SciPilot Figure Skill 是 Haojae 维护的科研数据可视化 Skill，面向 Claude Code、Codex 与 Cursor。它不是“收到要求就调用 matplotlib 的画图脚本”，而是“先思考、后绘制”的可视化顾问：先理解论文想论证的观点与数据结构，再推荐合适图型、指出不当画法，最后生成符合期刊规范的成图。本作品明确归入“科研绘图”类；数据剖析只是选图前置步骤，不是通用数据分析工具。
用户可提供 CSV、Excel、DataFrame、字段含义、分组信息、目标论点、目标期刊或已有草图。Skill 会检查列类型、样本量、分布、缺失、异常值、分组结构与相关性，结合论证目标给出首选图型、理由和备选方案；若小样本均值柱、双 Y 轴、饼图/3D 图、截断坐标轴、分类变量折线、rainbow 色图或一图多论点会误导读者，它会先解释风险并建议替代方案。
覆盖折线、柱状、散点、箱线/小提琴、stripplot、热力图、误差棒、直方图/KDE、相关矩阵、散点矩阵与多面板组合。静态图基于 matplotlib、seaborn 与可选 SciencePlots，交互图使用 Plotly；支持 Nature、Science、IEEE、Elsevier、PNAS 和中文期刊常见栏宽、字号、DPI 与字体要求。中文模式会检测 Noto/思源/黑体/微软雅黑等 CJK 字体并修复负号方框，还可处理中文字体与 Times New Roman 数字混排。
v2.1.0 增加出图后的视觉自检闭环：先按最终尺寸渲染 PNG 预览，程序检查缺字、文字裁切与刻度重叠，再由多模态读图复核图例遮挡、子图标签对齐与灰度可辨性；发现问题后回到绘制步骤重渲。最终可导出 PDF、SVG、EPS、PNG 等格式和灰度预览，并通过 check_figure.py 检查格式、DPI、字体嵌入与尺寸。
本页面为第三方索引发布，原作者为 Haojae，官方仓库采用 MIT 许可证。它只处理科研数据图，不生成示意图、流程图或架构图；统计检验、误差类型、样本量与显著性解释仍需研究者确认，平台与 Skill 均不保证图中科学结论自动正确。
安装与安全提示：手动安装会把仓库克隆到 Agent 的 skills 目录，并安装 matplotlib、seaborn、plotly、Pillow、NumPy、pandas、SciPy 等依赖；可选 SciencePlots、pypdf、kaleido 与 PyMuPDF。脚本会读取用户提供的数据文件、扫描本机字体、生成或覆盖图像/PDF/SVG/报告文件，并可能从已有 PDF 渲染预览。请先备份输出目录，使用最小权限环境，核对输入文件与导出路径，不要把未公开研究数据、个人信息、云密钥或令牌写入提示词、脚本、图注或公开仓库。AI 视觉复核若调用外部多模态模型，图片可能发送给相应服务，应按数据保密要求决定是否启用。