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看到一张好图,怎么把它变成自己的绘图模板?
看到一张好图,怎么把它变成自己的绘图模板?做科研的时候，我们大概都存过不少好看的图。比如说，一张热图的注释很清楚，一张多面板图把结果安排得很好，或者一套配色正好适合自己的数据。看到的时候先收藏，想着以后可以参考。 但真正要用的时候，往往还是得从头开始。截图找到了，代码在哪里？需要什么输入？几个面板怎么拼起来？这些事情，收藏的时候通常没有一起解决。 我开发 Scientific Figure Library（SFL），就是想把这个过程接起来：看到一张好图，让 Agent 帮忙复刻，把代码、示例数据和说明整理好，再存进自己的绘图库。下次遇到类似的需求，就可以拿出来改。 这次用两个例子讲一下。一个来自公众号，已经有绘图代码；另一个来自论文，通过 CiteBox 把图和相关信息一起交给 Agent。 第一个例子是一篇介绍 TF motif 富集热图 1的公众号文章。它把不同细胞类型、不同基因表达趋势对应的 motif 富集结果放在一张图里，左侧标注细胞类型和趋势，底部标注 TF 家族。 
这种布局挺适合参考。比如说，我们分析了几类细胞的上调和下调基因，想看看它们分别富集哪些 motif，就可以用类似的方式展示。矩阵负责呈现结果，旁边的注释负责交代分组，读者不用来回翻图注。 原文整理了 R 代码，也给出了三张输入表的结构。不过，没有提供能直接复跑的完整 CSV，所以这个例子先用示例数据复刻绘图方式。 我在 Wisp Science 里启动 SFL，然后发了一句话： 启动 SFL，帮我复刻这个公众号上的 figure： https://mp.weixin.qq.com/s/0K0frTEwu0WSEg6z6U-YCw 再把参考图放进对话里，让 Agent 同时看到代码和图。这个例子我用的是 Kimi K3；涉及看图、对照和修改的时候，使用有图像理解能力的模型会方便一些。 
第一版画出来是这样： 
主要布局已经比较接近原图了。这次能比较快地画出来，一个很直接的原因是原作者已经把代码整理好了。Agent 结合 SFL 内置的 skills，读代码、准备输入，再根据参考图调整布局，省去了不少手动试参数的时间。 这里也要说清楚，示例数据上的颜色和显著性数值，只是用来检查绘图效果。以后换成自己的 motif 富集结果，才需要解释哪些组合值得关注。 图画出来只是第一步。临时脚本放在当前项目里，过几个月换一个项目，还得重新找依赖、猜输入格式。我希望 SFL 能把这些东西一起留下来。 SFL 里有几个位置，分别对应草稿、展示、个人可复用模板，以及开放的图模块： Draft → Gallery → Local Published → Open figure module 复刻和修改先在 Draft 里完成，通过 Gallery 查看效果。确认图、代码和输入说明都合适以后，再收进 Local Published，供后续项目使用。Open figure module 则用来收录可以公开分享的模块。 这次检查完草稿，我继续给 Agent 发了一句话： 好的，现在晋升到 Local Published。 它就把这张图整理到了个人绘图库里。 
再打开的时候，除了预览，还能看到绘图代码、输入文件和使用说明。比如说，需要哪些列，哪些参数可以改，示例数据能说明什么，这些都可以随模板一起保存。以后换一份数据，就有了明确的修改起点。 公众号里有代码，处理起来比较顺。更多时候，我们是在论文里看到一张想参考的图，手里只有 PDF。这时还得把图注、论文出处和对应面板找出来，才能让 Agent 理解要画什么。 所以我也把自己开发的 CiteBox 和 SFL 接了起来。 在 CiteBox 中导入论文、完成图像解析以后，可以在图片库里浏览提取出来的图。找到想参考的那张，再打开详情，查看图注和论文信息。 
先在 CiteBox 的设置里配置好与 SFL 联动的目录： 
然后，在图像详情页点击“发送到 Figure Library”。 
对应目录里就会出现一个 Figure Transfer Package。 
包里有 figure.png、handoff.md、manifest.json 和 research-context.json，把图片、图注、Figure ID、页码、论文信息、摘要和校验信息一起交给 Agent。 
这样交接会方便很多。比如说，我们只想复刻一张补充图的 panel A，Agent 可以结合图注了解每个部分的含义，也能根据论文信息继续查找作者的代码和数据。 这次我在启动了 SFL 的 Wisp Science 对话里，给出了导出目录和任务： 图像包目录： E:\plot\citebox\citebox-figure-125-transfer-package 帮我复刻这张图的 panel A。 可以查询作者的代码和数据，优先使用作者的代码和数据。 如果数据超过 1 GB，就使用模拟数据完成绘图模板的复刻， 并在说明中注明使用了模拟数据。 这里的 1 GB 是我这次任务设置的下载上限。如果目的是复现论文分析，就要继续处理原始数据；这次主要想留下一个以后能换数据的绘图模板，所以可以先用模拟数据把布局跑通。 第一版结果如下： 
这张图包含多个部分，第一版已经把主要结构搭起来了，但还有一些细节需要改。比如说，dotplot 的横轴文字在原图里是黑色的，复刻出来却用了彩色。 我继续让 Agent 对照原图检查： 逐项对照原图，列出新版 panel A 仍存在的视觉差异并修复。 我注意到 dotplot 的 x 轴文字在原图中是黑色， 现在用了彩色，请先调整这一处。 修改后的预览： 
做这种图，我觉得还是要留出几轮检查的时间。整体像了以后，再看字体、颜色、坐标、注释和面板间距。有些差异可以直接指出来，有些可以先让 Agent 列出来，再决定怎么改。 确认后，同样把它发布到 Local Published。 
这样，两种来源就接到了同一个流程里：网页上的代码可以整理成模板，论文里的图也可以带着出处和图注进入项目，完成复刻和检查以后，再存进自己的绘图库。 这两个例子里的绘图模块，我们已经收录到 Open figure module 中，感兴趣的朋友可以试一下。 我觉得这件事最有用的地方，是每次画完图，能给下次留一点东西。代码怎么运行、输入怎么组织、哪些参数控制布局，以及参考图来自哪里，都可以一起保存。遇到相似的需求时，先找一个合适的模板，再换数据、改注释、调配色，工作会顺很多。 Agent 可以帮忙读代码、准备示例输入、调整细节。至于自己的结果适不适合这种图，哪些数据处理合理，最后应该突出什么，还是需要我们自己判断。 以后看到一张值得参考的图，可以顺手多做一步：让 Agent 帮忙整理成能运行的模板，检查好，再放进 SFL。收藏的图多了，自己的绘图库也就慢慢积累起来了。 SFL：https://sfl.bio CiteBox：https://github.com/xuzhougeng/citebox https://mp.weixin.qq.com/s/0K0frTEwu0WSEg6z6U-YCw
看到一张好图，怎么把它变成自己的绘图模板？
先从有代码的图开始
画出来以后，再存成模板
论文里的图，可以从 CiteBox 直接送过去