技能 nature-figure

📦

nature-figure

Name: nature-figure
Author: Community contribution, refactored into static/dynamic layers

v2.0.0 內容修訂 r1 安全 📁 檔案系統存取⚙️ 外部命令

建立可投稿期刊的 Nature 圖表

研究人員需要能清楚傳達證據並符合期刊匯出規範的圖表。此技能可將資料集、草稿和圖表構想轉換為結構化的 Python 或 R 工作流程，以產出可直接提交的視覺化成果。

支援: Claude Codex Code(CC)

🥇 85 金級

Maintain this Skill? Claim it 🥇 85 金級

使用我的智慧代理安裝

將此請求複製給你的智慧代理，其中包含權威 Skill 頁面和清單。

智能體請求

Review the Skillstore skill "nature-figure" from https://skillstore.io/skills/yuan1z0825-nature-figure.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/yuan1z0825-nature-figure/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

你的智慧代理仍應顯示其計畫，並依安全政策請求必要確認。

Agent 可讀資源

當 AI Agent、爬蟲或腳本需要乾淨脈絡、而不是讀取完整頁面時，請使用這些連結。

Markdown 詳情 GET /skills/yuan1z0825-nature-figure.md 已簽名 manifest GET /api/skills/yuan1z0825-nature-figure/manifest 已簽名 lockfile GET /api/skills/yuan1z0825-nature-figure/lockfile

測試它

正在使用「nature-figure」。使用者要求一張顯示治療反應、毒性和組織學面板的 Python 圖表。

預期結果:

此技能會產生圖表契約、面板層級、繪圖計畫、匯出檢查清單，以及用於可編輯 SVG 和高解析度 TIFF 輸出的 Python 工作流程。

正在使用「nature-figure」。使用者提供單細胞結果，並要求使用熱圖和 UMAP-style 面板建立 R 圖表。

預期結果:

此技能會選擇 R 路徑，組織 patchwork 和 ComplexHeatmap 面板，並加入圖例、來源資料和字體排印檢查。

正在使用「nature-figure」。使用者上傳草稿圖表，並詢問是否已準備好投稿。

預期結果:

此技能會回報不清楚的主張、過度擁擠的圖例、缺漏的統計註記、匯出問題，以及具體修訂步驟。

安全審計

安全

v5 • 2026/7/21 開啟版本化報告

All 101 static detections are false positives after contextual review. They match local figure-output directory creation, documentation links, plot labels, dictionary keys, or formatting guidance rather than command execution, credential access, traversal, or reconnaissance. No prompt injection, data-exfiltration intent, or other semantic security finding was evidenced.

已掃描檔案

6,373

分析行數

複核項目

已忽略的誤報

風險因素

📁 檔案系統存取 (47)

⚙️ 外部命令 (19)

assets/figures4papers/figure_FPGM/plot_freq_prior.py:65 assets/figures4papers/figure_FPGM/plot_freq_prior.py:73 assets/figures4papers/figure_FPGM/plot_freq_prior.py:91 assets/figures4papers/figure_FPGM/plot_freq_prior.py:128 assets/figures4papers/figure_FPGM/plot_freq_prior.py:130 assets/figures4papers/figure_ophthal_review/plot_trend.py:17 SKILL.md:13 SKILL.md:14 SKILL.md:24 SKILL.md:26 SKILL.md:30 SKILL.md:32 SKILL.md:33 SKILL.md:35 SKILL.md:39 SKILL.md:45 SKILL.md:46 SKILL.md:53 SKILL.md:60

最近一次完成的靜態與語意稽核未偵測到已確認的安全發現。這並不能證明該 Skill 沒有副作用。

審計單位: claude 檢視審計紀錄 →

分享與引用此報告

分享版本化評估報告、中性徽章、嵌入卡片與引用。Skillstore 只報告證據，不判斷該 Skill 是否安全。

開啟版本化報告

複製報告連結

https://skillstore.io/skills/yuan1z0825-nature-figure/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 徽章

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/yuan1z0825-nature-figure/security.svg)](https://skillstore.io/skills/yuan1z0825-nature-figure?utm_source=security_passport_badge)

HTML 徽章

<a href="https://skillstore.io/skills/yuan1z0825-nature-figure?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/yuan1z0825-nature-figure/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

嵌入卡片

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/yuan1z0825-nature-figure.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

學術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

Community contribution, refactored into static/dynamic layers. (2026). nature-figure security audit report (audit version 5) [Author version 2.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/yuan1z0825-nature-figure/audits/5

BibTeX 引用

@techreport{community-contribution-refactored-into-static-dynamic-layers-yuan1z0825-nature-figure-2026,
  author = {Community contribution, refactored into static/dynamic layers},
  title = {nature-figure security audit report (audit version 5)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {5},
  url = {https://skillstore.io/skills/yuan1z0825-nature-figure/audits/5},
  note = {Author version 2.0.0}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "nature-figure security audit report (audit version 5)"
version: "2.0.0"
type: report
authors:
  - name: "Community contribution, refactored into static/dynamic layers"
date-released: "2026-07-21"
url: "https://skillstore.io/skills/yuan1z0825-nature-figure/audits/5"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:yuan1z0825-nature-figure:audit:5"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore 評分

評分依據證據置信度: 高

架構

100

可維護性

內容

社群

規範符合度

你可以打造什麼

草擬論文圖表

將結果摘要和資料集轉換為清楚的多面板圖表計畫與繪圖工作流程。

潤飾修訂版圖表

稽核面板的證據流程、標籤、統計、來源資料和期刊匯出準備狀態。

標準化團隊圖表風格

使用共用的 Python 或 R 模式，讓相關論文面板之間的圖表保持一致。

試試這些提示

開始圖表計畫

Use Python. Help me plan a Nature-style figure for these results: [describe claim, data tables, and target panels].

