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과학 시각화 (논문용 그림 제작·검수)

Matplotlib·Seaborn·Plotly로 데이터 왜곡 없이 접근성 높은 논문 게재용 그림을 설계·제작·검수하도록 돕는 스킬.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • 정직한 인코딩 설계: 막대의 0 기준선, 이중 축, 로그 축, 면적/부피 스케일링, 결측·검열 데이터 표시 등 오해를 부르는 표현을 사전에 차단합니다.
  • 접근성 내장 설계: 색상 외에 마커·선 스타일·직접 라벨을 함께 쓰고, Okabe-Ito·Paul Tol 팔레트와 WCAG 대비비(4.5:1 / 3:1)를 기준으로 대비를 감사합니다.
  • 재현 가능한 구현: 객체지향 Matplotlib API + style_context 임시 스타일, layout="constrained" 사용법, Seaborn 0.13 errorbar API, Kaleido v1 기반 Plotly 정적 출력 주의사항을 안내합니다.
  • 내보내기와 출처 기록: figure_export로 PDF/PNG/TIFF를 원자적으로 저장하고 원본 데이터·변환·불확실성·시드를 매니페스트에 남깁니다.
  • 동봉 CLI 검수: 이미지 메타데이터(치수·DPI·알파·ICC·폰트), 팔레트 대비/그레이스케일, 출판사별 내보내기 계획을 명령어로 점검합니다.

이런 분께 추천

  • 논문·학위논문에 들어갈 그림을 직접 만드는 연구자, 대학원생
  • 저널 투고 규정(치수·DPI·포맷·폰트 임베딩)에 매번 반려당해 본 분
  • 색각 이상·저대비 문제까지 고려한 데이터 시각화가 필요한 데이터 분석가
  • 그림 무결성(데이터 조작 의심) 검수를 해야 하는 리뷰어·랩 매니저

활용 예시

  1. "Nature에 낼 단일 컬럼 폭 조합 그림을 만들어줘" → 89mm 폭, 제약 레이아웃, Okabe-Ito 팔레트로 코드를 작성하고 export_plan.py --publisher nature --width single로 규격을 사전 점검.
  2. "이 figure1.tiff가 투고 규격에 맞는지 봐줘" → image_metadata.py로 실효 DPI, 색 모드, 알파 채널, 압축 방식을 검사하고 부족한 항목을 리포트.
  3. "시계열 그래프에 95% 부트스트랩 신뢰구간을 넣고 결측 구간은 이어붙이지 말아줘" → Seaborn errorbar=("ci", 95)와 시드 고정, 결측을 gap으로 명시한 코드 제공.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/scientific-visualization/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/scientific-visualization 폴더를 내 ~/.claude/skills/scientific-visualization/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/scientific-visualization ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 엽니다. (macOS: 터미널, Windows: WSL 또는 Git Bash)
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 이 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/scientific-visualization ~/.claude/skills/
  5. Python 3.11 이상과 uv를 설치합니다. (curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh)
  6. Plotly 정적 이미지(PNG/PDF) 내보내기를 쓸 예정이면 Chrome 또는 Chromium을 설치합니다.
  7. Claude Code를 재시작한 뒤 "논문용 그림을 만들어줘" 같은 요청으로 스킬이 활성화되는지 확인합니다.
  8. 동작 확인: uv run --isolated --no-project --python 3.13 python ~/.claude/skills/scientific-visualization/scripts/style_presets.py --list
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT