name: academic-figures version: 2.0.1 date: 2026-08-13 author: docsor1212 lang: zh description: > Academic-figures 论文配图一键生成：别再为返工改图发愁。一条命令生成顶刊级论文配图： 14种图表（柱状/散点/热力/森林/KM/ROC/ 小提琴/组合/流程…）、7套配色（含Okabe-Ito色盲安全）、Nature/Lancet期刊预设， 内置PDF文字重叠+最小字号双重门禁，导出前自动拦截拒稿级缺陷。600dpi出版级输出 PNG/SVG/PDF/TIFF/EPS，纯本地运行，数据不出机。中文零配置，告别乱码。 触发词：论文配图、画图、柱状图、热力图、散点图、森林图、KM生存曲线、ROC、 小提琴图、组合图、流程图、SCI配图、科研绘图、数据可视化、期刊配图、色盲安全。 metadata: clawdbot: emoji: "📊" category: visualization requires: python: ">=3.8" pip: ["matplotlib", "numpy", "pymupdf", "scipy"]

Academic Figures — 论文配图一键生成工具

📊 14种图表 · 7套配色（含色盲安全） · 零配置中文 · 600dpi出版级输出 · PDF/TIFF/SVG全支持 纯本地运行 · 数据不出本机 · Python一条命令搞定 · 内置校验+验证门禁

一条命令，输出即验证：

python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o fig.pdf --theme okabe-ito --verify
# exit 0 = 渲染成功且无真实文字重叠；exit 2 = 检测到重叠（修复机制，不要交付）

✨ 核心亮点

图表类型

快速开始

# 0️⃣ 首次使用：一键环境准备（装依赖/检测中文字体/清理字体缓存/自检）
python3 scripts/setup_env.py

# 0️⃣ 快速体验：交互演示（选择图表类型 → 内置数据直接出图）
python3 scripts/gen_figure.py --demo --cjk
# 查看全部配色：python3 scripts/gen_figure.py --list-themes
# 某图型限制说明：python3 scripts/gen_figure.py --explain bar

# 1️⃣ 柱状图（默认 glm 素雅配色，色盲安全）
python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o figure.png \
  --title "图2 主标题 / Subtitle" --ylabel "准确率 Accuracy (%)"

# 水平柱状图 + 比率标注 + GLM配色（科技博客风格）
python3 scripts/gen_figure.py -t hbar -d throughput.json -o perf.png --theme glm \
  --show-ratio --title "吞吐量提升" --xlabel "归一化吞吐量"

# 柱状图 + 斜纹填充（GLM 黄蓝斜线招牌风格，打印友好，色盲友好）
python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o hatch.png --style glm-hatch \
  --show-values --title "ACR50缓解率"

# Meta分析森林图（PDF输出）
python3 scripts/gen_figure.py -t forest -d forest.json -o forest.pdf --theme okabe-ito

# Kaplan-Meier生存曲线 + Log-rank检验
python3 scripts/gen_figure.py -t km -d survival.json -o km.png --theme okabe-ito \
  --title "图3 Kaplan-Meier生存曲线" --xlabel "时间 (月)" --ylabel "生存概率"

# ROC曲线 + AUC
python3 scripts/gen_figure.py -t roc -d roc.json -o roc.png --theme okabe-ito \
  --title "图4 ROC曲线" --xlabel "1 - 特异度" --ylabel "敏感度"

# 堆叠柱状图（亚组构成比）
python3 scripts/gen_figure.py -t stacked_bar -d subgroups.json -o stacked.png --theme okabe-ito \
  --title "图5 ANCA相关血管炎器官受累"

# 双Y轴图（临床评分+实验室指标）
python3 scripts/gen_figure.py -t dual_axis -d dual.json -o dual.png --theme okabe-ito \
  --title "图6 CRP与DAS28随治疗变化"

# Nature双栏投稿：栏宽183mm、7pt Helvetica、最小字号5pt
python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o nat.pdf --journal nature --column double
python3 scripts/audit_pdf.py nat.pdf --min-size 5          # 字号门禁（nature=5pt）

# 多面板组合图（Panel A+B+C，期刊figure布局）
python3 scripts/gen_figure.py -t composite -d composite.json -o figure4.png --theme okabe-ito

# 架构/流程图（研究设计，CONSORT式）
python3 scripts/gen_figure.py -t diagram -d flow.json -o flow.png --theme glm --width 12 --height 6

