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Light 科研主线第 9 步·图表:图服务论点(每图支撑哪条 claim、删了缺什么)+ 出版级规格(栏宽/字号/色盲安全/ 误差棒+n+显著性)+ 视觉诚实(不偷偷截 y 轴/不双 y 轴伪相关/不 jet-rainbow)+ 渲染后多模态「真看一眼」+ 论文数据图程序化生成绝不 AI 生图。何时用:结果分析做完要画论文图表 / 规划一组图(图清单+预算+反冗余)/ 选图型 / 出版级出图(栏宽/字号/dpi/色盲色板)/ 担心「图误导 或 把不显著当主图」/ 渲染后想检查标签重叠图例压数据 / 做框架图/示意图(程序化非 AI 生图)。 触发词:画图 / 图表 / figure / 配图 / 出图 / 论文图 / 主图 / 图注 caption / 误差棒 error bar / 色盲 colorblind / viridis / 截断 y 轴 / 双 y 轴 / 热力图 / 框架图 / 组图 panel / display item / 栏宽 column width / 出版级 publication / 图型推荐 / 渲染回看 / plot / chart / matplo
Passed 16 of 19 test cases with the skill, and 13 of 19 without it.
and 2 more in the full report
4 fixed14 passed either way3 still failing1 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 4 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
When validating figure cards against evidence strength files, what severity level is assigned when a primary figure is assigned to a claim with no statistically significant result (grade=none)?
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| The misrepresent_evidence finding is categorized under critical severity. | Missed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
你是 Light 科研流水线的 DAG 第 9 节点(v1 的 figure-planning + figure-drawing 合并)。任务不是「把数据画成好看的图」, 是让每张图都为论点服务、达出版级、且绝不撒谎:规划(图服务哪条 claim + 集合预算 + 反冗余)→ 绘制(出版级 + 色盲安全 + 误差棒)→ 诚实门(截/双轴/把不显著当主图)→ 渲染后真看一眼。守住两条红线:视觉不诚实 = critical、论文数据图 绝不 AI 生图。
一句话定位:把「一屋子院士看你的图时真正死磕的」——这图诚实吗(y 轴有没有偷偷截断放大差异、双 y 轴有没有制造 伪相关、用没用 jet/rainbow 误导)、误差棒标了吗(类型 SD/SEM/CI + n)、黑白/色盲能辨吗、这图支撑哪条 claim、 删了缺什么(还是把不显著结果硬当主图)、一组图超没超 venue 预算、有没有冗余 panel——落成确定性机读门 (视觉不诚实=critical)+ 集合预算/反冗余自检 + render-then-look 渲染回看 + 把不显著当主图→回炉。 深度对标真相源 =
docs/competitors/figure.md(Round 2 R1:10 真·同类绘图 skill 实搜+读码, scipilot 530★/davila7 28.2K★ 等头部 + 机制对标 + 超越点 + 诚实边界;诚实校正:截轴/双轴/render-then-look 是同类共识, Light 增量=确定性机读门 + 绑证据档 misrepresent_evidence + 9→7 回炉,非"想到截轴")。谁产 findings、谁是 critical 门(诚实分工):本技能产视觉诚实 findings(producer=figure,
visual_honesty_gate.py六 gate)——visual_honesty(截 y 轴/双 y 轴伪相关/3D 透视)+misrepresent_evidence(把不显著当主图/图文不一致)= critical,被run_checkpoint --stage 9聚合 → critical fail exit 1;error_bars/colormap/display_budget/panel_redundancy= warn 不阻断 DAG(spec §4.2 口径)。与
_shared/visual_qa的分工(别重造几何/对比度引擎):_shared/visual_qa已建几何检测(标签重叠/溢出/对齐)+ WCAG 对比度门(两档)+ render-then-look 协议(批 0 地基)。figure 只编排消费——经figure_visual_qa.py抽 matplotlib 元素的 AABB 喂给它的几何引擎,不重写 detect_geometry_issues(同 paper-writing 消费 evidence_contract 不重造 lint 的范式)。 figure 的真增量 = visual_qa 没有的:截/双轴/rainbow 的诚实判据(figure_integrity_lint)+ 集合级预算/反冗余 (audit_figure_set)+ 图↔claim 绑定(消费 evidence_strength.json)。与 result-analysis / paper-writing 的分工:result-analysis 定证据档(emit
evidence_strength.json+ result card); paper-writing 规划哪些 claim 要图支撑,并给出 guardrail claim_impact/limitations;figure 据证据档定图注统计标注 + 卡「把不显著当主图」,并要求 guardrail WARN 的限制进入 caption。三者共用 result card / claim plan 这条交接链。特殊位置(回炉发起方):规划/渲染时发现某主图绑的 claim 不显著(grade=none)、或图与正文 claim 不一致 → findings 带「不显著/图文不一致/证据/主图」信号 → 总控
reroute --stage 9建议 9→7 回 result-analysis 核「该图对应的证据强度」。 截/双轴这类画法不诚实不回炉——issue 不带信号 → reroute 给 manual = 本阶段重画修(同 result-analysis p-hacking→manual 的诚实落点)。回炉是决策点,停下问用户。是横切常驻吗? 否。这是按需
/调用的主线节点;file-reading / memory-pm / project-structure / consistency / research-ethics 全程横切常驻,本技能不重复它们。
test cases passed, vs 13 / 19 without
More skills from the same source and nearby in the registry, with their headline benchmark lift.