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ModelViz Skill
AI 数学建模 × 科研可视化
从自然语言需求和真实数据出发，自动完成选图、模板适配、绘图生成、质量检查与有限自动修复。
<p> <img src="https://img.shields.io/badge/Agent%20Skill-Codex%20%7C%20Claude%20Code-4F46E5?style=flat-square" alt="Agent Skill"> <img src="https://img.shields.io/badge/Templates-Nearly%20100-2EA44F?style=flat-square" alt="Nearly 100 templates"> <img src="https://img.shields.io/badge/Input-CSV%20%7C%20XLSX%20%7C%20XLS-0A66C2?style=flat-square" alt="Supported data files"> <img src="https://img.shields.io/badge/Output-PNG%20%7C%20SVG%20%7C%20PDF%20%7C%20Python-8A2BE2?style=flat-square" alt="Outputs"> </p> <table width="100%"> <tr> <td width="25%" align="center" nowrap><strong>🧠 智能选图</strong><br><sub><nobr>理解表达目标与数据关系</nobr></sub></td> <td width="25%" align="center" nowrap><strong>🧩 模板适配</strong><br><sub><nobr>保留科研布局与视觉风格</nobr></sub></td> <td width="25%" align="center" nowrap><strong>📦 按需依赖</strong><br><sub><nobr>仅补全当前模板所需库</nobr></sub></td> <td width="25%" align="center" nowrap><strong>🔍 双重质检</strong><br><sub><nobr>技术检查与视觉检查</nobr></sub></td> </tr> </table> </div>📚 目录
[!NOTE] ModelViz 不是简单地“按指令画一张图”。它会先理解用户想表达的趋势、对比、分布或相关关系，再结合真实数据，从模板库中筛选合适方案，保留科研版式与配色，最终输出可复现代码、图表和质量报告。
做数学建模图表时，真正耗时间的往往不是调用一次绘图库，而是找到合适的科研版式、完成数据列映射，并把标题、坐标轴、图例和配色调整到可以直接放进论文或答辩中。
ModelViz 将这套流程整理成一个可复用 Skill：内置近百个正式科学可视化模板，配套上百个预览与模板资产，覆盖聚类降维、相关性、分布不确定性、预测评估、敏感性分析、网络关系、空间分析和时序趋势等方向。
✨ 为什么使用 ModelViz
- 从表达目标出发：先判断趋势、对比、分布、相关性等核心任务，再决定图表形式。
- 从真实数据出发：基于实际字段、类型和关系完成模板筛选与数据映射。
- 从论文阅读习惯出发：优先选择清晰、规范、低饱和、重点突出的科研版式。
- 从可复现流程出发：同时输出图表、Python 代码和质量报告。
🖼️ 效果预览
<p align="center"> <img src="docs/assets/readme-preview-3.jpg" alt="ModelViz 效果预览合集 3" width="100%"> </p> <p align="center"> <img src="docs/assets/readme-preview-2.jpg" alt="ModelViz 效果预览合集 2" width="100%"> </p> <p align="center"> <img src="docs/assets/readme-preview-1.jpg" alt="ModelViz 效果预览合集 1" width="100%"> </p> <div align="center"> <table width="100%"> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/01_CLU_clustering_reduction/01_CLU_001/output/preview.png" alt="聚类关联矩阵预览" width="100%"> <br> <sub>聚类关联矩阵</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/01_CLU_clustering_reduction/01_CLU_002/assets/preview.png" alt="聚类热力图预览" width="100%"> <br> <sub>聚类热力图</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/10_SEN_sensitivity_robustness/10_SEN_005/output/preview.png" alt="GAM 等高线面板预览" width="100%"> <br> <sub>GAM 等高线面板</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/10_SEN_sensitivity_robustness/10_SEN_011/output/preview.png" alt="SHAP 交互网络预览" width="100%"> <br> <sub>SHAP 交互网络</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/09_REL_relationship_correlation/09_REL_005/output/preview.png" alt="三角相关热力图预览" width="100%"> <br> <sub>三角相关热力图</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/09_REL_relationship_correlation/09_REL_013/output/preview.png" alt="三角网络相关图预览" width="100%"> <br> <sub>三角网络相关图</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/06_NET_network_flow/06_NET_001/assets/preview.png" alt="弦图网络关系预览" width="100%"> <br> <sub>弦图网络关系</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/03_EVL_composite_evaluation/03_EVL_002/output/preview.png" alt="径向综合评价预览" width="100%"> <br> <sub>径向综合评价</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/01_CLU_clustering_reduction/01_CLU_004/assets/preview.png" alt="RDA 排序分析预览" width="100%"> <br> <sub>RDA / 