ChenLiu-1996/figures4papers

해결하는 문제

이 프로젝트는 고품질의 출판용 과학 도표를 만들기 위한 Python 스크립트와 디자인 원칙 모음을 제공합니다. Nature Machine Intelligence, ICML, NeurIPS와 같은 최고 수준의 학술지 및 학회에서 일관되고 재현 가능한 스타일로 전문적인 시각화 자료를 제작하는 공통적인 과제를 해결합니다.

작동 방식

이 저장소는 참조 스크립트 라이브러리이자 AI 코딩 에이전트를 위한 '기술(skill)' 프레임워크로 구성되어 있습니다. 포함된 내용은 다음과 같습니다:

• 참조 스크립트: 막대 그래프(정량적 비교 및 구성 분석), 3D 구체, 레이더 차트, 선 그래프, 개념도, 추세 그래프 등 다양한 도표 유형을 위한 Python 코드.
• AI 기술 통합: 메타데이터, 디자인 이론, API 규칙이 포함된 전용 scientific-figure-making/ 폴더. 이를 통해 Cursor나 Claude Code와 같은 AI 코딩 에이전트가 이 가이드라인을 학습하여 사용자의 데이터를 기반으로 새로운 출판 품질의 도표를 생성할 수 있습니다.
• 디자인 가이드라인: 스타일의 근거, 일반적인 패턴, 단계별 튜토리얼에 대한 문서.

대상 사용자

과학 논문을 위한 전문적인 도표를 제작해야 하는 연구자 및 학자, 그리고 AI 코딩 에이전트를 사용하여 도표 제작 과정을 자동화하려는 개발자.

주요 특징

• 출판 검증 완료: Nature Machine Intelligence, ICML, NeurIPS, ECCV에 게재된 논문에서 사용된 스크립트.
• 에이전트 준비 완료: 경로 기반 참조나 심볼릭 링크를 통해 AI 코딩 에이전트의 '기술'로 통합되도록 특별히 설계됨.
• 다양한 도표 유형: 간단한 막대 차트부터 복잡한 3D 및 레이더 차트까지 광범위한 과학적 시각화 지원.
• 일관된 스타일링: 팔레트, 헬퍼, 내보내기 설정을 위한 통합 API를 제공하여 도표 세트 전반의 시각적 일관성 보장.