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File metadata and controls

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📊 PyThesisPlot

Claude Code 科研作图 Skill — 将原始数据转化为符合 Nature/Science 标准的顶刊级图表。

Python 3.8+ License: MIT Release English

🎯 PyThesisPlot 是什么？

PyThesisPlot 是一个 Claude Code Skill，教会 AI 助手如何从原始数据创建顶刊级科研图表。它提供：

  • 📊 智能工作流：数据 → 分析 → 推荐 → 确认 → 图表
  • 🎨 顶刊品质输出：300 DPI，符合 Nature/Science 标准
  • 🔬 多领域支持：生物、心理、经济、化学
  • 📁 规范输出：带时间戳的目录 + 可复现代码

触发条件：当你上传数据文件（CSV/Excel/TXT）并请求作图时自动激活。

支持平台：Claude Code · OpenCode · OpenClaw · Kimi CLI · Trae · Cursor

📦 安装

给人类用户

复制粘贴这段给你的 AI 助手：

帮我安装 PyThesisPlot skill：
https://github.com/stephenlzc/pythesis-plot

或者如果你喜欢被 YAML 折磨，阅读安装指南。但说真的，让 AI 去处理吧。人类总是会复制错路径。

给 AI 助手

Claude Code:

git clone https://github.com/stephenlzc/pythesis-plot.git ~/.claude/skills/pythesis-plot
pip install pandas matplotlib seaborn openpyxl numpy scipy

OpenCode / OpenClaw:

git clone https://github.com/stephenlzc/pythesis-plot.git ~/.opencode/skills/pythesis-plot
pip install pandas matplotlib seaborn openpyxl numpy scipy

Kimi CLI:

git clone https://github.com/stephenlzc/pythesis-plot.git ~/.kimi/skills/pythesis-plot
pip install pandas matplotlib seaborn openpyxl numpy scipy

Trae:

git clone https://github.com/stephenlzc/pythesis-plot.git ~/.trae/skills/pythesis-plot
pip install pandas matplotlib seaborn openpyxl numpy scipy

完整说明：docs/installation.md

🚀 跳过这篇 README

我们已经过了手动折腾图表的时代。直接粘贴这段给你的 AI：

我有一些数据，需要给论文生成顶刊级图表。
用 PyThesisPlot skill 帮我：
https://github.com/stephenlzc/pythesis-plot

🚀 快速开始

安装完成后，只需上传数据并询问：

"帮我为论文创建一些图表"

"为我的科研论文绘制这些数据"

"从这个 Excel 文件生成顶刊级图表"

Skill 将自动：

  1. 分析 你的数据结构和类型
  2. 推荐 合适的图表类型
  3. 等待你的确认 选择图表方案
  4. 生成 300 DPI PNG 图表 + 可复现 Python 代码

📋 Skill 结构

pythesis-plot/
├── SKILL.md                          # Skill 定义（触发条件）
├── README.md                         # 英文文档
├── README.zh-CN.md                   # 本文档
├── scripts/
│   ├── workflow.py                   # 主编排器
│   ├── data_analyzer.py              # 数据分析引擎
│   └── plot_generator.py             # 图表生成引擎
├── references/
│   ├── workflow_guide.md             # 工作流文档
│   ├── chart_types.md                # 图表选择指南
│   ├── style_guide.md                # 视觉标准
│   └── examples.md                   # 代码示例
└── assets/themes/
    ├── academic.mplstyle             # 学术期刊风格
    ├── nature.mplstyle               # Nature 期刊风格
    └── presentation.mplstyle         # 演示汇报风格

🎨 支持的图表类型

图表类型 适用场景 示例
📈 折线图 时间序列、趋势 基因表达随时间变化
📊 柱状图 分组对比 治疗组 vs 对照组
🎯 箱线图 分布、异常值 qPCR Ct值分布
⚡ 散点+回归 相关性分析 剂量-效应关系
🔥 热力图 相关性矩阵 多基因表达相关性
📋 仪表盘 多子图组合 研究全貌展示

💡 应用示例

示例 1：生物医学研究（qPCR 数据）

用户："我有 PCOS 研究的 qPCR 数据，帮我创建图表"

AI: 分析 Mouse_PCOS_BRAC1_RawData_108.xlsx...
    检测到：108 样本，3 组，基因表达数据
    
    推荐图表：
    1. 体重对比（柱状图）
    2. BRAC1 表达量（对数刻度柱状图）
    3. qPCR Ct 分布（箱线图）
    4. 2×2 综合仪表盘

用户："全部生成"

AI: ✅ 已在 output/20250312-143052-PCOS/ 生成 4 张顶刊级图表

示例 2：心理学 RCT 研究

用户："绘制我的心理健康干预结果"

AI: 分析 Adolescent_Mental_Health_Intervention_1200.xlsx...
    检测到：1200 参与者，4 组 RCT，前后测数据
    
    推荐图表：
    1. CONSORT 风格研究流程
    2. SDQ 前后对比
    3. 响应者分析（堆叠柱状图）
    4. 效应量森林图

用户："生成方案 1、2、3"

AI: ✅ 已生成 3 张含统计显著性标注的图表

⚙️ 工作原理

1. Skill 触发

当你在 SKILL.md 中的 YAML description 匹配到请求时，skill 自动激活：

---
name: pythesis-plot
description: | 
  Python 科研作图工具...
  当用户上传数据文件（txt/md/excel/csv）
  并提到"帮我作图"、"创建图表"、"数据可视化"、
  "论文图表"、"科研绘图"时触发...
---

2. 工作流阶段

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   数据上传   │────▶│    数据分析  │────▶│    图表推荐   │
└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
                                                │
                                                ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   生成交付   │◀────│    图表生成  │◀────│   用户确认   │
│ (PNG+代码)  │     │             │     │   (必需)    │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘

3. 输出组织

所有输出保存到带时间戳的目录：

output/
└── 20250312-143052-your-data/
    ├── 20250312-143052-your-data.csv    # 原始数据（重命名）
    ├── analysis_report.md               # 数据分析报告
    ├── plot_config.json                 # 图表配置
    ├── 20250312-143052_plot.py          # 可复现 Python 代码
    └── *.png                            # 300 DPI 图表

📖 文档

🔧 依赖要求

pip install pandas matplotlib seaborn openpyxl numpy scipy

🤝 贡献指南

欢迎贡献！本 skill 遵循标准 SKILL.md 格式：

  1. Fork 本仓库
  2. 修改 SKILL.md 或添加新图表类型
  3. 测试 使用样本数据
  4. 提交 Pull Request

Skill 格式

---
name: pythesis-plot
description: | 
  清晰的触发条件，说明 AI 何时应加载此 skill。
  列出具体短语和上下文。
---

# Skill 正文

## 快速开始
简要说明...

## 功能
- 功能 1
- 功能 2

🌐 多语言

📄 开源协议

MIT 协议 — 详见 LICENSE

🙏 致谢

用 ❤️ 为科研工作者打造

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