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Agent Skill · 研究检索

bio-data-visualization-multipanel-figures(生物数据可视化多面板图)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

bio-data-visualization-multipanel-figures 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 50,973。

总安装 599周安装 24GitHub Stars 公开资料未说明下载 194核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

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:bio-data-visualization-multipanel-figures(生物数据可视化多面板图)
来源仓库:https://github.com/gptomics/bioskills
仓库路径:skills/bio-data-visualization-multipanel-figures
安装命令:
npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-data-visualization-multipanel-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 npx skills 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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-data-visualization-multipanel-figures"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。适用于论文级多图排版与统计结果整合。支持 ggplot2、Seaborn 等库的 figure 模板生成。需统一字体、尺寸和色彩主题以保持专业性。

bio-data-visualization-multipanel-figures 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/bio-data-visualization-multipanel-figures

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-data-visualization-multipanel-fig…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

bio-data-visualization-multipanel-figures 怎么安装?

在终端执行 npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-data-visualization-multipanel-figures"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

bio-data-visualization-multipanel-figures 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

bio-data-visualization-multipanel-figures 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

bio-data-visualization-multipanel-figures 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

bio-data-visualization-multipanel-figures 用的人多吗?

公开数据是累计安装 599 次,近一周安装 24 次,下载 194 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

bio-data-visualization-multipanel-figures 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
bio-data-visualization-multipanel-figures

生物数据可视化多面板图 · 本页

599—只读MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Multi-Panel Figure Assembly

patchwork Basics

library(patchwork)

p1 <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point()
p2 <- ggplot(df, aes(group, value)) + geom_boxplot()
p3 <- ggplot(df, aes(x)) + geom_histogram()

# Horizontal
p1 + p2 + p3

# Vertical
p1 / p2 / p3

# Mixed layouts
(p1 | p2) / p3
(p1 + p2) / (p3 + p4)

Panel Labels

# Automatic labels
(p1 + p2 + p3) + plot_annotation(tag_levels = 'A')

# Custom labels
(p1 + p2 + p3) + plot_annotation(tag_levels = list(c('A', 'B', 'C')))

# Label styling
(p1 + p2) + plot_annotation(
    tag_levels = 'A',
    tag_prefix = '(',
    tag_suffix = ')',
    theme = theme(plot.tag = element_text(face = 'bold', size = 14))
)

Layout Control

# Width ratios
p1 + p2 + plot_layout(widths = c(2, 1))

# Height ratios
p1 / p2 + plot_layout(heights = c(1, 2))

# Complex grid
layout <- "
AAB
AAB
CCC
"
p1 + p2 + p3 + plot_layout(design = layout)

# Fixed dimensions
p1 + p2 + plot_layout(widths = unit(c(5, 3), 'cm'))

Shared Legends

# Collect legends
(p1 + p2 + p3) + plot_layout(guides = 'collect')

# Position at bottom
(p1 + p2) + plot_layout(guides = 'collect') &
    theme(legend.position = 'bottom')

# Keep individual legends
(p1 + p2) + plot_layout(guides = 'keep')

Inset Plots

# Add inset
p1 + inset_element(p2, left = 0.6, bottom = 0.6, right = 1, top = 1)

# Multiple insets
p1 +
    inset_element(p2, 0.6, 0.6, 1, 1) +
    inset_element(p3, 0.02, 0.6, 0.4, 1)

cowplot Alternative

library(cowplot)

# Simple grid
plot_grid(p1, p2, p3, ncol = 3, labels = 'AUTO')

# With labels
plot_grid(p1, p2, labels = c('A', 'B'), label_size = 14)

# Relative widths
plot_grid(p1, p2, rel_widths = c(2, 1))

# Nested grids
top_row <- plot_grid(p1, p2, ncol = 2)
bottom_row <- p3
plot_grid(top_row, bottom_row, nrow = 2, labels = c('', 'C'))

Shared Axes

library(patchwork)

# Same axis limits
(p1 + p2) & xlim(0, 10) & ylim(0, 100)

# Same theme
(p1 + p2 + p3) & theme_minimal()

# Same color scale
(p1 + p2) & scale_color_viridis_d()

Empty Spaces

# Add blank panel
p1 + plot_spacer() + p2

# With layout
layout <- "
AB#
CCC
"
p1 + p2 + p3 + plot_layout(design = layout)

Titles and Captions

(p1 + p2 + p3) +
    plot_annotation(
        title = 'Main Title',
        subtitle = 'Subtitle text',
        caption = 'Data source: ...',
        theme = theme(
            plot.title = element_text(face = 'bold', size = 16),
            plot.subtitle = element_text(size = 12, color = 'grey40')
        )
    )

Saving Multi-Panel Figures

# Combine and save
combined <- (p1 | p2) / (p3 | p4) +
    plot_annotation(tag_levels = 'A') &
    theme(plot.tag = element_text(face = 'bold'))

ggsave('figure.pdf', combined, width = 10, height = 8)
ggsave('figure.png', combined, width = 10, height = 8, dpi = 300)

# For specific journal dimensions
ggsave('figure.pdf', combined, width = 180, height = 150, units = 'mm')

Complex Publication Figure

# Create themed plots
theme_pub <- theme_bw(base_size = 10) +
    theme(
        panel.grid = element_blank(),
        legend.position = 'none'
    )

p_volcano <- create_volcano(res) + theme_pub + ggtitle('Volcano Plot')
p_pca <- create_pca(vsd) + theme_pub + ggtitle('PCA')
p_heatmap <- wrap_elements(pheatmap_grob)
p_boxplot <- create_boxplot(expr_df) + theme_pub + ggtitle('Expression')

# Assemble
figure <- (p_volcano | p_pca) / (p_heatmap | p_boxplot) +
    plot_annotation(tag_levels = 'A') +
    plot_layout(guides = 'collect') &
    theme(
        plot.tag = element_text(face = 'bold', size = 12),
        legend.position = 'bottom'
    )

ggsave('Figure1.pdf', figure, width = 180, height = 160, units = 'mm')

matplotlib GridSpec (Python)

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
gs = GridSpec(2, 3, figure=fig)

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])    # Top left
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 1:])   # Top right, spans 2 columns
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, :])    # Bottom, spans all columns

# Add plots to each axis
ax1.plot(x, y)
ax2.scatter(x, y)
ax3.bar(x, y)

plt.tight_layout()

matplotlib Panel Labels

# Add panel labels
for ax, label in zip([ax1, ax2, ax3], ['A', 'B', 'C']):
    ax.text(-0.1, 1.1, label, transform=ax.transAxes,
            fontsize=14, fontweight='bold', va='top')

matplotlib Subfigures

# matplotlib 3.4+ subfigures for complex layouts
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
subfigs = fig.subfigures(1, 2, width_ratios=[2, 1])

axs_left = subfigs[0].subplots(2, 1)
ax_right = subfigs[1].subplots(1, 1)

Publication Export

# Python
fig.savefig('figure1.pdf', bbox_inches='tight')
fig.savefig('figure1.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

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  • reporting/rmarkdown-reports - Figures in documents
  • differential-expression/de-visualization - DE-specific plots

平台分布

trae

30.07%
按下载量换算58

Gemini CLI

24.08%
按下载量换算47

windsurf

17.68%
按下载量换算34

Antigravity

13.4%
按下载量换算26

Claude Code

8.69%
按下载量换算17

OpenCode

4.18%
按下载量换算8

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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