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使用D3.js进行数据可视化

claude-d3js-skill

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供关于使用d3.js创建复杂、交互式和出版级的专业数据可视化的全面指导。内容涵盖数据绑定、实现各种图表类型（如网络图、地理图）、处理复杂过渡动画，以及确保在现代JavaScript框架（React, Vue, Vanilla JS）中的响应式设计。学习完整的从定义比例尺到绘制自定义视觉元素的标准工作流程。

Matplotlib 可视化指南

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

指导如何用Matplotlib绘制静态、动画与交互图形，掌握pyplot与面向对象接口、样式配置、多面板布局及导出出版级图像，适合科研或统计可视化需求。

科学出版可视化工具

scientific-visualization

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。

分节生成LaTeX学术论文

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工具能够根据详细的论文大纲、研究报告、配图和参考文献，分节生成完整的LaTeX学术论文。它支持多种主流会议和期刊格式，并可通过可选的参考风格匹配功能，确保论文在结构和写作风格上达到出版标准。

多阶段AI学术图表生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个先进的多阶段工作流，用于为学术论文生成符合出版标准的图表，如架构图和方法流程图。它采用严格的迭代循环和高级AI（Claude）进行监督，不断优化布局、配色和结构细节，确保生成的图表具有高保真度和专业性。

Matplotlib：Python科学绘图库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Matplotlib是Python核心的可视化库，用于创建高度定制化的静态、动态和交互式图表。它支持多种图表类型（如折线图、散点图、热力图、3D图），提供面向对象和pyplot两种接口。适用于科研数据分析、生成高质量出版物图表以及构建复杂的子图布局。

科学图表和示意图生成器

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能是一款强大的AI工具，专为将复杂的科学概念转化为出版级别的视觉示意图。它使用Nano Banana 2 AI生成，并由Gemini 3.1 Pro Preview进行严格的质量审核。擅长生成神经网络架构图、生物学通路、系统流程图等，并通过智能迭代机制，确保图形质量符合期刊、海报等不同文档类型的标准。

Python统计可视化库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Seaborn是基于Matplotlib的Python高级数据可视化库，专为创建美观且统计丰富的图表而设计。它擅长探索多变量关系、可视化数据分布（如箱线图和小提琴图），能够用最少的代码生成面向数据集的统计图表。非常适合数据探索和生成高质量的出版级图表。

生成高质量学术论文插图

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工具用于生成符合出版标准的学术插图和图表。它采用复杂的多阶段迭代工作流，包括规划、布局优化、风格验证和调用本地图像生成桥。整个流程包含严格的视觉审查和自我修正循环，确保生成的图表具备最高的学术专业度。

Power BI R图表生成

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本技能指导用户如何在Power BI中利用R语言和ggplot2库创建专业的出版级统计可视化图表。它详细介绍了完整的图表创建工作流，包括如何构建视觉JSON结构、编写必须的ggplot2脚本以及将脚本注入报告。适用于需要生成超越Power BI标准功能的复杂定制化图表的数据分析师。

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