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FFFxueGawaine/sci-paper-plot-skill

Matplotlibテンプレートを使用したバイリンガルSCI論文プロットスキル。出版品質の図、非線形ダイナミクス、機械学習に対応。

sci-paper-plot-skill とは?

このスキルは、SCI論文向けの出版品質の図を作成するためのMatplotlibテンプレートを提供します。バイリンガル(中国語・英語)に対応しており、非線形ダイナミクスや機械学習の結果を視覚化するのに特に役立ちます。具体的には、線形・非線形回帰、時系列データ、位相図、決定境界、損失曲線などのプロットを素早く生成できます。このスキルは、研究者やエンジニアが論文やプレゼンテーション用の図を効率的に作成する際に時間を節約し、一貫したスタイルを維持するのに役立ちます。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントと組み合わせて使用することで、自然言語による指示から直接、出版品質の図を生成できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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ドキュメント

sci-paper-plot-skill は何をしますか?

バイリンガルSCI論文プロットスキル。出版品質の図、非線形ダイナミクス、機械学習向けのMatplotlibテンプレートを提供します。

概要

このスキルを使用すると、AIアシスタントが出版品質の科学論文用図を迅速に作成できます。バイリンガル(中国語・英語)対応で、Matplotlibベースのテンプレートを利用します。

主な機能

  • 出版品質の図: フォントサイズ、線の太さ、カラーパレットが標準化されています。
  • 非線形ダイナミクス: 位相図、分岐図、時系列プロットに対応。
  • 機械学習: 損失曲線、決定境界、混同行列、ROC曲線などの可視化。
  • カスタマイズ可能: ユーザーの要件に応じてテンプレートを調整可能。

使用方法

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# テンプレートを適用(例)
plt.style.use('science')

# データを生成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# プロットを作成
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.xlabel('時間 (s)')
plt.ylabel('振幅')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • その他のAIコーディングエージェント

注意事項

  • 日本語・中国語・英語のバイリンガル出力に対応しています。
  • テンプレートは必要に応じて拡張可能です。

詳細なテンプレートと使用例については、元のリポジトリを参照してください。

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