yjz211/vivid-figures-skill
让 AI 用你的数据生成科研图表：108 个配方，鲜艳与稳重两种风格，多套配色，交付图片与源码。仅限个人非商业使用。
是什麼
Vivid Figures 是一個 Agent Skill — 一組資料驅動的圖表範本與色彩配色方案，AI 助手可藉此自動產生科學圖表。該倉儲包含：
- 143 個現成的圖表「食譜」（例如，脊柱圖、熱力圖、3D 分組條形圖、SHAP 重要性視覺化等）
- 7 組色彩配色方案（每組包含 5–8 種顏色），儲存在單一 JSON 檔案中
- Python 程式碼，能讀取食譜、載入使用者的 CSV/Excel/JSON 資料、挑選合適的圖表類型、渲染圖表，並輸出 PNG、PDF 與可重現的原始碼腳本
此技能遵循 Agent Skills 開放規格，意味著可直接嵌入任何支援檔案讀取、Python 執行與影像顯示的 AI 助手平台中。
適合誰
- 撰寫論文、競賽報告或建模筆記的研究人員。
- 擁有原始資料（表格、模型輸出、空間座標等）但不想手動選擇圖表類型或調整顏色的人。
- 支援 Agent Skills 格式的 AI 助手（例如，基於 Claude 的機器人、OpenAI 函式呼叫代理，或自訂的「助手即服務」工具）。
如何運作（高階流程）
- 載入技能 – 助手匯入整個
vivid-figures-skill資料夾。 - 使用者提示 – 告訴助手你想要什麼，例如：
用 vivid-figures-skill 讀取 results.csv，比較不同方法的得分分佈。用珊瑚青綠配色。 - 資料解析 – Python 輔助工具讀取 CSV/Excel 檔案，推斷欄位含義，並與圖表範本匹配。
- 範本選擇 – 基於資料結構與使用者意圖，技能從 143 個食譜卡片中挑選一張（每張卡片包含 Markdown 說明、預覽影像與完整原始碼）。
- 渲染 – 相關的 Python 程式碼執行，產生 PNG 用於快速預覽，PDF 用於發表，以及完整的原始碼（Matplotlib/Seaborn/Plotly 等）供後續編輯。
- 後處理 – 助手可依指示調整圖例、字型大小或移動元素，同時保留原始配色方案與設計意圖。
核心特色
- 豐富的圖表食譜庫 – 覆蓋基礎圖表（散點圖、小提琴圖、直方圖）與進階視覺化（3D 分組條形圖、多 Y 軸梯度直方圖、SHAP 依賴與貢獻圖、地形風格相關熱力圖）。
- 七組精心挑選的色彩配色 – 每組配色為一個 JSON 檔案；預設為 Olive-Apricot，但可透過簡單自然語言指令切換任意配色。
- 開放的 Agent-Skill 格式 –
SKILL.md中包含元資料（YAML + Markdown），所有資源皆以相對路徑引用，使技能可在不同 AI 助手主機間輕鬆移植。 - 輸出彈性 – PNG 用於快速檢查，PDF 用於 LaTeX/Word 插入，完整 Python 原始碼可讓使用者後續重現或修改圖表。
- 非商業、個人使用授權 – 此倉儲對學術或個人專案免費，但未經書面許可禁止商業再分發。
- 自我檢查機制 – 每個範本包含「保真度點」，助手可驗證（如保持漸層、保留圖層順序），避免設計過度簡化。
快速上手（快速檢查清單）
- 前置條件 – Python 3.10+，Git，Bash（Windows 上可使用 Git Bash）。可選：若想本地瀏覽 HTML 目錄，需 Node.js 22+。
- 安裝 – 參照
docs/INSTALL.md（克隆倉儲，執行pip install -r requirements.txt）。 - 載入至 AI 助手 – 將資料夾放置於助手指定期望的 Agent Skills 目錄中，或使用主機特定的匯入指令。
- 執行提示 – 如 README 所示，要求助手指從你的資料檔案產生圖表。
- 尋找結果 – 助手會建立一個
figures/資料夾，包含 PNG、PDF 與 Python 腳本。
可能不適用的情況
- 若你需要的視覺化完全自訂，且不在 143 個範本範圍內，仍需自行撰寫程式碼。
- 此技能專為能執行 Python 並顯示影像的 AI 助手設計；無 LLM 的純 CLI 工具無法驅動選擇邏輯。
- 未經單獨授權，禁止商業使用。
總結
Vivid Figures 是一個 即開即用、AI 驅動的圖表生成技能，讓語言模型僅用最少提示即可將原始資料轉化為出版級圖表。它整合了豐富的預測試範本、配色方案與可重現的 Python 流程，全部遵循開放的 Agent Skills 規範。
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