·scientific-visualization
{}

scientific-visualization

Crea figure di pubblicazione con matplotlib/seaborn/plotly. Layout multipannello, barre di errore, indicatori di significatività, protezione daltonica, esportazione PDF/EPS/TIFF, per grafici scientifici pronti per la rivista.

20Installazioni·1Tendenza·@jackspace

Installazione

$npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill scientific-visualization

Come installare scientific-visualization

Installa rapidamente la skill AI scientific-visualization nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill scientific-visualization
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Fonte: jackspace/claudeskillz.

Scientific visualization transforms data into clear, accurate figures for publication. Create journal-ready plots with multi-panel layouts, error bars, significance markers, and colorblind-safe palettes. Export as PDF/EPS/TIFF using matplotlib, seaborn, and plotly for manuscripts.

Apply journal-specific styles using the matplotlib style files in assets/:

Critical requirements (detailed in references/publicationguidelines.md):

Crea figure di pubblicazione con matplotlib/seaborn/plotly. Layout multipannello, barre di errore, indicatori di significatività, protezione daltonica, esportazione PDF/EPS/TIFF, per grafici scientifici pronti per la rivista. Fonte: jackspace/claudeskillz.

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill scientific-visualization
Categoria
{}Analisi
Verificato
Prima apparizione
2026-02-17
Aggiornato
2026-03-10

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Risposte rapide

Che cos'è scientific-visualization?

Crea figure di pubblicazione con matplotlib/seaborn/plotly. Layout multipannello, barre di errore, indicatori di significatività, protezione daltonica, esportazione PDF/EPS/TIFF, per grafici scientifici pronti per la rivista. Fonte: jackspace/claudeskillz.

Come installo scientific-visualization?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill scientific-visualization Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

https://github.com/jackspace/claudeskillz