# 热力图（自定义色阶 + 中文）
python3 scripts/gen_figure.py -t heatmap -d data.json -o heatmap.png --cjk \
  --cmap RdBu_r --vmin -20 --vmax 45

# Lancet投稿TIFF格式（照片内容 → 300dpi）
python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o figure.tiff --dpi 300 --theme lancet

# 补充图例（期刊格式，同一数据JSON）
python3 scripts/gen_legend.py -d data.json -t "治疗应答" -f 1 -o legend.txt

配色方案

默认配色 = glm（素雅莫兰迪风，色盲安全）——美观不刺眼，单序列图表也有暖黄点缀，不单调。

查看与选择配色（v2.0.1 新增）

# 终端内直接查看全部配色（彩色色块 + 说明）
python3 scripts/gen_figure.py --list-themes

# 生成某套配色的色板预览图（可放文档/投稿材料）
python3 scripts/gen_figure.py --theme-swatch glm -o swatch.png

# 便捷别名（记不住全名也能用）
#   okabe → okabe-ito   colorblind → okabe-ito   default/classic → glm
# 大小写不敏感、自动前缀匹配（--theme gla → glm）

⚠️ 投稿建议：期刊投稿用 --theme okabe-ito（Nature、Science、Cell 等主流期刊强制要求色盲友好图表，红绿配色是常见退稿原因）。

🎨 日常偏好：非投稿场景（演示、博客、报告）用默认 glm 即可——素雅柔和、色盲安全、有品牌辨识度。避免大红大绿大黄配色方案。

GLM 黄蓝斜线风格（招牌风格，v2.0.1 新增）

# 一键启用：GLM 素雅莫兰迪配色 + 黑色斜纹填充
python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o fig.png --style glm-hatch --cjk

# 等价于 --theme glm --hatch

• 适合：柱状图/水平柱状图/堆叠柱状图/森林图（--style glm-hatch 自动作用于这些类型）
• 优势：黄蓝交替+斜纹，打印/黑白/复印场景依然清晰可辨；色盲安全
• 更多样式：--alternate 单系列黄蓝逐柱交替；--hatch 可搭配任意主题使用

为什么选 Okabe-Ito？

Okabe-Ito配色是色盲安全学术可视化的金标准： - Nature Methods专栏明确推荐（Wong 2011, Nat Methods 8:441） - 8种颜色在红色盲、绿色盲、蓝色盲下均可区分 - 视觉鲜明——与传统配色无审美差距

期刊投稿预设（v2.0）

--journal nature|lancet + --column single|double 自动应用期刊官方栏宽、字号、字体族和DPI。栏宽取自官方作者指南：

高度按主题纵横比自动计算；显式 --width/--height 可覆盖。stderr 会打印预设信息和对应的 audit_pdf.py --min-size 门禁提示：

python3 scripts/gen_figure.py -t forest -d forest.json -o nat.pdf --journal nature --column double
# stderr: Journal preset: nature (double-column, width=7.20in, font=Helvetica 7pt, min text 5pt
#          — verify with audit_pdf.py --min-size 5)
python3 scripts/audit_pdf.py nat.pdf --min-size 5
# OK: no text below 5pt in nat.pdf

数据校验与退出码（v2.0）

每次运行都经过 validate_data(data, chart_type) —— 覆盖全部 18 种类型/别名分支的结构校验。两个严重级别：

致命错误示例：bar 的 series 长度不一致；box/violin 的 labels 数量 ≠ 组数（见边界情况）；ROC 的 curves[].auc > 1。

验证与质量门禁（v2.0）

任何可交付图片必须通过两道门禁，补充材料再加一道：

1. --verify（内联，PDF输出时）

python3 scripts/gen_figure.py -t km -d survival.json -o km.pdf --theme okabe-ito --verify
# 检测到像素级文字重叠 → exit 2 + 提示 — 修复机制本身，不要逐图特判。

2. audit_pdf.py — 字号门禁（期刊最小字号）

python3 scripts/audit_pdf.py figure.pdf --min-size 5 --fail-below
# --fail-below: 存在小于 --min-size 的文本时以非零码退出
# --max-reports N: 限制违规列表条数（默认20）

3. verify_overlap_pixel.py — 重叠验证器（交付每个 PDF 前必跑）

python3 scripts/verify_overlap_pixel.py output.pdf
# 输出 "文本对=N 候选=M 真实重叠=K" — K 必须为 0。

