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name publication_figure version 1.1.0 min_version 1 description 生成符合 Nature/Science/Cell 等顶级期刊投稿标准的科研图表。自动输出 matplotlib/seaborn 可执行代码、PDF/PNG/EPS 矢量图、标准图注（Figure Legend）及提交前自检清单。支持柱状图、折线图、散点图、热图、Kaplan-Meier 生存曲线、火山图、多面板组合图。触发词：论文图、发表级图表、期刊图表、Nature图、Science图、Cell图、投稿用图、科研绘图、论文插图、高分辨率图表、矢量格式图表。 category visualization allowed-tools ["ask_user_question","dataset_catalog","stat_test","stat_model","stat_interpret","code_session","chart_session","export_chart","workspace_session"] 顶级期刊图表制作技能 (Publication-Quality Figure Skill) 概述 本技能指导大模型生成符合顶级学术期刊（Nature、Science、Cell、The Lancet、NEJM、PNAS、IEEE 等）发表标准的科研图表。 当用户要求绑制任何科研图表时， 必须 遵循本文档中的规范。 执行总纲（模型优先阅读） 本文档分为两部分： 前半部分（执行总纲 + 执行流程） ：作战地图，触发时优先阅读，明确"先做什么、再做什么" 后半部分（参考手册） ：详细规范、代码示例、配色参数，按需查阅 触发条件 用户要求绑制或生成科研数据图表 用户要求将数据可视化为论文发表级别的图形 用户提到 "论文图"、"发表级图表"、"期刊图表"、"Nature图"、"Science图"、"投稿用图" 等关键词 用户要求导出高分辨率或矢量格式图表 执行流程速查 Step 1: 需求确认（确认期刊/图表类型/数据/输出格式） ↓ [CP1] 向用户确认需求 Step 2: 数据预处理（清洗/统计量计算） Step 3: 应用期刊规范（尺寸/DPI/字体/配色/线条） ↓ [CP2] 向用户确认规范方案 Step 4: 生成图表代码（matplotlib/seaborn + 统计标注 + 多格式保存） ↓ [CP3] 展示关键参数，确认后执行 Step 5: 自检与交付（清单检查 + 图注 + 交付文件） ↓ [CP4] 展示预览，确认或迭代 工具映射速查 执行步骤 推荐工具 用途说明 参考章节 Step 1 需求确认 ask_user_question 向用户确认期刊、图表类型、数据状态 执行总纲-图表类型选择指南 Step 2 数据预处理 dataset_catalog 检查数据完整性、格式、缺失值 第二章 Step 2 统计计算 stat_test / stat_model / stat_interpret 计算统计量、p值、效应量 第六章 Step 3 应用规范 （规范决策步骤，无工具调用） 按目标期刊选择尺寸/DPI/字体/配色 第一章、第三章 Step 4 生成代码 code_session / chart_session 编写并执行绘图代码 第四章、第七章 Step 4 多格式导出 export_chart 同时输出矢量(PDF/EPS/SVG)和位图(PNG/TIFF) 7.3 节 Step 5 自检交付 workspace_session 管理输出文件、交付图注与图表 第八章 使用原则 ：优先使用上表推荐的专用工具；若工具不可用，按技能文档中的代码示例和函数模板手动实现。 检查点 fallback 速查 检查点 通过条件 未通过处理 CP1 需求确认 用户确认期刊、图表类型、数据状态 用户提出修改 → 记录修改项，重新确认；用户未明确 → 给出推荐方案并征得同意 CP2 规范确认 用户确认尺寸、配色、字体方案 用户要求冲突规范（3D/渐变/红绿）→ 礼貌拒绝并说明原因，提供替代方案；用户要求调整 → 返回 Step 3 修改 CP3 代码执行前 用户确认关键参数（尺寸/DPI/配色/统计方法） 用户要求调整 → 修改代码，重新展示参数摘要；用户未回复 → 等待确认， 不擅自执行 CP4 交付确认 用户对图表、图注、布局满意 用户提出修改 → 明确修改项（配色/标签/统计/尺寸/布局），返回 