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szzjayson25-hub/nature-figure

Créez, révisez, auditez et exportez des figures scientifiques prêtes pour soumission dans les revues Nature et autres publications à fort impact, en Python (matplotlib/seaborn) ou R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap) : graphiques multi-panneaux, style figures4papers, sorties SVG/PDF/TIFF conformes aux normes éditoriales.

Qu'est-ce que nature-figure ?

Cette compétence est conçue pour les chercheurs et scientifiques qui doivent produire des figures de qualité publication pour des revues prestigieuses comme Nature, Science ou Cell. Elle prend en charge les backends Python (matplotlib/seaborn) et R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap) pour créer, réviser, auditer et exporter des figures multi-panneaux, des graphiques de style figures4papers et des sorties prêtes pour soumission en SVG/PDF/TIFF. Avant de tracer, l'utilisateur doit définir la conclusion, la logique des preuves, l'intégrité des données, la compatibilité avec les modèles, les besoins d'exportation et les risques pour les relecteurs. La compétence honore le choix du backend Python ou R et peut aussi emprunter une route séparée via OpenRouter GPT Image 2 pour générer des résumés graphiques, des diagrammes mécanistiques ou des schémas conceptuels générés par IA (ces productions sont traitées comme des brouillons). Elle n'est pas adaptée aux tableaux de bord interactifs, à l'analyse statistique seule, au nettoyage de données, à la revue de littérature, au débogage de code, à la retouche photo pure ou aux infographies réalisées d'abord dans Illustrator/Figma sans intention de figure manuscrite.

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

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Documentation

Que fait nature-figure ?

Créez, révisez, auditez et exportez des figures scientifiques prêtes pour soumission dans les revues Nature et autres publications à fort impact, en Python (matplotlib/seaborn) ou R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap), y compris les graphiques multi-panneaux, le style figures4papers et les sorties SVG/PDF/TIFF conformes aux normes éditoriales. Utilisez-le pour les graphiques d'articles ou scientifiques, la visualisation de données de manuscrits, 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. Définissez la conclusion, la logique des preuves, l'intégrité des données, la compatibilité avec les modèles, les besoins d'exportation et les risques pour les relecteurs avant de tracer ; respectez ou persévérez dans le choix du backend Python/R. Utilisez également la route distincte OpenRouter GPT Image 2 pour les résumés graphiques, diagrammes mécanistiques, schémas conceptuels générés explicitement par IA, 论文示意图、机制示意图、图形摘要 ; cette route ignore le choix du backend et traite les sorties comme des brouillons. Ne pas utiliser pour les tableaux de bord interactifs, l'analyse purement statistique, le nettoyage de données, la revue de littérature, le débogage de code, la retouche photo pure, ou les infographies réalisées d'abord dans Illustrator/Figma sans intention de figure manuscrite.

Individual skills in this repo

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