新：主页里有最新关于论文图表复现的全方面仓库，欢迎关注👍 ----- 欢迎关注，不断分享更多科研干货！如果对你有帮助也请帮忙点个github star，感谢！ 做实验要画图，画图要调样式，调样式要花掉你半天时间——这是每个做研究的人都经历过的事。 Trae1ounG/paper-plot-skills这个仓库做的事很简单：把 8 种论文里真实用过的高质量 matplotlib 风格提炼出来，封装成两个可以直接调用的 Cursor skill。 两种用法 1. 给数据，直接出图（plot-from-data） 从 8 种预置风格里选一个，把你的数据填进去，agent 自动生成 dpi=300 的 PNG。 支持：分组柱状图、置信区间训练曲线、折断 X 轴散点图、雷达图、带放大 inset 的 loss 曲线等。 2. 上传截图，复现风格（plot-from-image） 看到某篇论文的图很好看，截图扔给 agent，它会分析比例、字体、配色、spine 样式，输出一份对应的 matplotlib 脚本。 仓库里内置了从 9 张顶会论文图积累下来的复现经验，包括雷达图 label 如何不跑偏、训练曲线怎么做 EMA 平滑、inset 子图比例怎么量准。 解决的核心痛点 - 不知道怎么把 matplotlib 的图调得好看 - 照着别人论文的风格画图，试了半天还是对不上 - 让 agent 画图，出来的结果过于朴素、字体乱、比例不对 风格全部来源于已发表论文（MemEvolve、DAPO、DoRA、SiameseNorm 等），有原图对比，可以直接看效果再决定用哪个。 这些skills也非常适合在看到想用的风格时去不断复现迭代，减少未来重复开发所消耗的时间。 毕竟有更好的绘图风格，何乐而不为呢。 #ai #deepseek #论文 #数据可视化 #skills #科研 #claude #大模型 #研究生 #openclaw