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gaooooosh/G-Figure

エビデンスに基づいた、出版可能な科学図表とキャプションを作成するエージェントガイド型 Codex スキル。

G-Figure とは?

このスキルは、科学論文やプレゼンテーションで使用する出版可能な図表を、エビデンスに沿ってエージェントがガイドしながら作成するための Codex スキルです。ユーザーはデータや分析結果を提供するだけで、AIエージェントが適切な図表の種類(折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒートマップなど)を選択し、論文投稿基準に準拠した解像度、フォント、カラースキーム、ラベル、凡例を自動設定します。さらに、図表データから統計的な所見を抽出し、科学的に正確で一貫性のあるキャプションを生成します。主に Codex プラットフォーム上で動作し、Python(Matplotlib, Seaborn, Plotly)や R(ggplot2)などの可視化ライブラリを利用して、再現可能で高品質な図表を効率的に作成できます。

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

G-Figure は何をしますか?

エビデンスに基づいた、出版可能な科学図表とキャプションをエージェントがガイドしながら作成する Codex スキル。

概要

このスキルは、科学論文やプレゼンテーション向けに、エビデンスに沿った出版可能な図表とキャプションを生成するプロセスを自動化します。ユーザーはデータと分析結果を提供するだけで、AIエージェントが最適な図表タイプを提案し、フォーマットを整え、正確なキャプションを作成します。

対応プラットフォーム

  • Codex

使用方法

  1. データを提供します(CSV、Excel、JSONなど)。
  2. AIエージェントがデータを分析し、適切な図表タイプを提案します。
  3. 図表が自動生成され、出版基準に合わせて調整されます。
  4. 図表に基づいたキャプションが生成されます。

機能

  • エビデンスに基づいた図表選択: データの性質に応じて最適な図表タイプを自動選択(折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒートマップなど)。
  • 出版基準のフォーマット: 論文投稿規程に準拠した解像度、フォントサイズ、カラーパレット、ラベル、凡例を自動適用。
  • 統計キャプション生成: 図表データから統計的な所見を抽出し、科学的に正確で一貫性のあるキャプションを自動生成。
  • 再現性: Python(Matplotlib, Seaborn, Plotly)および R(ggplot2)を使用して、再現可能なコードを生成。

詳細情報

元のリポジトリ: gaooooosh/G-Figure

ライセンス

このスキルはオープンソースです。詳細はリポジトリのライセンスファイルを参照してください。

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