paper-figure

paper-figure 是一个专门的智能代理工具，旨在弥合原始实验数据与学术投稿品质可视化之间的差距。该工具适用于需要将 JSON、CSV 或日志导出的实验结果转换为专业、统一图表的研究人员与机器学习工程师。通过自动化 Matplotlib 样式与 LaTeX 格式处理，让用户能专注于科学论述而非底层代码细节。

• 自动生成具备出版品质的折线图、长条图、散点图、热力图及盒状/小提琴图，并预设符合学术出版规范的视觉样式。

• 为消融实验、方法比较及先前界限评估制作专业的 LaTeX 表格。

• 支持多面板图表编排，能将多个绘图整合为符合论文排版的统一网格。

• 通过共享的 paper_plot_style.py 实施严格的视觉一致性管理，包含字体、DPI、色彩配色方案及符合顶级会议要求的坐标轴配置。

• 与研究规划流程深度整合，可解析 PAPER_PLAN.md 并根据研究成果的优先级绘制图表。

• 利用外部审查模型（通过 Codex MCP）在最终导出前验证图表的清晰度与数据表达准确性。

• 用户应提供 JSON、CSV 或实验日志等数据文件，并将其放置于项目根目录或 figures/ 目录中。

• 该工具可区分数据驱动图表与手动绘制图表；它会保留 figures/ 目录下的现有内容，建议用户将模型架构图、截图或主要图标手动放置于该处。

• 输出内容可通过常数高度自定义，用户可在 publication、poster 及 slide 等视觉预设之间切换。

• 尽管可以生成用于管线图的 TikZ 骨架，但复杂的架构图仍建议使用 draw.io 或 Figma 手动制作。

• 此工具最适合与 paper-plan 或 paper-write 等其他研究代理工作流配合使用，以维持无缝的自动化研究循环。