关键警告——不要相信 PyMuPDF bbox 相交报告。 PyMuPDF 的 span/char bbox 采用字体行高模型（Noto CJK 2.856em、DejaVu 1.695em），对旋转文本/竖排标签系统性高估（45° 时 fs=9 报 32.3pt，真实墨迹仅 16.8pt）。两个 bbox 相交 ≠ 真实重叠——在本工具的输出上，此类报告 100% 是假阳性。验证器用三级流程消除误报：

1. 全页渲染 → 连通分量（网格线/矢量图的大分量被过滤）
2. 分量质心归属到 char bbox

   7w4.net收录了海量优质技能插件。

3. 候选对 600dpi 局部重渲染 → 最小墨迹距离（> 0.05pt 即判定分离）

防重叠机制已内建于 gen_figure.py（密集柱状图 x 轴标签自动 45° 旋转、hbar >12 类目字号缩小、_ensure_ylabel_clear() labelpad 自动避让）。若验证器报出真实重叠>0，说明图确实坏了——应修机制，不要逐图特判。

质量门禁可回归测试

仓库附带回归套件，任何改动后都可重新验证门禁：

python3 tests/run_tests.py          # 50 个 unittest 测试 — 必须全过
# evals/evals.json: 8 个行为评测（退出码、CJK自动加载、期刊预设、图例审计…）

补充图例（v2.0）

禁止图内图例的期刊（如Nature）需要单独的图例块。gen_legend.py 用与出图相同的数据JSON生成期刊格式图例（"Figure 1 | 标题…"），图例文字与系列/颜色永远一致：

python3 scripts/gen_legend.py -d data.json -t "治疗应答" -f 1 -o legend.txt
# -d/--data: 与 gen_figure.py 相同的数据JSON   -t/--title: 图例标题
# -f/--figure: 图号（默认1）   --type: 图表类型（默认bar）
# --error-type: 误差棒描述（默认 "s.e.m."）   -o: 输出文件（默认stdout）

中文支持（CJK）

传 --cjk 自动检测并加载系统中文字体，零手动配置：

python3 scripts/gen_figure.py -t bar -d data.json -o fig.png --cjk

字体检测优先级：Noto Sans CJK → PingFang → Microsoft YaHei → WQY → AR PL → Droid。

自定义字体：--cjk-font /path/to/font.ttf

CJK 自动检测是递归的（v1.6.2+）：_scan_cjk() 遍历整个 data 字典——值和键（v2.0），包括嵌套的 composite 面板和 diagram 文本——所以中文系列名（如 "对照组"）独自即可触发字体加载。检测覆盖补充平面（Ext-B..F U+20000–U+2EBEF、Ext-G U+30000–U+3134F）加基本 BMP 区段（v2.0）。

输出格式

投稿技巧：Nature和Science偏好PDF/EPS矢量格式用于线稿。使用 .pdf 或 .eps 扩展名即可。

DPI标准（2026年）

常用参数

常见问题 FAQ（v2.0.1）

1. 首次使用报 ModuleNotFoundError？ 运行 python3 scripts/setup_env.py 一键安装依赖（matplotlib/numpy/pymupdf/scipy）、检测中文字体、清理字体缓存并自检。
2. 中文显示成方块/乱码？ 多为字体缓存问题：先 python3 scripts/setup_env.py（自动清缓存），或手动删除 ~/.cache/matplotlib 后重跑。需系统已装中文字体（Linux: fonts-noto-cjk；macOS/Win 系统自带）。
3. CSV 数据支持误差棒吗？ 不支持——CSV 只有标签+数值列。误差棒/显著性标注需用 JSON 的 errors/significance 字段。触发时报错会附带此提示。
4. 如何快速看全部配色？ python3 scripts/gen_figure.py --list-themes（终端内彩色色块）或 --theme-swatch glm -o swatch.png 生成色板图。
5. 记不住主题全名？ 别名可用：okabe/colorblind→okabe-ito，default/classic→glm；大小写不敏感，支持前缀匹配（--theme gla → glm）。
6. 如何快速上手？ python3 scripts/gen_figure.py --demo --cjk 交互式选择图表类型直接出图；--explain <类型> 查看该类型的限制与推荐用法。

