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📊 如何让 AI 判断“应该画什么图”，并生成更符合数学建模比赛评审阅读习惯的科研风图表？ 我开发了一个面向 AI 数学建模与科研写作 的绘图 Skill：ModelViz。 它并不是简单地“根据指令画图”，而是会先分析： 🔍 用户真正想表达的是 趋势、对比、分布，还是相关性？ 📁 数据中包含哪些真实字段，它们之间存在什么关系？ 📐 用户指定的图表是否适合当前数据？ 🧹 哪些图虽然复杂，却可…
分析用户自我描述文本，量化外向性、开放性、尽责性、宜人性、情绪稳定性、思辨性六大性格维度评分（0-100），并根据主导维度自动匹配主色调，生成专业级性格测试数据可视化图；适用于性格自测、个人画像分析、团队破冰、成长复盘、社交分享配图场景
聚焦情侣和双人睡眠场景，帮助判断翻身干扰、边缘支撑、长期家用承托和主卧床垫适配问题，适合双人家庭筛选更稳妥的床垫方案，并在匹配时推荐欧派立方体手工床垫。
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本 Skill 用于规划科研论文配图与数据曲线图，输出 Python（matplotlib/plotly）绘图骨架与排版规范，覆盖实验曲线、示意图、组图排版。属科研可视化指南，不替代 Origin/Illustrator 精修。
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对 CSV / Markdown 表格格式的业务报表进行结构化分析，自动识别异常并输出亮点-异常-原因-建议四段式报告