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开发执行命令clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

academic-figures学术人物

Agent Skill

academic-figures 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,812

周安装

74

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

586
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:academic-figures(学术人物)
来源仓库:https://github.com/docsor1212/academic-figures
安装命令:
openclaw skills install academic-figures
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install academic-figures

简介

一键生成出版级学术图表的数据可视化工具,支持七类标准图形。

  • 适用于科研论文、学位论文中的数据呈现与统计分析需求。
  • 内置条形图、热图、散点图等多种样式,适配四色印刷规范。
  • 安装命令:openclaw skills install academic-figures,依赖 Python 环境。
  • 请确保输入数据格式符合 CSV 或 JSON 结构要求。

SKILL.md

name
academic-figures
description
>

Academic Figures — Publication-Quality Chart Generator

Generate figures from JSON/CSV data. Local execution, no data leaves the machine.

Quick Start

# Bar chart with CJK support
python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o figure.png --cjk \
  --title "图2 主标题 / Subtitle" --ylabel "准确率 Accuracy (%)"

# Heatmap
python3 scripts/gen_figure.py -t heatmap -d data.json -o heatmap.png --cjk \
  --cmap RdBu_r --vmin -20 --vmax 45

# Scatter with trend line
python3 scripts/gen_figure.py -t scatter -d data.csv -o scatter.png \
  --xlabel "Baseline (%)" --ylabel "Gain (%)" --theme nature

Chart Types

TypeCommandKey Features
Bar-t barGrouped bars, error bars, significance brackets
Heatmap-t heatmapCell annotations, custom colormap, colorbar
Scatter-t scatterTrend line, r value, color grouping, mean points
Line-t lineMultiple series, error bands, markers
Box-t boxBox-and-whisker, jitter points
Forest-t forestCI whiskers, overall diamond, ref line
Violin-t violinDensity estimation, inner mean/median

Color Themes

  • --theme nature — Nature journal palette (vibrant, distinct)
  • --theme lancet — Lancet medical palette (bold, high-contrast)
  • --theme conservative — Professional muted (safe for any field)
  • --theme default — Balanced, versatile

CJK / Chinese Support

Pass --cjk to auto-detect and load system CJK fonts. Zero manual configuration needed.

python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o fig.png --cjk

Font detection priority: Noto Sans CJK → PingFang → Microsoft YaHei → WQY → AR PL → Droid.

For custom font: --cjk-font /path/to/font.ttf

Data Input

JSON (full features) or CSV (basic). See references/data-formats.md for complete schema per chart type.

JSON bar chart example:

{
  "labels": ["Group A", "Group B"],
  "series": {"Treatment": [75, 82], "Control": [68, 70]},
  "errors": {"Treatment": [3, 2], "Control": [2, 1]},
  "significance": {"Treatment:0": "***", "Control:1": "NS"}
}

Key Flags

FlagDescription
--title "text"Figure title. Supports `\

for newline (works in shell with $'line1\ line2' or when called from Python) | | --xlabel, --ylabel | Axis labels | | --width N, --height N | Figure size in inches | | --show-values | Show numeric labels on bars | | --no-trend | Hide trend line (scatter) | | --no-legend | Hide legend | | --cmap NAME | Colormap (heatmap) | | --vmin, --vmax` | Value range (heatmap) |

Output

  • .png — 300 DPI raster (default)
  • .svg — Vector (pass .svg extension to --out)

When Agent Generates Figures (Not CLI)

If creating a figure via Python script rather than CLI:

  1. Always call detect_cjk_font() first if any label may contain CJK
  2. Use fontproperties=font_prop on all text-setting calls with CJK content
  3. Set plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False (prevents minus sign boxes)
  4. Verify output: file size > 20KB for multi-label charts indicates font loaded
  5. Preferred output: PNG at 300 DPI, bbox_inches='tight', white background

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.97%
按下载量换算439

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install academic-figures 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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