排序分析</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/02_CMP_comparison_ranking/02_CMP_001/output/preview.png" alt="环形柱状对比预览" width="100%"> <br> <sub>环形柱状对比</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/01_CLU_clustering_reduction/01_CLU_003/assets/preview.png" alt="聚类投影密度预览" width="100%"> <br> <sub>聚类投影密度</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/02_CMP_comparison_ranking/02_CMP_012/output/preview.png" alt="热力图排名矩阵预览" width="100%"> <br> <sub>热力图排名矩阵</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/04_DIS_distribution_uncertainty/04_DIS_006/output/preview.png" alt="小提琴分布矩阵预览" width="100%"> <br> <sub>小提琴分布矩阵</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/05_MPN_multi_panel_report/05_MPN_004/output/preview.png" alt="三维响应面组合预览" width="100%"> <br> <sub>三维响应面组合</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/09_REL_relationship_correlation/09_REL_016/output/preview.png" alt="扇形相关热力图预览" width="100%"> <br> <sub>扇形相关热力图</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/09_REL_relationship_correlation/09_REL_017/output/preview.png" alt="边际回归散点图预览" width="100%"> <br> <sub>边际回归散点图</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/09_REL_relationship_correlation/09_REL_019/output/preview.png" alt="散点矩阵热力图预览" width="100%"> <br> <sub>散点矩阵热力图</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/10_SEN_sensitivity_robustness/10_SEN_006/output/preview.png" alt="多关系散点面板预览" width="100%"> <br> <sub>多关系散点面板</sub> </td> </tr> <tr> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/10_SEN_sensitivity_robustness/10_SEN_015/output/preview.png" alt="敏感性等高线矩阵预览" width="100%"> <br> <sub>敏感性等高线矩阵</sub> </td> <td width="50%" align="center"> <img src="templates/11_SPA_spatial_geographic/11_SPA_001/output/preview.png" alt="空间主导因子图预览" width="100%"> <br> <sub>空间主导因子图</sub> </td> </tr> </table> </div>🧠 核心能力
<table width="100%"> <thead> <tr> <th width="28%" align="left">能力</th> <th width="72%" align="left">说明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">科学可视化模板库</td> <td width="72%" align="left" valign="top"><code>templates/</code> 保存数学建模和科研报告常见图表模板，<code>docs/template_catalog.yaml</code> 记录统一元数据。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">自然语言需求结构化</td> <td width="72%" align="left" valign="top">将用户描述解析为固定 Pydantic 结构，保留图表类型、功能、风格、使用场景和负面要求。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">候选模板召回</td> <td width="72%" align="left" valign="top">使用确定性匹配工具召回 5–10 个候选模板，优先考虑功能和图表类型。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">结合数据最终选择</td> <td width="72%" align="left" valign="top">由大语言模型读取数据上下文，并且只能从候选模板中选择最终模板。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">模板风格保留</td> <td width="72%" align="left" valign="top">学习选定模板的布局、配色、字体、图例和坐标轴风格，再适配用户数据。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">按需依赖补全</td> <td width="72%" align="left" valign="top">选定模板后才识别、检查和安装实际需要的第三方 Python 包。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">可复现绘图代码</td> <td width="72%" align="left" valign="top">适配后的代码保存为工作区脚本，不修改原始模板和用户数据。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">技术与视觉质量检查</td> <td width="72%" align="left" valign="top">检查执行结果、图片可读性、空白风险、警告以及图表是否满足用户目标。</td> </tr> <tr> <td width="28%" align="left" valign="top">有限自动修复</td> <td width="72%" align="left" valign="top">只修复报告明确指出的问题，避免无限循环和过度重写。</td> </tr> </tbody> </table>🎯 适用场景
