hang-jin/editaplot

何を解決するか

EditaPlotは、実験データからプロフェッショナルで出版レベルの科学的図表を自動生成するためのツールです。Originなどのソフトウェアでの手作業によるプロット作業の煩雑さを解消しつつ、図表が完全に編集可能な（OPJU形式）かつ科学的に正確であることを保証します。静的なテンプレートとは異なり、AIがデータについて根拠のない仮定を下すことを防ぎ、レンダリング前にデータの役割と科学的意図について人間による確認を義務付けています。

どう動くか

このツールは、Codex用のWindowsローカルスキルとして動作し、ローカルにインストールされたOrigin（2021–2026b）と統合されます。ワークフローは厳密な順序に従います：

1. データ理解：CSV、TXT、XLS、XLSXファイルを読み取り、各列の目的（例：主な証拠、補助データ、プロットしないが保持するデータ）を特定します。
2. 推奨と確認：1～3種類のプロット形式とカラーパレットを提案します。ユーザーは科学的目的とプロット対象の特定要素を確認する必要があります。
3. ビジュアルスタイルの適応：参照画像を提供することで、レイアウト、マーカー、色などのビジュアル文法とスタイルを抽出できますが、その画像からの実際のデータやテキストのコピーは行いません。
4. 自動レンダリング：専用のOriginインスタンスを起動してプロットを生成し、編集可能なOPJUプロジェクトファイル、およびPNG、PDF、TIFファイルとしてエクスポートします。
5. 検証：軸、フォント、データマッピングが正しいかを「オブジェクトの逆読み取り」と視覚的チェックで確認し、最終化を行います。

対象ユーザー

材料科学（XPS、XRD、XAS、FTIR）、化学、医学、ディープラーニング（SHAP解析、ROC曲線）などの分野で、最終図表作成にOriginを使用する研究者や科学者。

特徴

• 完全に編集可能な出力：単なる静的画像ではなく、ネイティブなOriginプロジェクトファイル（OPJU）を生成します。
• 科学的ガードレール：データの平滑化、欠損値の補完、結論の推論を自動で行わず、データの役割については明示的なユーザー確認を必要とします。
• 多様な専門的テンプレート：40種類以上のプロットルートをサポートしており、複雑な材料分光（XPS、XRD Rietveld）、医学的SHAP要約、円形重み付きネットワークなどに対応しています。
• 参照画像によるガイド：ユーザーの実験データの整合性を保ちつつ、参照図表のビジュアルスタイルを模倣できます。
• 厳格なローカル実行：Windows 10/11 x64上で動作し、レンダリング中にデータがクラウドサーバーにアップロードされないことを保証します。