Step 3 或 Step 4 迭代 异常处理速查 异常情况 快速处理 未提供数据 询问是否模拟演示，模拟数据须标注 数据格式错误 确认格式，提供转换协助 缺失值 >20% 警告并建议处理，用户坚持则声明 样本量 n<3 改用个体数据点图，不适合误差线 要求 3D/渐变/阴影 礼貌拒绝，说明期刊规范 要求红绿配色 警告色盲风险，推荐蓝-橙替代 图表类型不匹配 解释并推荐合适类型 要求修改 p 值 拒绝 ，坚守学术诚信 分组数 >24 / 颜色不足 HSV 动态生成或图案填充补充 系统无 Arial 字体 自动回退 DejaVu/Liberation Sans 中文标签显示方框 回退到 SimHei/Noto Sans CJK 数据量过大/拥挤 旋转标签、抽样、改用密度图 要求动画/交互式图表 礼貌拒绝，提供静态版 + 可选补充材料 图表类型选择指南 根据数据特征快速定位图表类型： 数据特征 推荐图表 关键 MUST 规则 分类数据对比（组间均值） 柱状图 Y轴从0开始，必须含误差线（SD/SEM/CI） 时间序列 / 连续变化 折线图 时间轴按比例，线型+颜色双重区分，≤5-6条线 两变量相关性 散点图 重叠点用透明度（alpha 0.3-0.6），标注R²和p值 数据分布对比 箱线图/小提琴图 显示中位数和四分位，图注标注样本量 矩阵型连续数据 热图 必须含 colorbar，基因表达须聚类 生存数据 Kaplan-Meier 必须含风险表、置信区间、删失标记、p值和HR 差异表达数据 火山图 显示阈值线，上调/下调/不显著分色 多子图组合 多面板图 面板编号 (a,b,c)，粗体10-12pt，严格对齐 自检速查（交付前必查） 分辨率：位图 ≥300 DPI，线条图 ≥600 DPI 格式：矢量(PDF/EPS/SVG) + 位图(TIFF/PNG) 同时提供 尺寸：符合目标期刊单栏/双栏要求 字体：Arial/Helvetica，最小 6pt 边框：去除上/右边框，纯白背景 配色：色盲友好，不仅靠颜色区分 统计：误差线类型注明（SD/SEM/CI），p值格式正确 样本量：图注中标注 n 数 图注：含标题、面板说明、统计方法、缩写解释 适用场景 用户要求绑制或生成科研数据图表 用户要求将数据可视化为论文发表级别的图形 用户提到 "论文图"、"发表级图表"、"期刊图表" 等关键词 用户要求导出高分辨率或矢量格式图表 执行流程 快速决策入口 根据用户输入的完整度，选择切入步骤： 用户状态 切入步骤 说明 仅提出绘图需求，未提供数据/期刊/图表类型 Step 1 完整走流程，从需求确认开始 提供了数据和图表类型，但未指定期刊 Step 2 跳过期刊确认，使用通用规范，生成前询问目标期刊 提供了完整参数（数据+期刊+图表类型） Step 3 直接应用规范生成代码，在 CP2 确认尺寸和配色 要求修改已有图表 Step 3/4 明确修改项（配色/标签/统计/布局），定位到对应步骤 仅要求图注/自检已有图表 Step 5 跳过代码生成，直接自检和撰写图注 当触发本技能时，按以下步骤执行： Step 1: 需求确认（输入 → 决策） 输入 : 用户的图表请求 + 数据（如有） 输出 : 明确的图表类型、目标期刊、数据状态 推荐工具 : ask_user_question 确认目标期刊 ：询问用户投稿期刊（如用户未指定，默认按最通用规范执行） 确认图表类型 ：根据数据特征确定图表类型（柱状图/折线图/散点图/热图/生存曲线/火山图/多面板组合图） 确认数据完整性 ： 数据格式（CSV/Excel/直接提供/需模拟） 样本量、分组信息、统计检验需求 如用户未提供数据，询问是否使用模拟数据演示，或等待用户提供 确认输出格式 ：矢量格式（PDF/EPS/SVG）+ 位图格式（TIFF/PNG） [检查点 CP1] 在继续前，向用户确认需求。使用以下模板提问： 请确认以下信息是否正确： - 投稿期刊：[期刊名，如 Nature/Science/Cell，未指定则写"通用规范"] - 图表类型：[柱状图/折线图/散点图/热图/生存曲线/火山图/多面板组合图] - 数据来源：[用户已提供 / 使用模拟数据演示 / 等待用户提供] - 输出格式：[PDF + PNG / 其他] 如有调整请告诉我，确认后我将继续生成。 如用户未明确期刊或图表类型，给出推荐方案并征得同意。 