边界情况（v2.0，来自回归测试）

1. Box/Violin 的 labels = 组名。 labels 按系列/组数校验，不是按数值个数。{"labels": ["A","B"], "series": [[..],[..]]} 正确；逐值标签列表会校验失败。
2. ROC AUC 逐条曲线检查边界。 curves[].auc 必须在 [0,1]；检查覆盖每条模型曲线，不只看顶层 auc。
3. 组合图图例绝不重复句点。 图例文字恰好以一个 . 结尾（_fmt_n 格式化器自带句点——不再追加）。
4. 字典键中的中文。 series/groups 中的中文键通过键扫描触发 CJK 字体加载；否则系列标签在图例中渲染成方块乱码。
5. CJK 补充平面。 极罕见的中文表意文字在 Ext-B..G 区段（如 㐀、𠀀）也能检测；发布前用 detect_cjk_font.py 验证字形覆盖。

♿ 无障碍 & Alt Text

投稿时需为每个图表提供Alt Text描述。示例：

"柱状图显示治疗组（均值75，标准差3）与对照组（均值68，标准差2）的比较。误差棒表示标准差。星号表示统计学显著性（p < 0.001）。"

Springer Nature、NSF等主要出版商均要求Alt Text以符合无障碍标准。

数据输入

JSON（完整功能）或 CSV（基础功能）。详见 references/data-formats.md。

JSON柱状图示例:

{
  "labels": ["对照组", "实验组"],
  "series": {"治疗前": [75, 82], "治疗后": [68, 70]},
  "errors": {"治疗前": [3, 2], "治疗后": [2, 1]},
  "significance": {"治疗前:0": "***", "治疗后:1": "NS"}
}

KM生存曲线示例:

{
  "groups": {
    "治疗组": [[12,1],[24,1],[36,0],[48,1],[60,0],[72,0]],
    "对照组": [[6,1],[10,1],[18,1],[30,1],[42,0],[48,1]]
  },
  "log_rank": {"p": 0.032, "method": "Log-rank"},
  "risk_table": {
    "times": [0, 12, 24, 36, 48],
    "治疗组": [50, 42, 35, 28, 20],
    "对照组": [50, 38, 25, 15, 8]
  }
}

ROC曲线示例:

{
  "fpr": [0.0, 0.05, 0.10, 0.15, 0.30, 0.50, 1.0],
  "tpr": [0.0, 0.45, 0.68, 0.82, 0.92, 0.96, 1.0],
  "auc": 0.912,
  "ci": {"low": 0.854, "high": 0.958},
  "cutoff": {"fpr": 0.15, "tpr": 0.88, "threshold": 2.35}
}

Agent 用 Python 出图时（非CLI）

若通过 Python 脚本而非 CLI 出图：

1. 任何标签可能含中文时，先调用 detect_cjk_font()
2. 所有含中文的文本调用都使用 fontproperties=font_prop
3. 设置 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False（防止负号变方框）
4. 多类别图使用 Okabe-Ito 配色
5. 验证输出：多标签图文件 >20KB 说明字体已加载
6. 首选输出：投稿用 PDF，预览用 600 DPI PNG
7. 斜纹偏好：用户偏爱斜纹/条纹柱状图（--hatch），打印友好且系列可区分。斜纹线为黑色（edgecolor='black'）。斜纹激活时不要手动覆盖 edgecolor——由 gen_bar 处理。
8. 强制白底：本工具面向期刊投稿。所有输出必须白底（facecolor='white'）。深色/黑色背景永不接受。不要添加深色主题或深色背景选项。
9. 校验：渲染前运行 validate_data(data, chart_type) 并检查致命信息（与CLI同一套门禁）。
10. 验证：交付任何 PDF 前运行 verify_overlap_pixel.py。

设计原则

1. 白底不可妥协。 本技能面向期刊投稿（Nature、Lancet、Science）。save_kwargs["facecolor"] 硬编码为 'white'。永不添加深色主题支持。
2. 斜纹 = 彩色填充上的黑线。 --hatch 激活时斜纹线为黑色，保证任何填充色上都可见，无需深色背景。每个系列循环不同图案以便黑白打印区分。
3. glm 为默认，okabe-ito 用于投稿。 默认主题为 glm（素雅、色盲安全）。期刊投稿始终推荐 --theme okabe-ito 保证色盲安全。cool 适合全冷色调内容。

