Nature-grade scientific figures in Python or R
Créer, réviser, auditer et exporter des figures de manuscrit prêtes à soumettre — matplotlib/seaborn ou ggplot2 — plus une voie explicite de schémas IA
- Quoi
- Créer, réviser, auditer et exporter des figures de manuscrit prêtes à soumettre — matplotlib/seaborn ou ggplot2 — plus une voie explicite de schémas IA
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- Python (matplotlib/seaborn) ou R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap) installé pour la voie tracé ; votre propre clé d'API de génération d'images (facturée) seulement si vous voulez la voie explicite de schémas IA ; vos propres données de figure scientifique
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le routeur de @yuan1z0825 pour créer, réviser, auditer et exporter des figures scientifiques de manuscrit : un flux piloté par manifest qui résout un backend de tracé unique (Python/matplotlib-seaborn ou R/ggplot2-patchwork-ComplexHeatmap — sauvegardé comme défaut), applique un contrat de figure (conclusion centrale, chaîne de preuves, archétype, contrat journal/export) et une posture de palette sobre, puis livre avec un garde-fou QA de rendu (audit d'alignement des panneaux à taille physique finale, audit de collisions sur chaque PDF exporté, réinspection après tout changement de géométrie) et les contrats de production Nature ou Nature Machine Intelligence quand ces journaux sont visés. Une voie explicite séparée traite les graphical abstracts et schémas de mécanisme générés par IA via une API de génération d'images, avec porte de politique, revue scientifique humaine et exigences de divulgation/provenance. Bémols honnêtes : les figures servent la logique scientifique — l'esthétique est subordonnée à la clarté, la défendabilité et la revue de la conclusion centrale ; les schémas IA sont des brouillons, jamais des panneaux de données quantitatives ; la voie IA optionnelle nécessite votre propre clé d'API de génération d'images (facturée). Crédit : @yuan1z0825. Licence Apache-2.0 (déclarée dans le dépôt source). Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : Python (matplotlib/seaborn) ou R (ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap) installé pour la voie tracé ; votre propre clé d'API de génération d'images (facturée) seulement si vous voulez la voie explicite de schémas IA ; vos propres données de figure scientifique Installe-moi « Figures scientifiques de niveau Nature en Python ou R ». Il enseigne à un agent le routeur nature-figure de @yuan1z0825 : résoudre un backend de tracé (Python ou R, sauvegardé comme défaut), appliquer le contrat de figure et la posture de palette sobre, construire des figures multi-panneaux avec rôles inférentiels par panneau, et exécuter le garde-fou QA de rendu (audits d'alignement des panneaux et de collisions à taille physique finale, réaudit obligatoire après tout changement) — plus les contrats de production Nature ou NMI quand ces journaux sont visés, et une voie explicite séparée pour les graphical abstracts/schémas générés par IA avec porte de politique et revue scientifique humaine. Licence Apache-2.0 (déclarée dans le dépôt source). Dépôt : https://github.com/yuan1z0825/nature-skills/blob/main/skills/nature-figure/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur, les identifiants uniquement via le coffre sécurisé, les hôtes autorisés déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « nature-figure ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. répondre « Python ou R ? » une fois quand l'agent demande, fournir vos données de figure ; la voie schémas IA nécessite votre propre clé d'API de génération d'images). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.