소스 정보
- 저장소
- KYRIE66nb/codex-omx-public-config
- 최근 소스 활동
- 2026년 5월 28일 04:35
- 감지된 SKILL.md 언어
- 다국어 혼합
- 스타
- 0
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/KYRIE66nb/codex-omx-public-config --skill plot-from-data명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | plot-from-data |
| description | Create publication plots from data. |
Generate a paper-quality figure by picking a style template and filling it with user data. All outputs are dpi=300 PNG.
| Style | Type | Script | 适用场景 |
|---|---|---|---|
bar_paired_delta | 柱状图 | scripts/bar_memevolve.py | Baseline vs method 配对对比 + 增益箭头 |
bar_grouped_hatch | 柱状图 | scripts/bar_spice.py | 多方法消融，主方法斜线填充，柱顶数值 |
line_confidence_band | 折线图 | scripts/line_selfdistill.py | 带置信区间的训练曲线 |
line_training_curve | 折线图 | scripts/line_aime.py | 垂直断点线 + 水平参考线 |
line_loss_with_inset | 折线图 | scripts/line_loss_inset.py | L 形 spine + 局部放大 inset |
scatter_tsne_cluster | 散点图 | scripts/scatter_tsne.py | t-SNE 聚类 + 注释框 |
scatter_broken_axis | 散点图 | scripts/scatter_break.py | 折断 X 轴，多 marker 系列 |
radar_dual_series | 雷达图 | scripts/radar_dora.py | 双方法多维对比，正八边形网格 |
1. 确认用户的图类型和数据
2. 选择对应 style（如不确定，询问用户或根据数据形状推断）
3. 读取对应 references/<style_name>.md 获取精确参数
4. 复制对应 scripts/<script>.py，替换数据区（脚本顶部有清晰注释标注数据区）
5. 运行：python3 scripts/<script>.py
6. 检查输出，必要时微调颜色/标签/字号
每个 repro 脚本的数据区在文件顶部，通常是 np.array(...) 或字典。替换规则：
Read the corresponding file in references/ for exact rcParams, colors, font sizes, spine settings, and tick directions before generating:
references/bar_paired_delta.md, references/bar_grouped_hatch.mdreferences/line_confidence_band.md, references/line_training_curve.md, references/line_loss_with_inset.mdreferences/scatter_tsne_cluster.md, references/scatter_broken_axis.mdreferences/radar_dual_series.md