figure-generation

Available types: bar, training-curve, heatmap, ablation, line, scatter, radar, violin, tsne, attention

Phase 1: Query Expansion Expand the user's figure description into step-by-step coding specifications using the prompts in references/figure-prompts.md. Determine: figure type, data mapping (x/y/color/hue), style requirements, paper conventions.

Phase 2: Code Generation with Execution Loop (up to 4 retries)

matplotlib/seaborn と 3 フェーズのパイプライン (クエリ拡張、実行によるコード生成、VLM ビジュアル フィードバック) を使用して出版品質の科学数値を生成します。棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップ、トレーニング カーブ、アブレーション プロットなどを処理します。ユーザーが論文の図、プロット、または視覚化を必要とする場合に使用します。 ソース: lingzhi227/agent-research-skills。