evidence-visualization

name	evidence-visualization
description	Meta-model-agent 将计算成果转换为可发表的数据图形、表格和排版引用。适用于证据图谱构建。

证据图谱构建

稳定执行契约

• 执行目标：把已冻结的计算结果转换为可核验、可复用、可直接入文的图形与表格证据。
• 调用参数：[visual-plan-or-data-path]。
• 权威输入：计算结果.md、图表/全部结果.json、逐问结果文件与用户图表要求。
• 允许交付：图表/中的数据图、表格和图表引用.tex；不得改写上游数值。
• 禁止写入：不得越权修改已冻结的上游事实、用户原始文件或本协议未授权的目录。
• 可用工具边界：Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent。
• 最小交付：每项核心结论至少有匹配的图或表、可追溯数据源、中文标注与论文引用入口。
• 恢复入口：优先读取当前工作、状态记录和已有产物，从最近一次通过门禁的位置继续。
• 失败回退：缺少结果或口径冲突时停止绘图并回退计算实现；不得臆造数据补齐视觉效果。
• 收口顺序：先核对输入，再完成产物，再运行本环节门禁，最后登记状态；门禁未通过不得宣告完成。

Produce visuals and tables from data: $ARGUMENTS

运行参数

• FIG_DIR = 图表/

• FORMAT = pdf (vector, suitable for LaTeX)

• DPI = 300

• CUSTOM_REQUIREMENTS — User-specified requirements, highest priority.

<tools_and_style>

工具与表达规范

shared-scripts/plot_utils.py 提供学术绘图的基础样式。Meta-model-agent 可按任务需要选用其中的辅助函数、仅调用 setup_style() 后直接使用 matplotlib，或完全采用自定义实现。

Quality floor: 300 DPI PDF, no in-visual title (plt.title), font ≥9pt, grayscale-distinguishable.

Color palette and recipes: read 工具/figure_style_guide.md (color schemes) and 工具/figure_recipes_*.md (implementation examples).

plot_utils functions: setup_style, save_fig, heatmap, forest_plot, trend_plot, bar_compare, distribution_plot, scatter_plot, residual_diagnostic, multi_line_plot, box_plot, radar_plot, subplot_grid

Stats tables: stats_utils.py supplies regression_table, descriptive_table, correlation_table.

</tools_and_style>

⛔⛔⛔ 交付契约（最高优先级）

除 图表/图表引用.tex 外，必须生成 图表/figure_manifest.json。每张图登记 path、claim、source、reader_task、publish 和 placement。只有 publish=true 的图必须嵌入正文；诊断图、调试图和被替代的图应登记为 publish=false，不得为了覆盖文件而挤入正文。

{
  "version": 1,
  "figures": [
    {
      "path": "图表/fig_q1_sensitivity.pdf",
      "claim": "参数扰动不改变最优方案排序",
      "source": "图表/全部结果.json",
      "reader_task": "比较趋势与稳定区间",
      "publish": true,
      "placement": "body"
    }
  ]
}

Must produce all planned visuals (per 论文规划.md or skill-specific plan) as 图表/fig_*.png/pdf plus 图表/图表引用.tex (or, in docx mode, the same PNGs without 图表引用.tex requirement).

⛔ 特殊豁免：若 论文规划.md 清晰标明写"无图形与表格"或图形与表格清单为空（纯文字综述/思辨论文），准许 图表/ 为空，但务必写一个空的 图表/图表引用.tex (touch 图表/图表引用.tex; mkdir -p 图表) 让下游知道这步跑过了。

⛔ MUST run output verification prior to ending:

PASS=true

mkdir -p 图表

FIG_PNG=$(ls 图表/fig_*.png 2>/dev/null | wc -l)

FIG_PDF=$(ls 图表/fig_*.pdf 2>/dev/null | wc -l)

TOTAL=$((FIG_PNG + FIG_PDF))

