein).
  2. Journal-Regeln: gebündelte Voreinstellungen vor dem Web. Spaltenbreiten, Schriftarten, Mindest-dpi und akzeptierte Formate von zehn Verlagen sind gebündelt; scripts/scistyle.py --list nature gibt einen mit seinem Prüfdatum aus, --list alle. Nutzen Sie sie und geben Sie dieses Datum weiter. Suchen Sie nur online nach Regeln, die fehlen: ein nicht gelistetes Journal oder eine eigene Größenregel (grafischer Abstract, Cover).
  3. Sehen Sie sich an, was Sie gemacht haben. Öffnen Sie jedes Ausgabebild und vergleichen Sie es mit der Anfrage, bevor Sie es für fertig erklären.
  4. Fakten übergeben. Dateipfade; Pixel- und Druckgröße; was Sie geprüft haben; was Sie nicht prüfen konnten; was Sie angenommen haben. Sie können nicht für die Wissenschaft bürgen: Das muss der Benutzer.

Skripte ausführen

uv run <skill-verz>/scripts/<name>.py --help

<skill-verz> ist der Ordner, der diese Datei enthält. uv installiert bei erster Verwendung die Python-Pakete jedes Skripts, was Netzwerkzugriff und seinen Cache-Ordner benötigt: Wenn Ihre Sandbox eines davon blockiert, bitten Sie um diese Berechtigung, statt das Skript umzuschreiben. Ohne uv sagen Sie dem Benutzer, er solle es installieren (https://docs.astral.sh/uv/).

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