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GNN graph and matrix visualization generation. Use when creating network graph plots, matrix heatmaps, state space diagrams, or other visual representations of GNN models.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ActiveInferenceInstitute/GeneralizedNotationNotation --skill gnn-visualizationコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Generalized Notation Notation (GNN) processing pipeline for Active Inference generative models. Use when working with GNN files, running the 25-step pipeline, parsing model specifications, generating simulations, or producing visualizations and reports from GNN model definitions.
GNN comprehensive test suite execution and management. Use when running tests, writing new test cases, checking coverage, debugging test failures, or validating pipeline correctness across all 25 GNN modules.
GNN advanced statistical analysis and result aggregation. Use when performing statistical analysis on simulation results, cross-simulation aggregation, computing information-theoretic metrics, or creating analytical visualizations of pipeline outputs.
SKILL.md を表示中
| name | gnn-visualization |
| description | GNN graph and matrix visualization generation. Use when creating network graph plots, matrix heatmaps, state space diagrams, or other visual representations of GNN models. |
Generates static visualizations of GNN models including network graphs, matrix heatmaps, state space diagrams, and connection maps using matplotlib and networkx.
# Run visualization
python src/8_visualization.py --target-dir input/gnn_files --output-dir output --verbose
# As part of pipeline
python src/main.py --only-steps 8 --verbose
from pathlib import Path
from visualization import (
GNNVisualizer,
MatrixVisualizer,
generate_graph_visualization,
generate_matrix_visualization,
generate_visualizations,
process_visualization,
)
# Use the GNNVisualizer class
viz = GNNVisualizer(output_dir="output/")
viz.generate_graph_visualization(graph_data)
viz.generate_matrix_visualization(matrix_data)
# Standalone functions
generate_graph_visualization(graph_data, output_dir="output/")
generate_matrix_visualization(matrix_data, output_dir="output/")
# Run full visualization step (used by pipeline)
process_visualization(
Path("input/gnn_files"), Path("output/8_visualization_output"), verbose=True
)
GNNVisualizer — main visualization classMatrixVisualizer — matrix-specific visualizationgenerate_graph_visualization — network graph plotsgenerate_matrix_visualization — matrix heatmapsprocess_visualization — pipeline processing (JSON-first when step-3 *_parsed.json exists)Visualization uses a four-tier recovery system:
# matplotlib + networkx (included in core)
uv sync
# For additional viz backends
uv sync
output/8_visualization_output/This module registers tools with the GNN MCP server (see mcp.py):
get_visualization_module_infoget_visualization_optionslist_visualization_artifactsprocess_visualization