Step 2: 数据预处理 输入 : 原始数据 输出 : 清洗后的数据 + 统计量 推荐工具 : dataset_catalog （数据检查）、 stat_test / stat_model / stat_interpret （统计计算） 2.1 数据清洗与质量检查 缺失值检测 ：计算每列/每组缺失比例 20%：警告用户，建议插补或剔除（见异常处理表） ≤ 20%：记录处理方法，在图注中声明 异常值检测 ：使用 IQR 法（1.5×IQR 规则）或 Z-score（|z| > 3）标记极端值 不擅自删除异常值，仅在图注中声明检测方法 数据类型确认 ：确保数值型变量未误录入为字符串，分组变量为类别型 2.2 统计量计算（按图表类型选择） 图表类型 必须计算的统计量 推荐检验 柱状图 / 条形图 mean ± SEM（或 SD / 95% CI） 独立 t-test / ANOVA 折线图 mean ± SEM 各时间点 重复测量 ANOVA 散点图 Pearson/Spearman r, R², p-value 线性回归 箱线图 / 小提琴图 median, Q1, Q3, IQR, 异常值 Mann-Whitney U / Kruskal-Wallis 热图 行/列 z-score 标准化（如需要） 层次聚类 生存曲线 KM 生存概率, 95% CI log-rank test, Cox HR 火山图 log2 fold change, -log10(p), adjusted p DESeq2/edgeR 等差异分析 多面板组合 各面板独立统计量 按面板类型选择 注意 ：计算完成后，将统计结果汇总为表格，供 Step 4 代码直接调用。 2.3 数据适配性验证 样本量检查 ： n < 3 per group：不适合误差线和统计检验 → 建议改用个体数据点图（dot plot），并在图注标注样本量 n < 30：优先使用非参数检验 分组数检查 ： 24 组：触发颜色不足边界，使用 HSV 动态扩展或图案填充（见异常处理表） 数据-图表匹配检查 ： 分类数据误要求折线图 → 返回 Step 1 推荐柱状图 时间序列误要求柱状图 → 返回 Step 1 推荐折线图 单变量分布误要求散点图 → 返回 Step 1 推荐箱线图/小提琴图 Step 3: 应用期刊规范 输入 : 图表类型 + 目标期刊 输出 : 规范参数清单 推荐工具 : 无（纯规范决策步骤，依赖本技能文档内的参数表） 尺寸 ：按目标期刊选择单栏/双栏宽度（见 1.2 节） 分辨率 ：位图 ≥300 DPI，线条图 ≥600 DPI（见 1.1 节） 字体 ：Arial/Helvetica，字号 7-9 pt（见 1.3 节） 配色 ：使用色盲友好配色（见 第三章 及 7.4 节） 线条与标记 ：按 1.5 节设置线宽、标记大小 去除冗余元素 ：按 2.1 节数据墨水比原则清理 [检查点 CP2] 在生成代码前，向用户确认规范方案。使用以下模板提问： 我将使用以下规范生成图表，请确认： - 图片尺寸：[单栏 89mm / 双栏 183mm / 其他] - 配色方案：[Okabe-Ito / Paul Tol Bright / 其他，说明选择理由] - 字体：Arial，最小 7pt - 背景：纯白，无边框阴影 如无异议，我将继续编写绘图代码。 如用户要求与规范冲突（如 3D 效果、渐变填充、红绿对比），礼貌拒绝并说明原因，提供替代方案。 Step 4: 生成图表代码 输入 : 规范参数清单 + 清洗后数据 输出 : 可执行的 Python/Matplotlib/Seaborn 代码 推荐工具 : code_session / chart_session （代码生成与执行）、 export_chart （多格式导出） 4.0 图表类型 → 代码模板索引 图表类型 对应章节 核心函数 / 关键参数速查 柱状图 4.1 ax.bar(alpha=0.5) + ax.scatter(alpha=0.85) jitter 折线图 4.2 ax.plot() + ax.fill_between(alpha=0.2) 散点图 4.3 ax.scatter(alpha=0.3-0.6) + linregress 箱线图/小提琴图 4.4 violinplot() + boxplot() + scatter(alpha=0.6) 热图 4.5 sns.heatmap(cmap='RdBu_r') + z-score 生存曲线 4.6 kaplan_meier_estimator() + 风险表 火山图 4.7 scatter() + 阈值线 + annotate 多面板组合 4.8 gridspec + text(label, fontweight='bold', fontsize=12) 操作 ：按上表定位图表类型，复制对应章节的代码框架，替换数据和参数。 