paper-figure

paper-figure 是一個專門的智能代理工具，旨在彌合原始實驗數據與學術投稿品質視覺化之間的差距。該工具適用於需要將 JSON、CSV 或日誌導出的實驗結果轉換為專業、統一圖表的研究人員與機器學習工程師。透過自動化 Matplotlib 樣式與 LaTeX 格式處理，讓使用者能專注於科學論述而非底層代碼細節。

• 自動生成具備出版品質的折線圖、長條圖、散點圖、熱力圖及盒狀/小提琴圖，並預設符合學術出版規範的視覺樣式。

• 為消融實驗、方法比較及先前界限評估製作專業的 LaTeX 表格。

• 支援多面板圖表編排，能將多個繪圖整合為符合論文排版的統一網格。

• 透過共享的 paper_plot_style.py 實施嚴格的視覺一致性管理，包含字體、DPI、色彩配色方案及符合頂級會議要求的坐標軸配置。

• 與研究規劃流程深度整合，可解析 PAPER_PLAN.md 並根據研究成果的優先級別繪製圖表。

• 利用外部審查模型（透過 Codex MCP）在最終導出前驗證圖表的清晰度與數據表達準確性。

• 使用者應提供 JSON、CSV 或實驗日誌等數據文件，並將其放置於專案根目錄或 figures/ 目錄中。

• 該工具可區分數據驅動圖表與手動繪製圖表；它會保留 figures/ 目錄下的現有內容，建議使用者將模型架構圖、截圖或主要圖標手動放置於該處。

• 輸出內容可透過常數高度自定義，使用者可在 publication、poster 及 slide 等視覺預設之間切換。

• 儘管可以生成用於管線圖的 TikZ 骨架，但複雜的架構圖仍建議使用 draw.io 或 Figma 手動製作。

• 此工具最適合與 paper-plan 或 paper-write 等其他研究代理工作流配合使用，以維持無縫的自動化研究循環。