plot-skill

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description	用中文生成和维护可复用的 matplotlib 图表能力，围绕 bar、donut、line、radar、scatter 五类图， 通过少量 preset 统一配色、marker、线型、边框、网格和强调策略。 当用户说“画个柱状图/折线图/散点图/雷达图/环形图”“做一个 preset”“统一图表风格” “按这个风格画数据”“整理成可维护的画图脚本”时使用。

Plot Skill

这个 skill 不追求复现一堆按论文命名的单次脚本，而是维护一套长期可复用的图表系统。

支持范围

• 图类型：bar、donut、line、radar、scatter
• 输出方式：Python + matplotlib
• 目标：少量 preset、稳定复用、方便后续继续调风格

工作流

1. 先判断用户的任务目标：
   • 比较 → 优先 bar
   • 趋势 → 优先 line
   • 相关性/聚类 → 优先 scatter
   • 组成 → 优先 donut
   • 多维 profile → 优先 radar
2. 再选 preset：
   • balanced：各系列地位相近
   • accent：一个主系列突出，其余退后
   • paper：偏论文图，轴和网格语义更强
3. 需要详细设计维度时，读取 references/design-dimensions.md
4. 需要具体 preset 含义时，读取 references/presets.md
5. 需要具体图类型的注意事项时，读取 references/chart-families.md
6. 直接从 scripts/ 里的对应脚本开始，而不是重新手写整张图

目录说明

• references/design-dimensions.md
  • 解释画一张图要考虑哪些层面
• references/presets.md
  • 定义配色、marker、线型、边框、网格、强调策略
• references/chart-families.md
  • 解释五类图各自适合什么、不适合什么
• scripts/style_presets.py
  • 所有脚本共享的样式 token 和 helper
• scripts/*.py
  • 五类图的最小脚本模板

使用原则

• 优先复用 scripts/style_presets.py，不要在每个图里重新写颜色、marker、grid、spine 规则
• 单次图的个性化差异，尽量通过 preset 参数表达，不要直接散落成硬编码
• 如果用户要“像某篇论文”，先把它翻译成：
  • palette
  • frame
  • grid
  • emphasis
  • marker / linestyle
  • annotation 再决定是否需要新增 preset

何时新增 preset

只有同时满足下面两个条件才新增：

• 至少会复用两次
• 不是只改一个颜色或一个字号，而是涉及完整视觉策略变化

当前默认 preset

• tableau-paper
• tableau-accent
• mono-paper

优先先在这三套里调整，不要一开始就扩成十几套。