4.1 代码编写步骤 导入必要库 （matplotlib, seaborn, numpy, scipy 等） 设置全局主题 ：调用 set_publication_theme() （见 7.5 节）或更新 rcParams（见 7.1 节） 绘制主图 ：按 4.0 索引定位到对应章节，复制代码框架，替换数据 必须应用半透明叠加原则（2.5 节）：汇总元素 alpha=0.4-0.6 ，个体点 alpha=0.7-0.9 必须使用色盲友好配色（第三章） 添加统计标注 ：误差线、显著性标记、样本量（见 第六章） 保存多格式 ：调用 save_publication_figure() （见 7.3 节），同时输出 PDF + PNG [检查点 CP3] 代码编写完成后、执行前，向用户展示关键参数摘要。使用以下模板提问： 代码已准备就绪，关键参数如下： - 图片尺寸：[宽度 x 高度] inch - DPI：[数值] - 配色：[方案名] - 字体：Arial [字号]pt - 统计方法：[t-test/ANOVA/log-rank/等] 确认无误后我将执行绘图。如需调整请告诉我。 确认无误后再运行代码生成图表。 Step 5: 自检与交付 输入 : 生成的图表文件 + 代码 输出 : 最终交付物 + 图注 推荐工具 : workspace_session （文件管理与交付） 按 第八章 自检清单逐项检查 撰写图注（Figure Legend，见 第五章） 向用户展示图表，确认是否需调整 [检查点 CP4] 展示图表预览后，使用以下模板询问用户： 图表已生成，请确认： - 整体布局是否符合您的预期？ - 配色是否满意？ - 标签和统计标注是否正确？ 如需调整，请告诉我具体修改项（如：配色、标签文字、统计方法、尺寸、布局等），我将返回修改。 如用户提出修改，明确修改项后返回 Step 3 或 Step 4 迭代。 交付最终文件（矢量 + 位图 + 图注文本） 异常处理与边界条件 执行过程中遇到以下情况时，按对应策略处理： 异常情况 处理策略 用户未提供数据 询问是否使用模拟数据演示，或请用户提供数据。如使用模拟数据，必须在图注中明确标注 "Simulated data for demonstration"。 数据格式错误/无法解析 向用户确认数据格式（CSV/Excel/JSON），提供数据格式要求示例，协助转换。 缺失值过多（>20%） 警告用户缺失值比例，建议插补或剔除。如用户坚持，在图注中声明处理方法。 样本量过小（n<3 per group） 说明该样本量不适合误差线和统计检验，建议使用个体数据点图（dot plot）而非柱状图，并在图注中标注样本量。 用户要求 3D 效果/渐变/阴影 礼貌拒绝，解释 Nature/Science 等顶级期刊禁止此类装饰，提供平面替代方案。 用户要求红绿配色 警告色盲不友好风险，推荐蓝-橙或紫-黄替代方案。如用户坚持用于非色盲场景，需用户书面确认。 图表类型与数据不匹配 向用户解释原因并推荐合适类型（如分类数据误用折线图 → 推荐柱状图；时间序列误用柱状图 → 推荐折线图）。 用户要求的分辨率/尺寸超出期刊限制 说明期刊限制，提供合规替代方案。 统计检验不显著（p≥0.05） 如实报告，不夸大。图注中标注 "ns, not significant"，不隐藏或删除数据。 用户要求修改已统计显著的 p 值 拒绝 ，说明学术诚信要求，引用 9.3 节伦理规范。 分组数超过可用颜色数（>24 组） 使用 3.5 节高区分度色板的 HSV 动态生成补充色，或改用图案填充（hatch）+ 颜色双重区分。 系统缺少指定字体（如 Linux 无 Arial） 自动回退到 ['DejaVu Sans', 'Liberation Sans', 'sans-serif'] ，不报错中断。 中文/特殊字符标签显示为方框 字体回退到支持中文的无衬线字体（如 SimHei、WenQuanYi Zen Hei、Noto Sans CJK），并提醒用户最终投稿前替换为期刊要求的英文字体。 数据量过大导致标签/点重叠拥挤 分类标签过多（>15）时旋转 90° 或抽样显示；散点重叠时提高透明度或改用 hexbin/密度图；热图行列过多时分块或聚类后抽样。 用户要求动画/交互式/可缩放图表 礼貌拒绝，说明期刊只接受静态图。可提供静态高分辨率版本 + 单独交互版（HTML/Plotly）作为补充材料（需期刊允许）。 一、硬性技术规范（MUST 遵守） 1.1 分辨率与输出格式 各期刊具体要求