用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/KYRIE66nb/codex-omx-public-config --skill plot-from-data命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| 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