CJK 陷阱

1. CJK 字体可能缺少 Unicode 上下标。 如 ⁹ (U+2079)、³ (U+00B3)、² (U+00B2) 常触发 Noto Sans CJK 的 "Glyph X missing" 警告。改用纯文本写法：10^9/L 代替 ×10⁹/L。发布前用 detect_cjk_font.py 检查字形覆盖。
2. 医院LIS系统的中文化验单PDF文本布局非标准。 page.find_tables() 通常返回0个表格。page.get_text() 得到列混合文本（表头行与数据行交错）而非按行对齐。6行一条的线性解析器会失败。可靠方案：提取全文块 → 按指标专用正则模式匹配（见 references/chinese-lab-report-extraction.md）。

流程图陷阱

1. 块颜色绝不使用 #FFFFFF —— 白块在强制白底上不可见。用主题配色或任何可见十六进制色。
2. 同一轴线上两个相连块之间不要放中间块 —— 箭头路由算法按中心坐标选最近边。夹在垂直相连两块之间的块会导致箭头连错目标。改为把旁注并入目标块的 sublabel。
3. CONSORT式排除框应从主垂直流程水平偏移（同Y不同X），用水平箭头连接。

负向触发（不要为本技能触发）

• SVG医学示意图（→ medical-svg）
• 终端/CLI图表（→ data-viz）
• 频谱图/时频分析（→ pywayne-plot）
• HTML幻灯片演示（→ html-presentation-restyler）
• 纯数据分析不含可视化（→ data-analysis）

文件结构

academic-figures/
├── SKILL.md                 ← 英文文档
├── SKILL_ZH.md              ← 中文文档（本文件）
├── scripts/
│   ├── gen_figure.py        ← 主生成器（matplotlib+numpy）
│   ├── gen_legend.py        ← 补充图例生成器（期刊格式，v2.0）
│   ├── audit_pdf.py         ← 字号审计器（--min-size 门禁，v2.0）
│   ├── detect_cjk_font.py   ← CJK字体自动检测器
│   ├── verify_overlap_pixel.py ← 像素级标签重叠验证器（每个PDF交付前必跑）
│   └── extract_lab_pdf.py   ← 中文医院化验单PDF → JSON提取器
├── tests/
│   └── run_tests.py         ← 50个unittest回归测试（v2.0）
├── evals/
│   └── evals.json           ← 8个行为评测（退出码、CJK、期刊预设，v2.0）
└── references/
    ├── data-formats.md      ← 各图表类型JSON/CSV schema
    ├── pitfalls.md          ← 常见错误和白底规则
    ├── reverse-engineering-colors.md  ← 从参考图提取精确颜色
    └── chinese-lab-report-extraction.md ← 解析非标准LIS PDF技术