<table width="100%"> <tr> <th width="50%">✅ 适合</th> <th width="50%">❌ 不适合</th> </tr> <tr> <td width="50%" valign="top"> <ul> <li>CSV、XLSX 或 XLS 数据的论文与答辩绘图</li> <li>只描述分析目标、但不确定图表类型</li> <li>希望复用现有模板的科研风、布局和配色</li> <li>需要图片、可复现代码和质量报告</li> </ul> </td> <td width="50%" valign="top"> <ul> <li>只解释数学概念而不需要绘图</li> <li>任务依赖真实数据，但用户没有提供数据</li> <li>模板库完全不支持目标图表类型</li> <li>要求修改原始数据或执行与绘图无关的任意代码</li> </ul> </td> </tr> </table>💬 使用示例
在支持 Skill 的宿主软件中，可以直接用自然语言描述任务：
请使用这个科学可视化 Skill。
数据文件是 data.xlsx。
我想比较不同地区各项指标的差异，要求适合数学建模论文，
突出整体差异和异常地区，不要使用三维图。
请用 data.csv 画不同年份产量和增长率的趋势图，适合论文正文，风格简洁。
请分析这些变量之间的相关性，生成科研风热力图，要求标签清晰。
我想展示不同算法的预测误差对比，不要饼图，尽量突出误差和排名。
请展示多指标综合评价结果，适合数学建模答辩展示，低饱和配色。
🔄 工作流程
flowchart TD
A["用户需求与数据"] --> B["需求结构化"]
B --> C["候选模板召回"]
C --> D["结合数据选择模板"]
D --> E["按需检查依赖"]
E --> F["模板适配"]
F --> G["绘图执行"]
G --> H["技术与视觉检查"]
H --> I{"需要修复？"}
I -- "是" --> J["局部自动修复"]
J -. 重新执行 .-> G
I -- "否" --> K["返回图片、代码和报告"]
[!IMPORTANT] 宿主模型应先读取根目录
SKILL.md，再按其中的阶段流程调用 Prompt、Tools 和 Services。不要绕过工具直接编造候选模板、依赖状态、生成图片或质量结果。
🗂️ 项目结构
<details open> <summary><strong>查看关键目录</strong></summary>modelviz-skill/
├── SKILL.md
├── README.md
├── prompts/
├── templates/
├── docs/
├── src/
│ ├── prompts/
│ ├── schemas/
│ ├── tools/
│ └── services/
├── tests/
├── evals/
├── examples/
├── gallery/
├── workspace/
├── outputs/
└── requirements.txt
🧭 主要阶段入口
<table width="100%"> <thead> <tr> <th width="30%" align="left">阶段</th> <th width="70%" align="left">入口</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td width="30%" align="left" valign="top">需求解析</td> <td width="70%" align="left" valign="top"><code>src.services.requirement_parser.parse_and_save_requirement</code></td> </tr> <tr> <td width="30%" align="left" valign="top">候选召回</td> <td width="70%" align="left" valign="top"><code>src.services.candidate_matching_pipeline.run_candidate_matching_pipeline</code></td> </tr> <tr> <td width="30%" align="left" valign="top">最终模板选择</td> <td width="70%" align="left" valign="top"><code>src.services.final_template_selection_pipeline.run_final_template_selection_pipeline</code></td> </tr> <tr> <td width="30%" align="left" valign="top">模板依赖与代码适配</td> <td width="70%" align="left" valign="top"><code>src.services.template_adaptation_pipeline.run_template_adaptation_pipeline</code></td> </tr> <tr> <td width="30%" align="left" valign="top">技术检查、视觉检查和修复</td> <td width="70%" align="left" valign="top"><code>src.services.plot_quality_pipeline.run_plot_quality_pipeline</code></td> </tr> </tbody> </table>这些入口由 SKILL.md 编排。模型语义判断步骤需要宿主提供支持结构化输出的模型对象；测试和离线评估使用 Mock 结构化输出验证流程衔接。
📦 按需依赖机制
模板库涉及多种绘图库和科学计算库，因此不建议预先安装所有模板可能用到的依赖。当前 requirements.txt 只保留 Skill 编排和测试所需的核心依赖。
读取模板 import
→ 合并 catalog 依赖
→ 排除标准库和项目模块
→ 映射 pip 包名
→ 检查当前环境
→ 受控安装缺失依赖
→ 再次验证
- 不执行模板中携带的安装命令。
- 不使用
sudo。 - 不使用
shell=True。 - 不安装 URL、Git 地址、本地路径或额外 pip 参数。
- 不直接信任模型生成的包名。
- 不覆盖项目原始
requirements.txt。 - 当前任务依赖写入
workspace/requirements.generated.txt。 - 个别依赖系统级组件的模板可能需要人工处理。
📤 输出内容
一次完整任务通常会产生：
<table width="100%"> <thead> <tr> <th width="45%" align="left">输出</th> <th width="55%" align="left">路径</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">最终 PNG、SVG 或 PDF 图表</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>outputs/</code></td> </tr> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">适配后的 Python 