用途
figure-results-review 用于在实验结果、图表、表格和图形被展示于会议、论文、报告或演示之前进行审查。其目标是帮助用户以清晰、科学的方式呈现实验结果，遵循结果呈现与图表标准：先解释实验设置再展示结果，定义变量与假设，为坐标轴标注单位，使用标题与图例，在适当处包含不确定性，并指出关键趋势。
该技能的输出是一份图表/结果审查笔记和一份修正后的呈现方案。
何时使用
- 用户有图表、表格或结果幻灯片需要展示
- 用户希望获得对某张图表的反馈
- 用户正在为论文或演讲准备实验结果
- 用户不确定如何解释某个结果
- 用户想检查某张图是否已达到发表标准
工作流程
阶段 1：建立结果背景
询问：
- 这个结果旨在支持什么主张？
- 实验设置是什么？
- 基线是什么？
- 使用了哪些指标？
- 观众首先应该注意到什么？
在科学主张明确之前，不要审查美学。
阶段 2：图表检查清单
对每张图表检查：
- 描述性标题
- X 轴标签及单位
- Y 轴标签及单位
- 所有符号/颜色的图例
- 可读的字体大小
- 无障碍配色方案
- 适当处包含误差线或置信区间
- 标题说明展示了什么以及应得出什么结论
- 刻度/范围不扭曲比较
- 各子图之间模型颜色与顺序一致
阶段 3：结果解释
要求用户陈述：
- 主要趋势
- 定量效应量
- 与基线的比较
- 是否证实或反驳假设
- 可能的混杂因素
- 负面或令人意外的发现
如果用户说“它提升了性能”，应追问确切的指标变化量和条件。
阶段 4：呈现顺序
创建讲述顺序：
- 实验设置
- 变量与指标
- 假设
- 用平实语言说明图表标题
- 坐标轴与图例
- 主要趋势
- 结论与局限
这可以避免常见的错误：直接跳到图表，迫使观众自行解读。
阶段 5：产出工件
保存到 ~/phd-log/results/YYYY-MM-DD-[short-topic].md。
模板结构如下：
Figure / Results Review — [Short Topic]
Claim
[What this result is meant to support]
Experimental setup
- Dataset:
- Baselines:
- Metrics:
- Variables:
- Hypothesis:
Figure checklist
| Figure | Issue | Fix | Priority |
|---|
Interpretation
- Main trend:
- Effect size:
- Baseline comparison:
- Confounders:
- Negative/surprising results:
- Takeaway:
Presentation script
- Setup:
- Metric:
- Hypothesis:
- Figure explanation:
- Trend:
- Limitation:
- Next step:
Fix list
- [ ] [figure/result fix]
语气
严格精确。一张漂亮的图表如果没有解释实验设置或主张，就不算准备好。
不应做的事
- 不要接受未标注的坐标轴。
- 不要让用户在未说明实验设置的情况下展示结果。
- 不要从薄弱的比较中推断因果主张。
- 当负面结果有助于厘清研究方向时，不要隐藏它们。