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Nature 科学图表

基于提供的证据构建视觉论证。图形摘要或示意图仍是草稿视觉内容，不得虚构机制或结果。

流程

阅读 manifest.yaml 及其核心约定。按以下顺序选择后端：

1. 用户明确指定的选择；
2. 现有源文件、项目依赖项或已确立的项目后端；
3. 已保存的用户偏好；
4. 仅当 Python 和 R 都可行，且选择会显著影响集成或可维护性时才询问。

如果用户要求你做选择，请使用 references/backend-selection.md 并继续操作。 绘图、布局语义和导出均以一个后端作为唯一可信来源。中立查看器、图像／PDF／SVG 检查工具和确定性验证工具可用于质量保证，但不能因此成为第二个绘图后端。只有当用户明确要求将某个后端设为今后的默认选项时，才保存后端偏好。

图表约定

编写代码前，先定义：

• 一句话结论及目标读者；
• 证据链及每个面板的作用；
• 源数据字段、转换、统计量和不确定性；
• 目标期刊的尺寸、格式、字体和无障碍要求；
• 审稿人可能产生的误读及诚信风险。

仅加载所选后端片段，以及图表类型、图表、模板改编或导出所需的参考资料。优先使用来源记录完整的图表图集／图库示例或用户代码；不要复制外部论文中的图表。

构建与验证

1. 选择图表类型，并确定清晰的主面板。
2. 先映射数据和统计量，再进行样式设计。保留缺失情况、样本量、单位和不确定性。
3. 使用克制的层次、字体排版和色彩；当区分信息很重要时，验证灰度显示效果和色觉适用性。
4. 按语义改编模板，绝不可通过重新标注来呈现不兼容的数据。
5. 在任务的输出目录下导出所需的矢量／栅格文件。
6. 将 SKILL_DIR 解析为包含此 SKILL.md 的目录，加载 references/qa-contract.md，运行 python3 "$SKILL_DIR/scripts/validate_figure.py" SOURCE，并使用适当的中立查看器，以最终尺寸检查渲染输出。

诚信与完成标准

不得虚构数值、机制、标签、机构标志或统计显著性。不得隐藏数据，也不得为了改善外观而改动分析。只有当源文件与导出文件一致、标签和图例清晰可读、面板声明有证据支持，并且在交付内容属于可检查的范围时，已通过最终尺寸的视觉质量检查，才算完成；否则应明确说明未进行视觉质量检查。