建立多面板圖表

Use R. Build a multi-panel figure with one heatmap, two trend panels, and one legend panel from these columns: [paste columns].

修訂現有圖表

Use Python. Review this plotting script and revise it for clearer evidence hierarchy, editable SVG export, and journal-ready labels.

投稿前稽核

Use R. Audit this finished figure package for panel logic, source-data traceability, statistical notes, typography, and export risks.

最佳實務

在要求腳本或預覽之前，先明確選擇 Python 或 R。
提供核心主張、來源資料欄位、期望面板和期刊匯出需求。
執行本機腳本之前，先檢查產生的輸出路徑和套件安裝指令。

避免

不要要求它捏造科學結果或偽造來源資料。
不要只為了更快產生預覽而在任務中途切換後端。
不要在面向論文的文字中暴露私人範本路徑或內部資產檔名。

常見問題

此技能是否同時支援 Python 和 R？

是。它支援 Python 和 R，但使用者必須在開始繪圖前選擇一個後端。

它能製作 Nature-style 多面板圖表嗎？

可以。它會為高影響力期刊圖表提供面板結構、視覺層級、字體排印和匯出選項指引。

沒有本機繪圖套件也能執行嗎？

不能。渲染需要所選的 Python 或 R 執行環境，以及必要的繪圖套件。

它可以使用我現有的繪圖腳本嗎？

可以。它可以在所選後端中修訂現有的 Python 或 R 繪圖腳本。

它能保證期刊接受嗎？

不會。它能改善圖表品質與合規性，但是否被接受取決於研究內容和審稿人判斷。

它可以匯出哪些檔案？

它著重於可編輯的 SVG 和 PDF 輸出，並在有用時提供 TIFF 或 PNG 預覽。

開發者詳細資訊

作者

Community contribution, refactored into static/dynamic layers

授權

MIT

作者版本

v2.0.0

Skillstore 修訂

儲存庫

https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills/tree/main/skills/nature-figure

引用

64ca8af0f54a325752f08bd54e52151061ea659a

維護新鮮度

2026/7/21

使用量

10 次下載 · 0 次瀏覽

檔案結構

📁 assets/

📁 chart-atlas/

📄 atlas-01-bar-charts.png

📄 atlas-02-line-trends.png

📄 atlas-03-heatmaps.png

📄 atlas-04-scatter-bubble.png

📄 atlas-05-radar-polar.png

📄 atlas-06-distributions.png

📄 atlas-07-forest-interval.png

📄 atlas-08-area-stacked.png

📄 atlas-09-image-plates.png

📄 atlas-10-network-matrix.png

📁 figures4papers/

📁 assets/

📄 Dispersion_motivation.png

📄 Dispersion_observation_distillation.png

📄 Dispersion_observation.png

📄 ImmunoStruct_contrastive.png

📄 ImmunoStruct_results_CEDAR.png

📄 ImmunoStruct_results_IEDB.png

📄 ImmunoStruct_schematic.png

📄 RNAGenScape_schematic.png

📁 figure_brainteaser/

📁 figures/

📄 plot_brute_force.py

📄 plot_correctness_by_category.py

📄 plot_correctness_by_subcategory.py

📄 plot_rewriting.py

📄 plot_selfcorrection_math.py

📁 figure_CellSpliceNet/

📁 figures/

📄 plot_ablation.py

📄 plot_comparison.py

📁 figure_Cflows/

📁 figures/

📄 diffusion_swiss_roll.py

📄 plot_comparison_Ablation.py

📄 plot_comparison_GeneRegulatory.py

📄 plot_comparison_Trajectory.py

📁 figure_Dispersion/

📁 figures/

📄 plot_idea.py

📄 plot_illustration.py

📁 figure_FPGM/

📁 figures/

📄 plot_freq_prior.py

📁 figure_ImmunoStruct/

📁 figures/

📄 plot_bars.py

📄 raw_data.py

📁 figure_ophthal_review/

📁 figures/

📄 plot_composition.py

📄 plot_trend.py

📁 figure_RNAGenScape/

📁 figures/

📄 plot_comparison.py

📄 plot_hole_manifold.py

📄 plot_manifold.py

📄 plot_sweep.py

📁 figure_VIGIL/

📁 figures/

📄 plot_comparison_radar.py

📄 plot_posttraining.py

📁 gallery/

📄 fig1-material-mechanism-rich.png

📄 fig2-spatial-imaging-rich.png

📄 fig3-in-vivo-efficacy-rich.png

📄 fig4-single-cell-systems-rich.png

📄 fig5-validation-perturbation-rich.png

📁 evals/

📄 evals.json

📁 references/

📄 api.md

📄 backend-selection.md

📄 chart-types.md

📄 common-patterns.md

📄 demos.md

📄 design-theory.md

📄 figure-contract.md

📄 figure-legend-conventions.md

📄 nature-2026-observations.md

📄 qa-contract.md

📄 r-template-index.md

📄 r-workflow.md

📄 tutorials.md

📁 static/

📁 core/

📄 contract.md

📄 stance.md

📁 fragments/

📁 backend/

📄 python.md

📄 r.md

📄 manifest.yaml

📄 README.md

📄 SKILL.md