版本历史

• v2.0.1 (2026-08-13) — 用户体验优化（基于 SkillHub 官方评测 T5.0/R4.5/A4.4/C4.8/E4.6 的失分点）：
• 默认配色改为 glm（素雅莫兰迪、色盲安全；旧 default 改名 classic 兼容保留）。
• 新增 --list-themes（终端彩色色块一览 7 套配色）、--theme-swatch <主题> -o out.png（色板预览图）、--style glm-hatch（GLM 黄蓝斜线招牌风格一键预设）、--demo（交互演示菜单，内置 12 类示例数据）、--explain <类型>（限制条件说明）、主题别名+大小写/前缀容错（okabe/colorblind/glm-blog/default→glm）。
• --hatch 扩展支持 stacked_bar 与 forest（overall 菱形斜纹）。
• 热力图默认色阶修复：--cmap 未指定时默认 RdBu_r（红蓝发散，正红负蓝）——此前因 kwargs 默认值失效，热力图实际渲染为 matplotlib 默认 viridis（黄绿色）；显式 --cmap 仍可覆盖。
• 热力图色阶数据驱动（v2.0.1 追加）：全正数据自动改用 YlOrRd 暖色单渐变（消除 RdBu_r 白色中点导致的低值单元格"断层"感）；含负值才用 RdBu_r 红蓝发散；vmin/vmax 跟随数据范围。回归测试 ×2 锁定。
• CSV+误差棒等已知限制的错误提示附带解决方案（HINT）。
• 新增 scripts/setup_env.py 一键环境准备（依赖安装/中文字体检测/字体缓存清理/自检）。
• 新增 examples/ 目录：5 个示例数据 JSON + 7 套配色 swatch 预览 + README。
• 文档新增 FAQ 章节（字体缓存/依赖/CSV 限制/配色速查）。
• v2.0.0 (2026-08-12) — 加固版本：数据校验层、期刊预设、验证工具链、回归/评测套件。
• validate_data()：覆盖全部 18 种类型/别名分支的结构校验，main() 集中调用；致命 → ERROR: + exit 1（不落盘），警告 → WARNING:（继续）。示例：空系列、长度不匹配系列、box/violin labels≠组数、缺少必需键、ROC curves[].auc 超出 [0,1]。
• --journal nature|lancet + --column single|double：官方栏宽（nature 89/183mm，lancet 85/183mm）、字号（7/8pt）、字体族（Helvetica/Arial）、600dpi。
• --verify：PDF 输出内联像素级重叠检查，真实重叠 exit 2。
• scripts/audit_pdf.py：字号审计，--min-size/--fail-below/--max-reports — 期刊最小字号门禁（nature 5pt，lancet 6pt）。
• scripts/gen_legend.py：从同一数据JSON生成期刊格式补充图例。
• legend_audit()：Python API 误用导致的空图例检测。
• Bug修复：box/violin labels 按组名校验（系列数而非值数）；ROC AUC 逐条曲线检查边界；has_cjk() 扩展到补充平面（Ext-B..F U+20000–U+2EBEF、Ext-G U+30000–U+3134F）；组合图图例重复句点移除；_scan_cjk() 现在也扫描字典键（中文系列名触发字体加载）。
• tests/run_tests.py：50个unittest测试（14图型CLI冒烟 + validate_data单元 + CSV边界 + CJK + 图例审计 + PDF审计 + 图例生成）。
• evals/evals.json：8个行为评测，每个都对照真实CLI行为验证（退出码、CJK自动加载、nature双栏=183mm、图例审计不误报、CSV长格式、box组标签、KM图例格式）。
• v1.6.6 (2026-08-12) — 散点图可读性修复：(1) gen_scatter 现在渲染 data["labels"] 点标签（每个 x/y 点一个，上下交替偏移且偏移随索引增长，防止 1950/1953/1955 这类聚集点标签碰撞）；(2) 趋势线加 label='Linear trend'，图例会说明虚线是线性回归线（此前虚线无任何标注，读者无法理解）。demo3 以完整标注重建（标题、双轴标签、点标签、图例）——验证 0 处真实重叠。
• v1.6.5 (2026-08-12) — 文档补强：交付 PDF 前必须运行像素级重叠验证器。SKILL.md/SKILL_ZH.md 新增"输出验证"章节（三级验证器用法 + 明确警告 PyMuPDF bbox 相交是行高模型产物，在本工具输出上 100% 为假阳性），文件结构文档补入 verify_overlap_pixel.py，requires pip 列表补入 pymupdf/scipy（验证器依赖）。demo 图改用真实数据重新生成（demo2 = KEGG 通路基因数、demo3 = ChEMBL pchembl 值）——此前 demo 数据集含退化合成值（基因数全 50 / max_phase 全 4.0），导致坐标轴被压缩成误导性密集刻度。
