CC figure-style
Чек-лист корректности и читаемости для публикационных рисунков, плюс сайдкар matplotlib. Загрузите перед построением любого графика и вызовите `apply_figure_style()` (соответствующая ролям лестница шрифтов, внешние тики, безрамочные легенды, сохранения с разрешением 300 dpi, шрифты, безопасные для CJK). Охватывает достоверность данных, бюджеты меток, правила осей/цвета/типа, выбор диаграммы по форме данных, композицию и обязательный этап контроля качества с рендерингом и проверкой (столкновения ограничивающих рамок + визуальные обрезки по панелям). Вспомогательные средства: focal_palette, bar_with_points, strip_with_median, end_of_line_labels, panel_letter, set_frame, panel_crops, save_panel_crops (обрезки для контроля качества помещаются в .cache/, никогда не в каталог выходных рисунков). Сборка многопанельных рисунков выполняется в figure-composer; упорядочивание рисунков по всей статье — в paper-narrative.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Correctness and legibility checklist for publication figures, plus a m…»
Correctness and legibility checklist for publication figures, plus a matplotlib sidecar. Load before plotting anything and call `apply_figure_style()` (role-mapped font ladder, outward ticks, frameless legends, 300-dpi saves, CJK-safe fonts). Covers data fidelity, label budgets, axis/colour/type rules, chart choice by data shape, composition, and a mandatory render-then-inspect QA pass (bbox collisions + per-panel visual crops). Helpers: focal_palette, bar_with_points, strip_with_median, end_of_line_labels, panel_letter, set_frame, panel_crops, save_panel_crops (QA crops go to .cache/, never into the output figures directory). Multi-panel assembly lives in figure-composer; whole-paper figure ordering in paper-narrative.
Чек-лист корректности и читаемости для публикационных рисунков, плюс сайдкар matplotlib.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3309 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 729 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.