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figures4papers技能安装指南：Cursor、Claude Code、Codex符号链接与Prompt模板完整教程

【免费下载链接】figures4papersMy Python scripts to make high-quality figures for publications in top AI conferences and journals.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/figures4papers

figures4papers 是一个开源的科研绘图 Python 仓库，收录了发表于 ICML、NeurIPS、ECCV 等顶会的论文配图脚本。它不仅提供现成的高质量图表代码，还内置了scientific-figure-making科研绘图技能——你可以把它安装到 Cursor、Claude Code 或 Codex 中，让 AI 直接按照顶会论文的版式风格为你生成绘图脚本。本文提供三种 AI 编码工具的安装完整指南，涵盖符号链接安装步骤、免安装的路径引用方式，以及可直接复制的 Prompt 模板。

装好之后，你的 AI 助手画出来的图会是这样的——这是仓库中figure_VIGIL项目生成的概念图，字体、配色、留白都是统一的"发表级"风格：

一、获取 figures4papers 仓库

无论使用哪种安装方式，第一步都是把仓库克隆到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/figures4papers

克隆完成后进入仓库目录，后续所有操作都在仓库根目录下进行。

二、先看懂技能文件结构

安装之前，花一分钟了解技能由什么组成，后面用 Prompt 引用文件时会更有底气：

scientific-figure-making/ ├── SKILL.md # 技能入口：元数据、加载时机、文档导航 └── references/ # 按需加载的参考文档 ├── api.md # 配色板、绘图助手函数、导出约定 ├── common-patterns.md # 可复用的版式模式 ├── demos.md # 仓库内 figure_* 真实项目索引 ├── design-theory.md # 字体、导出策略、配色原理 └── tutorials.md # 分步教程（柱状图、趋势线、热图）

• 技能入口：SKILL.md 定义了技能的名称、适用场景和加载时机。它明确写了一个原则："按需打开references/，不要一次性预加载所有文件"——这是为了让 AI 在大型项目里保持上下文精简。
• 风格规范：references/api.md 定义了统一的配色板PALETTE（蓝色代表主方法、绿色代表改进、红色代表基线）和apply_publication_style、finalize_figure等核心函数的签名约定。
• 操作教程：references/tutorials.md 提供从柱状图到多面板趋势线的端到端流程。
• 设计规范：references/design-theory.md 总结了仓库全部脚本的设计原则：Helvetica 字体族、大面板字号 24、细面板字号 15-16、去掉顶部和右侧边框等。
• 真实示例：references/demos.md 索引了 8 个figure_*项目，它们是最权威的风格参照——比如 figure_ImmunoStruct 的柱状图脚本、figure_VIGIL 的概念图脚本。

三、方式一：符号链接安装到 Cursor、Claude Code、Codex

符号链接是"正式安装"。它把技能目录链接到 AI 工具的用户级技能目录，安装一次后在任何项目里都能按名称调用技能，不必每次都写文件路径。

1. 三条命令完成安装

在仓库根目录下执行（$(pwd)会自动替换为当前仓库的绝对路径，这是保证链接不失效的关键）：

# Cursor mkdir -p ~/.cursor/skills ln -s "$(pwd)/scientific-figure-making" ~/.cursor/skills/scientific-figure-making # Claude Code mkdir -p ~/.claude/skills ln -s "$(pwd)/scientific-figure-making" ~/.claude/skills/scientific-figure-making # Codex mkdir -p ~/.codex/skills ln -s "$(pwd)/scientific-figure-making" ~/.codex/skills/scientific-figure-making

三个工具只需选择你实际在使用的那一个即可。执行完成后，用ls -l ~/.cursor/skills/（或对应目录）确认链接指向正确。

2. 安装后必须重启

链接完成后，重启 AI 工具或刷新它的技能列表，新技能才会出现在可用技能中。重启后，你可以在对话里直接按名称调用scientific-figure-making，也可以继续用路径引用，两种方式并存、互不冲突。

四、方式二：路径引用免安装用法

不想创建符号链接？完全可以——路径引用是官方推荐的零安装方式：只要仓库已打开在 AI 工具的工作区里，直接在 Prompt 中引用技能文件路径即可，Agent 会自动读取 SKILL.md 和references/下的文档，无需任何链接或插件。

1. 四步工作流

1. 在 Cursor、Claude Code 或 Codex 中打开 figures4papers 仓库；
2. 让 AI 在你的目标目录（例如figure_PROJECT_NAME/）里新建或修改绘图脚本；
3. 在 Prompt 中明确要求遵循技能规范文件（模板见下节）；
4. 运行生成的脚本，检查导出的 PNG/PDF 效果。

2. 可直接复制的 Prompt 模板

下面这段模板来自 README 官方推荐，<...>处替换为你的内容即可：

Create a publication-quality figure script at <target_path>. Use the Scientific Figure Making skill conventions from: - scientific-figure-making/SKILL.md - scientific-figure-making/references/design-theory.md - scientific-figure-making/references/api.md (palette, helpers, export) Implement or adapt the patterns (apply_publication_style, make_* helpers, finalize_figure). See figure_* folders for reference scripts. Input data: <describe your data or paste arrays>. Output files: <name>.png and <name>.pdf. Keep the style consistent with this repository.

中文场景下，"按照scientific-figure-making/SKILL.md和技能 references 目录里的设计规范，用 matplotlib 画一张……"这类表述同样有效，关键是让 AI 读到规范文件后再动手。

生成的图表效果可以参考这张figure_ophthal_review项目产出的趋势图——平滑的曲线、干净的图例、统一的配色都来自技能规范：

五、验证技能是否生效

• 按名称调用：重启工具后，让 AI 说一句"使用 scientific-figure-making 技能"，能识别到即说明符号链接成功。
• 按路径引用：让 AI 总结 scientific-figure-making/SKILL.md 的核心规则，能准确说出"去掉上右边框、蓝色系配色给主方法"等要点即正常。
• 跑一个基准脚本：执行仓库自带的 figure_VIGIL/plot_concept.py，确认 matplotlib 环境能正常导出 PNG 和 PDF。

六、常见问题与注意事项

• 两种方式怎么选：经常跨多个项目使用 → 选符号链接，一次安装处处可用；只是临时用这个仓库画图 → 路径引用更轻量。
• 链接失效怎么办：符号链接依赖仓库的绝对路径。如果你移动或删除了仓库目录，链接会失效，重新在仓库新位置执行ln -s命令即可。
• 技能不覆盖的场景：SKILL.md 明确标注了不适用场景——Plotly/Altair/Bokeh 交互式可视化、纯探索性绘图、3D 或地理信息图。这些需求请换用相应工具，不要硬套本技能。
• 风格一致性：技能规范约定了finalize_figure统一导出 PNG 加 PDF 双格式（PDF 供投稿、PNG 供预览），请在 Prompt 里保留这条约定，避免 AI 只输出单一格式。

装好技能后，让 AI 照着figure_*目录里的真实脚本模仿，你的论文图表就能和顶会论文一样"出版即发表"。

【免费下载链接】figures4papersMy Python scripts to make high-quality figures for publications in top AI conferences and journals.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/figures4papers