figure-generation について
figure-generationは、論文執筆者向けの科学図表作成スキルです。説明とデータから図を生成し、実行と目視確認を繰り返して調整します。PNG、PDF、LaTeX用コードを出力します。
主な機能
- 01複数の科学図表タイプに対応
- 02説明からPython作図スクリプトを生成
- 03実行し、エラー後に再試行
- 04図を確認して調整を反復
- 05PNG、PDF、LaTeXコードを出力
活用シーン
- 01実験データから論文用の図を作成
- 02学習曲線やアブレーション図を生成
- 03図のラベル、配色、軸を確認・調整
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/figure-generationを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreferences/figure-prompts.mdscripts/figure_template.py
詳細
科学論文用の図の生成
研究論文向けの出版品質の図を生成します。
入力
$0— 作成する図の説明$1— （任意）データファイル（CSV、JSON、NPY、PKL）または結果ディレクトリのパス
スクリプト
図のテンプレートを生成
python ~/.claude/skills/figure-generation/scripts/figure_template.py --type bar --output figure_script.py --name comparison
python ~/.claude/skills/figure-generation/scripts/figure_template.py --list-types
利用可能な種類：bar、training-curve、heatmap、ablation、line、scatter、radar、violin、tsne、attention
3 段階のパイプライン（MatPlotAgent に基づく）
フェーズ 1：クエリの展開
references/figure-prompts.md のプロンプトを使用して、ユーザーの図の説明を段階的なコーディング仕様に展開します。図の種類、データの割り当て（x/y/色/色相）、スタイル要件、論文の慣例を決定します。
フェーズ 2：実行ループによるコード生成（最大 4 回の再試行）
scripts/figure_template.pyのテンプレートを出発点として、自己完結型の Python スクリプトを生成します- スクリプトを一時ファイルに書き込み、実行します：
python figure_script.py - エラーが発生した場合：トレースバックを取得してフィードバックし、再生成します（references 内の ERROR_PROMPT を参照）
.pngが生成されない場合：保存を明示的に指示して再試行します- 成功したら、生成された図のパスを報告します
フェーズ 3：視覚的な調整
生成された PNG ファイルを読み込み、references/figure-prompts.md の VLM フィードバックプロンプトを使って視覚的に確認します：
- 図の種類はリクエストに合っていますか？
- ラベル、タイトル、凡例は正しいですか？
- 配色は適切で一貫していますか？
- 軸のスケールは適切ですか？出版時のサイズで文字を読み取れますか？
改善が必要な場合：修正指示を生成して再実行します。
参考資料
- MatPlotAgent のすべてのプロンプト：
~/.claude/skills/figure-generation/references/figure-prompts.md - 図のテンプレート：
~/.claude/skills/figure-generation/scripts/figure_template.py
出力
PNG（プレビュー、300 DPI）形式と PDF（論文用のベクター）形式の両方。さらに、LaTeX の include コード：
\begin{figure}[t]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{figures/figure_name.pdf}
\caption{Description. Best viewed in color.}
\label{fig:figure_name}
\end{figure}
品質要件
- DPI ≥ 300、またはベクター PDF
- 色覚多様性に配慮したパレット（赤と緑だけの組み合わせは不可）
- 印刷サイズで文字をすべて 8pt 以上にする
- 論文内のすべての図でスタイルを統一する
- matplotlib のデフォルトタイトルは使わず、LaTeX のキャプションを使用する
関連スキル
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