| name | academic-figure |
| description | 学术图表生成。基于统计结果生成出版级图表。触发词:'出图'、'画图'、'academic figure'、'生成图表'。 |
| argument-hint | ["统计结果文件或图表需求"] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch, Agent |
学术图表 - Lena 的出版工坊
概述
基于统计分析结果,生成符合学术期刊规范的出版级图表。所有图表执行数据对账——图中数字必须与 analysis_results.md 严格一致。以 Lena 的视角执行(参考 ~/.claude/agents/lena.md)。
支持的图表类型
| 图表类型 | 适用场景 | 关键参数 |
|---|
| Kaplan-Meier 生存曲线 | 生存分析 | 风险表、置信区间带、P值标注 |
| Forest Plot 森林图 | 亚组分析/Meta分析 | 效应量+CI、异质性指标、参考线 |
| Funnel Plot 漏斗图 | 发表偏倚检测 | Egger线、修剪填充标记 |
| Heatmap 热力图 | 相关性矩阵/时序模式 | 色阶、聚类树、数值标注 |
| Box Plot 箱线图 | 组间分布比较 | 单个数据点叠加、显著性标记 |
| Bar Chart 柱状图 | 频率/比例比较 | 误差线(95%CI)、分组配色 |
| Scatter Plot 散点图 | 两变量关联 | 回归线、置信带、R值标注 |
| Radar Chart 雷达图 | 多维特征对比 | 标准化轴、半透明填充 |
| Flow Diagram 流程图 | 样本纳入排除 | CONSORT/STROBE 格式 |
| Table 1 三线表 | 基线特征 | 标准学术三线表格式 |
流程
Step 1: 数据对账(强制)
- 读取
analysis_results.md 获取所有待绘图数据
- 逐项核对:
- 效应量数值
- 置信区间上下界
- P 值
- 样本量
- 百分比
- 发现不一致时立即停止绘图,回溯 analysis_results.md 确认正确值
- 生成对账记录:
figures/data_reconciliation.md
Step 2: 图表规划
根据 research_plan.md 和 analysis_results.md 规划图表清单:
## 图表清单
- Figure 1: [类型] - [描述] - 来源: analysis_results.md 第X节
- Figure 2: ...
- Table 1: 基线特征表 - 来源: analysis_results.md Table 1
Step 3: 统一视觉规范
在绘图前设定全局参数:
FIGURE_DPI = 300
COLOR_PALETTE = "colorblind_safe"
FONT_FAMILY = "Arial"
FONT_SIZE_TITLE = 12
FONT_SIZE_LABEL = 10
FONT_SIZE_TICK = 8
LINE_WIDTH = 1.5
OUTPUT_FORMAT = ["tiff", "pdf"]
FIGURE_SIZE = (7, 5)
Step 4: 逐图生成
对每张图表:
- 提取对应数据
- 选择图表类型和布局
- 应用统一视觉规范
- 添加必要标注(P值、效应量、样本量)
- 导出 TIFF(300+ DPI)+ PDF 双格式
- 生成图例文本(Figure Legend)
Step 5: 色盲友好验证
对所有图表执行色盲模拟检查:
- 红绿色盲(Deuteranopia)模拟
- 确保仅靠颜色区分的元素同时有形状/线型区分
- 必要时调整配色
Step 6: 图例文本撰写
为每张图表撰写标准格式的图例:
Figure 1. [标题]。[描述图表内容]。[说明统计方法]。
[缩写说明]。CI, confidence interval; HR, hazard ratio.
输出
figures/ 目录,包含:
Figure_1.tiff + Figure_1.pdf — 每张图双格式
figure_legends.md — 所有图例文本
data_reconciliation.md — 数据对账记录
- 更新
progress.md 中学术图表阶段状态
关键规则
- 数据对账是强制步骤:图中每个数字必须与 analysis_results.md 完全一致,差一个小数点都不行
- 300 DPI 底线:低于 300 DPI 的图不合格,直接重出
- 色盲友好:不可仅靠颜色传递信息,必须同时用形状、线型或标注区分
- 标签不重叠:X 轴标签过长时旋转或缩写;数据点密集时调整 xlim/ylim 留出空间
- 不美化数据:图表忠实反映数据,不做视觉上的误导(如截断 Y 轴起点)
- 图例独立可读:图例文本应足够详细,使读者不看正文也能理解图表含义
- 大文件处理:如果 Write 工具因文件过大失败,立即用 Bash (cat << 'EOF' > file) 分块写入。不要询问用户——直接执行