Communitygithub.com

szzjayson25-hub/nature-figure

Crear, revisar, auditar y exportar figuras científicas aptas para envío a revistas de la familia Nature y otros medios de alto impacto en Python (matplotlib/seaborn) o R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap), incluyendo gráficos multipanel, trabajos estilo figures4papers y salidas listas para publicación en SVG/PDF/TIFF. Úselo para gráficos de artículos o científicos, visualización de datos de manuscritos, 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. Defina la conclusión, la lógica de evidencia, la integridad de los datos, la compatibilidad de plantillas, las necesidades de exportación y los riesgos para los revisores antes de graficar; respete o persista la elección del backend Python/R. También utilice la ruta separada OpenRouter GPT Image 2 para resúmenes gráficos explícitos generados por IA, diagramas de mecanismos, esquemas conceptuales, 论文示意图、机制示意图、图形摘要; esta ruta omite la elección del backend y trata las salidas como borradores. No lo use para paneles interactivos, análisis solo de estadísticas, limpieza de datos, revisión bibliográfica, depuración de código, edición de fotos pura o infografías primero en Illustrator/Figma sin intención de figura de manuscrito.

¿Qué es nature-figure?

Esta habilidad para agentes de IA está diseñada para automatizar la creación de figuras científicas de calidad de envío, específicamente para revistas de alto impacto como Nature. Soporta dos backends principales: Python (con matplotlib y seaborn) y R (con ggplot2, patchwork y ComplexHeatmap). El flujo de trabajo comienza antes de generar cualquier gráfico: el agente debe definir la conclusión principal del estudio, la lógica de evidencia que la respalda, la integridad de los datos, la compatibilidad con plantillas de revistas específicas, los requisitos de exportación (SVG, PDF, TIFF) y los riesgos potenciales que podrían detectar los revisores. Una vez establecido esto, el agente genera el código apropiado (Python o R) para producir figuras multipanel, manteniendo un estilo coherente y profesional. Además, existe una ruta separada que utiliza OpenRouter GPT Image 2 para crear elementos visuales generados por IA, como resúmenes gráficos, diagramas de mecanismos y esquemas conceptuales; en esta ruta, las salidas se tratan como borradores y no se requiere la elección de backend. La habilidad es útil para investigadores, científicos de datos y autores que necesitan visualizaciones de alta calidad para publicaciones, pero no debe usarse para paneles interactivos, análisis estadísticos puros, limpieza de datos o infografías sin un propósito de figura de manuscrito.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/szzjayson25-hub/nature-academic-skills/tree/main/nature-figure

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

¿Qué hace nature-figure?

Crear, revisar, auditar y exportar figuras científicas aptas para envío a revistas de la familia Nature y otros medios de alto impacto en Python (matplotlib/seaborn) o R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap), incluyendo gráficos multipanel, trabajos estilo figures4papers y salidas listas para publicación en SVG/PDF/TIFF. Úselo para gráficos de artículos o científicos, visualización de datos de manuscritos, 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. Defina la conclusión, la lógica de evidencia, la integridad de los datos, la compatibilidad de plantillas, las necesidades de exportación y los riesgos para los revisores antes de graficar; respete o persista la elección del backend Python/R. También utilice la ruta separada OpenRouter GPT Image 2 para resúmenes gráficos explícitos generados por IA, diagramas de mecanismos, esquemas conceptuales, 论文示意图、机制示意图、图形摘要; esta ruta omite la elección del backend y trata las salidas como borradores. No lo use para paneles interactivos, análisis solo de estadísticas, limpieza de datos, revisión bibliográfica, depuración de código, edición de fotos pura o infografías primero en Illustrator/Figma sin intención de figura de manuscrito.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

Skills relacionados