• v1.6.4 (2026-08-12) — 验证器修复：confirm_min_dist 三级归属改为"唯一归属"（分量质心同时落入双方候选窗时归属距 origin 更近者），消除旋转 y 轴标签场景的假阳性（scatter 的 (max phase) 标签 × 顶部刻度 4.00——此前报告的"重叠"是验证器交叉归属所致，并非真实墨迹接触）。重验全部 14 张生产图 + 4 张 demo：0 处真实重叠。gen_figure.py 新增 _ensure_ylabel_clear() 安全网（matplotlib 实测 bbox 与刻度真实冲突时自动增大 y 轴 labelpad；无冲突时惰性不触发，当前全部图形均未触发）。
• v1.6.3 (2026-08-12) — 标签重叠问题像素级验证闭环。所有"重叠"报告的根因：PyMuPDF 的 span/char bbox 采用字体行高模型（Noto CJK 2.856em、DejaVu 1.695em），对旋转文本系统性高估（45° 时 fs=9 报 32.3pt，真实墨迹仅 16.8pt），对竖排/堆叠标签的行 bbox 也覆盖整行行高。用三级像素验证器（连通分量 → 分量质心归属 → 600dpi 最小墨迹距离）验证全部 14 张生产图：0 处真实墨迹重叠。matplotlib get_window_extent（20.9pt vs 真实 16.8pt）略保守，防重叠机制本身正确无需改动。验证器归档于 scripts/verify_overlap_pixel.py；移除 gen_figure.py 中死导入 math。
• v1.6.2 (2026-08-11) — 修复两个生产环境发现的质量问题。(1) CJK 检测改为递归：_text_has_cjk() 会扫描整个 data 字典（含嵌套的 composite 面板/diagram 文本），composite 面板内的中文标题现在能正确触发 Noto Sans CJK 字体加载（此前渲染成方框乱码）。(2) 标签自动防重叠：bar 图 x 轴标签 >8 个或标签 >12 字符、line 图 >10 个点、heatmap 列 >6 个或 >14 字符时自动旋转 45°；hbar 类别 >12 个时 y 轴标签字号缩小 1pt；composite 面板将 alternate 透传给 hbar 子图。
• v1.6.1 (2026-08-07) — GLM 主题黄色提亮：#D49356 → #D79D55（GLM-5.2 博客原图 14.3 万黄色像素的真实均值；此前取到了分布中偏暗的样本）。所有交替风格柱状图现使用更亮的暖黄色
• v1.6.0 (2026-08-07) — 新增 --alternate 参数：GLM-5.2博客风格黄蓝交替柱状图。单系列 bar/hbar 图逐柱交替使用主题前两色（glm 主题下为黄 #D79D55 / 蓝 #70A0D0），配合 --hatch 即复现博客的"黄蓝交替+黑色斜线"样式；也可与 cool/okabe-ito 等主题组合使用
• v1.5.2 (2026-08-12) — 新增 cool 主题：8色冷色调配色（藏青 #1B4965、海蓝 #2E6F9E、天蓝 #4FA3C5、深青 #3D8080、中青 #62A0A8、钢蓝 #5B7BA0、石板 #7B9AB5、浅钢蓝 #9DB5CC），色相全在190-260°，色盲安全。因用户拒绝暖/饱和配色并需求素雅冷色调而创建。
• v1.5.1 (2026-06-18) — Bug修复：gen_km() 在 median_survival 为 null（中位生存未达到）时崩溃；gen_scatter() 在 groups 数组长度超过 x/y 长度（composite面板）时崩溃。均已用 null/长度守卫修复。新增 cool 主题（藏青/海蓝/青灰/石板冷色调，色盲安全）。见 references/pitfalls.md。
• v1.5.0 (2026-06-17) — 新增3种图表：水平柱状图（hbar，含比率标注"4.96x"）、多面板组合图（composite，GridSpec布局，每面板任意图表类型）、架构/流程图（diagram，色块+箭头+分组标注）；新增GLM配色方案（GLM-5.2像素提取柔和配色：#70A0D0蓝+#D79D55黄，取原图像素均值）；新增斜纹填充功能（--hatch，黑色线条，9种图案，打印友好）；新增 --hatch、--show-ratio、--ratio-base、--horizontal CLI参数；强制白底输出（出版标准）
• v1.4.0 (2026-05-17) — 新增4种图表：Kaplan-Meier生存曲线（Log-rank检验、风险表、中位生存、删失标记）、ROC曲线（AUC、95%CI、最优截断点、多模型对比）、堆叠柱状图（构成比、百分比标签）、双Y轴折线图（临床评分+实验室指标同图展示）；扩展数据校验
• v1.3.0 (2026-05-17) — 新增Okabe-Ito色盲安全配色（Nature Methods金标准）；DPI升级300→600线稿默认；新增PDF/TIFF/EPS输出；增强森林图（权重气泡、I²异质性、事件数列、分隔线）；无障碍Alt Text指南；智能DPI分场景
• v1.2.0 (2026-05-16) — 新增版本元数据、依赖声明、负触发词、文件结构文档
• v1.1.0 — 新增中文自动检测、CSV长格式自动转换、空数据校验
• v1.0.0 — 初始版本：7种图表、4套配色、中文支持、统计标注

这个 Skill 质量很不错，提供了14种学术图表模板和7套专业配色方案，支持中文标签和600dpi高分辨率输出，能自动检查图表缺陷。适合需要发表论文或做科研汇报的用户。功能很全面，但部分图表需要了解统计学知识才能正确使用，中文文档可以更精简一些。总体来说，这是一个功能强大、细节考虑周到的科研绘图工具。