绘图代码</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>workspace/adapted_plot.py</code></td> </tr> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">最终模板选择结果</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>workspace/final_template_selection.json</code></td> </tr> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">数据列映射与适配计划</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>workspace/adaptation_plan.json</code></td> </tr> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">当前任务依赖报告</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>workspace/dependency_report.json</code></td> </tr> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">技术质量报告</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>workspace/technical_quality_report.json</code></td> </tr> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">视觉质量报告</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>workspace/visual_quality_report.json</code></td> </tr> <tr> <td width="45%" align="left" valign="top">最终质量报告</td> <td width="55%" align="left" valign="top"><code>workspace/final_quality_report.json</code></td> </tr> </tbody> </table>普通用户不需要手动编辑这些中间 JSON。流程失败时，宿主模型应准确说明失败阶段、原因和建议，不应伪造成功结果。
📊 质量评估
<table width="100%"> <thead> <tr> <th width="65%" align="left">指标</th> <th width="35%" align="center">当前结果</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">端到端任务成功率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>87.50%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">候选模板 Recall@5</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>100.00%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">候选模板 Recall@8</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>100.00%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">最终模板选择准确率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>100.00%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">首次代码执行成功率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>62.50%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">最终代码执行成功率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>87.50%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">图片质量平均分</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>4.50 / 5</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">自动修复成功率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>100.00%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">数据列幻觉率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>0.00%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">候选范围违规率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>0.00%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">原始模板修改率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>0.00%</strong></td> </tr> <tr> <td width="65%" align="left" valign="top">用户数据修改率</td> <td width="35%" align="center" valign="top"><strong>0.00%</strong></td> </tr> </tbody> </table>[!WARNING] 以下数据来自当前精简离线评估集。模型相关步骤使用 Mock 结构化输出，程序化工具调用真实实现；这些结果不代表所有真实数据和所有宿主模型的表现。
完整报告见 evals/evaluation_report.md 和 evals/evaluation_summary.json。
🛡️ 安全说明
- 原始模板目录
templates/应保持只读。 - 用户原始数据不会被覆盖。
- 适配代码、依赖报告和修复历史写入
workspace/。 - 最终图片写入
outputs/。 - 依赖安装受到包名格式、数量和轮数限制。
- 自动修复最多执行有限次数，不能无限循环。
- 使用第三方宿主或外部 Skill 前，应审查其
SKILL.md和可执行脚本。
⚠️ 当前限制
- 模板库覆盖范围有限，候选模板都不合适时应停止并追问或说明原因。
- 大型数据会抽样进入模型上下文，不能声称模型看过全部原始数据。
- 复杂 Excel 工作簿可能需要用户指定 Sheet。
- 某些模板依赖额外系统组件，无法仅靠 pip 自动解决。
- 大语言模型可能无法一次完成复杂模板适配。
- 自动修复不能保证解决所有运行和视觉问题。
- 视觉质量检查依赖宿主是否能把真实图片内容传给视觉模型。
🧪 开发与测试
python -m pytest -q
离线评估：
python -m evals.run_evaluation
代码风格检查当前覆盖编排源码、Schema、测试和评估脚本；原始模板库 templates/ 不纳入 Ruff 格式化范围。
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ModelViz Skill · 让 AI 数学建模的最后一张图，也具备科研表达力
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