# 检查规划是否要求图表

PLAN_HAS_FIG=$(grep -E '^\s*-?\s*fig_|图表清单|图表/fig_' 论文规划.md 2>/dev/null | wc -l)

if [ "$TOTAL" -ge 1 ]; then

    echo "✅ 图表/fig_*.png/pdf ($TOTAL)"

elif [ "$PLAN_HAS_FIG" -eq 0 ]; then

    echo "✓ 规划无图表, 创建占位 图表引用.tex"

    touch 图表/图表引用.tex

else

    echo "❌ 规划要求图表但未生成"

    PASS=false

fi

MODE=$(grep -q "Word（.docx）\|docx mode" META_MODEL_AGENT.md 2>/dev/null && echo docx || echo pdf)

if [ "$MODE" = "pdf" ] && [ ! -f 图表/图表引用.tex ]; then

    touch 图表/图表引用.tex

fi

[ "$PASS" != true ] && echo "⛔ Output verification FAILED — must complete before ending"

执行流程

工作节点 0：恢复核验（断线重跑必读）

⛔ 当前环节可能由于断线/人工重跑被多次启动。每一次启动前务必先扫描已有产物：

echo "=== 工作区扫描 ==="

HAS_PNG=$(ls 图表/fig_*.png 2>/dev/null | wc -l)

HAS_PDF=$(ls 图表/fig_*.pdf 2>/dev/null | wc -l)

HAS_TIKZ=$(ls 图表/tikz_*.pdf 2>/dev/null | wc -l)

HAS_INCLUDES=$([ -f 图表/图表引用.tex ] && wc -c < 图表/图表引用.tex || echo 0)

echo "  fig_*.png: $HAS_PNG, fig_*.pdf: $HAS_PDF, tikz_*.pdf: $HAS_TIKZ"

echo "  图表引用.tex: $HAS_INCLUDES bytes"

依据扫描结果决定行动：

| 运行状态 | 行动 |

|---|---|

| 满足 论文规划.md 中规划的图形与表格数（不少于规划） + 图表引用.tex 出现 | 跳到 Phase 9 (count verification) 校验，校验通过即完成 |

| 已有部分图但少于规划数 | 只产出缺失的图（已出现的图避免重画） |

| 图表引用.tex 缺失但图都在 | 只产出 Phase 6 的 图表引用.tex |

| 啥都没有 | 从 Phase 1 启动 |

⛔ 铁律：

• 已有 图表/fig_*.png/pdf 避免重画（覆盖会让审稿人看到的图变了）

• 已有的 图表/TABLE_*.md/tex 避免重写（数据已固化）

• 只补缺失的图 / 表

工作节点 1：Read manuscript structure + data discovery

1. Consult the full style guide (color schemes + visual selection decision table + anti-patterns + DrawIO/TikZ color schemes — all in one file):

cat 工具/figure_style_guide.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_style_guide.md

2. Scan recipe file headings to know what templates are available:

echo "=== Advanced ==="

(cat 工具/figure_recipes_advanced.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_recipes_advanced.md 2>/dev/null) | grep '^## '

echo "=== Basic ==="

(cat 工具/figure_recipes_basic.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_recipes_basic.md 2>/dev/null) | grep '^## '

echo "=== Academic ==="

(cat 工具/figure_recipes_academic.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_recipes_academic.md 2>/dev/null) | grep '^## '

echo "=== Competition ==="

(cat 工具/figure_recipes_competition.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_recipes_competition.md 2>/dev/null) | grep '^## '

echo "=== Empirical ==="

(cat 工具/figure_recipes_empirical.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_recipes_empirical.md 2>/dev/null) | grep '^## '

echo "=== Basic (fallback only) ==="

(cat 工具/figure_recipes_basic.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_recipes_basic.md 2>/dev/null) | grep '^## '

3. ⛔ MANDATORY: Extract the COMPLETE visual plan from planning docs. Read ALL planning docs and extract every planned visual/table into a numbered checklist:

echo "=== Extracting figure plan ==="

for plan in 论文规划.md 问题分析.md 选题规划.md 建模报告.md; do

    [ -f "$plan" ] || continue

    echo "--- $plan ---"

    cat "$plan"

done

Following reading, output a FIGURE PLAN CHECKLIST like this (you MUST produce this prior to proceeding):

