ChenLiu-1996/figures4papers

解決する課題

本プロジェクトは、高品質で出版可能な科学図を作成するためのPythonスクリプトと設計原則のコレクションを提供します。Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPSなどのトップレベルの学術会議において、一貫性があり再現性の高いスタイルでプロフェッショナルな可視化を行うという共通の課題に対処します。

仕組み

このリポジトリは、参照スクリプトのライブラリおよびAIコーディングエージェント向けの「スキル」フレームワークとして構成されています。以下が含まれます：

• 参照スクリプト：棒グラフ（定量的比較および構成の内訳）、3D球体、レーダーチャート、折れ線グラフ、コンセプト図、トレンドプロットなど、さまざまなグラフタイプに対応したPythonコード。
• AIスキル統合：メタデータ、設計理論、API規約を含む専用の scientific-figure-making/ フォルダ。これにより、CursorやClaude CodeなどのAIコーディングエージェントがこれらのガイドラインを取り込み、ユーザーのデータに基づいて新しい出版品質の図を生成できるようになります。
• 設計ガイドライン：スタイルの根拠、一般的なパターン、ステップバイステップのチュートリアルに関するドキュメント。

対象読者

科学論文用のプロフェッショナルな図を作成する必要がある研究者や学者、およびAIコーディングエージェントを使用して作図プロセスを自動化したい開発者。

ハイライト

• 出版実績：Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS、ECCVで発表された論文で使用されたスクリプト。
• エージェント対応：パスベースの参照やシンボリックリンクを通じて、AIコーディングエージェントの「スキル」として統合されるように特別に設計されています。
• 多様なグラフタイプ：単純な棒グラフから複雑な3D図やレーダーチャートまで、幅広い科学的可視化をカバー。
• 一貫したスタイリング：パレット、ヘルパー、エクスポート設定のための統一されたAPIを提供し、図セット全体で視覚的な一貫性を確保します。