figure-generation이란?
3단계 파이프라인(쿼리 확장, 실행을 통한 코드 생성, VLM 시각적 피드백)을 통해 matplotlib/seaborn을 사용하여 출판 품질의 과학 수치를 생성합니다. 막대 차트, 선 도표, 히트맵, 훈련 곡선, 절제 도표 등을 처리합니다. 사용자에게 종이에 대한 그림, 플롯 또는 시각화가 필요할 때 사용합니다. 출처: lingzhi227/claude-skills.
3단계 파이프라인(쿼리 확장, 실행을 통한 코드 생성, VLM 시각적 피드백)을 통해 matplotlib/seaborn을 사용하여 출판 품질의 과학 수치를 생성합니다. 막대 차트, 선 도표, 히트맵, 훈련 곡선, 절제 도표 등을 처리합니다. 사용자에게 종이에 대한 그림, 플롯 또는 시각화가 필요할 때 사용합니다.
명령줄에서 figure-generation AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: lingzhi227/claude-skills.
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)
3단계 파이프라인(쿼리 확장, 실행을 통한 코드 생성, VLM 시각적 피드백)을 통해 matplotlib/seaborn을 사용하여 출판 품질의 과학 수치를 생성합니다. 막대 차트, 선 도표, 히트맵, 훈련 곡선, 절제 도표 등을 처리합니다. 사용자에게 종이에 대한 그림, 플롯 또는 시각화가 필요할 때 사용합니다. 출처: lingzhi227/claude-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/lingzhi227/claude-skills --skill figure-generation3단계 파이프라인(쿼리 확장, 실행을 통한 코드 생성, VLM 시각적 피드백)을 통해 matplotlib/seaborn을 사용하여 출판 품질의 과학 수치를 생성합니다. 막대 차트, 선 도표, 히트맵, 훈련 곡선, 절제 도표 등을 처리합니다. 사용자에게 종이에 대한 그림, 플롯 또는 시각화가 필요할 때 사용합니다. 출처: lingzhi227/claude-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/lingzhi227/claude-skills --skill figure-generation 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/lingzhi227/claude-skills