FIGURE PLAN CHECKLIST (from planning docs):

[ ] 1. fig_xxx — Descriptive stats distribution (Rain Cloud) — data: results.json

[ ] 2. fig_yyy — Model comparison radar (Radar) — data: results.json

[ ] 3. fig_zzz — Regression coefficient forest plot (Forest Plot) — data: results.json

[ ] 4. TABLE_desc — Descriptive statistics table — data: results.json

[ ] 5. TABLE_reg — Regression results table — data: results.json

[ ] 6. drawio_roadmap — Technical roadmap (DrawIO)

Total planned: 6 figures + 2 tables + 1 DrawIO

Every item in the plan MUST appear in this checklist. If the plan says "12 visuals", the checklist is expected to include 12 entries.

3.5. ⛔ JSON 数据完整性核验（保证数据能支撑全部图形与表格）：

echo "=== JSON 数据完整性检查 ==="

if [ -f 图表/全部结果.json ]; then

    python3 -c "

import json

with open('图表/全部结果.json', 'r') as f:

    data = json.load(f)

# 列出所有顶层 key

keys = list(data.keys()) if isinstance(data, dict) else [f'[{i}]' for i in range(min(len(data), 10))]

print(f'JSON 顶层 key ({len(keys)} 个): {keys}')

# 检查是否有空值

def verify_empty(obj, path=''):

    issues = []

    if isinstance(obj, dict):

        for k, v in obj.items():

            if v is None or v == '' or v == []:

                issues.append(f'{path}.{k} 为空')

            else:

                issues.extend(verify_empty(v, f'{path}.{k}'))

    elif isinstance(obj, list) and len(obj) == 0:

        issues.append(f'{path} 为空列表')

    return issues

issues = verify_empty(data)

if issues:

    print(f'⚠ 发现 {len(issues)} 个空值:')

    for i in issues[:5]:

        print(f'  - {i}')

else:

    print('✅ JSON 数据无空值')

" 2>/dev/null

else

    echo "⚠ 图表/全部结果.json 不存在，图表将缺少数据支撑"

fi

# 检查各子问题的结果文件

for f in 图表/problem_*_结果.json; do

    [ -f "$f" ] && echo "✅ $(basename $f) 存在" || true

done

4. Scan data files (用户数据/ > 图表/ > root). ⛔ 避免 cat 或 print() 全部 JSON 文件——大 JSON 会撑爆上下文。 只用以下方式扫描：

ls -la 图表/*.json 2>/dev/null

python3 -c "

import json, os

def summarize(v, depth=0):

    if isinstance(v, list):

        n = len(v)

        nulls = sum(1 for x in v if x is None)

        nums = [x for x in v if isinstance(x, (int,float)) and x is not None]

        if nums:

            return f'list[{n}] nulls={nulls} range=[{min(nums):.4g}, {max(nums):.4g}] sample={v[:3]}'

        elif v and isinstance(v[0], dict):

            return f'list[{n}] of dict, keys={list(v[0].keys())[:8]}'

        return f'list[{n}] sample={str(v[:3])[:100]}'

    elif isinstance(v, dict) and depth < 2:

        items = []

        for k2, v2 in list(v.items())[:6]:

            items.append(f'{k2}: {summarize(v2, depth+1)}')

        return 'dict{' + ', '.join(items) + '}'

    return f'{type(v).__name__}={str(v)[:60]}'

for f in sorted(os.listdir('图表')):

    if not f.endswith('.json'): continue

    sz = os.path.getsize(f'图表/{f}')

    with open(f'图表/{f}') as fh: d = json.load(fh)

    print(f'\n=== {f} ({sz//1024}KB) ===')

    if isinstance(d, dict):

        for k, v in list(d.items())[:10]:

            print(f'  {k}: {summarize(v)}')

    elif isinstance(d, list):