用途：对基因表达热图进行专业美化，自动添加行/列聚类树、颜色注释轨道，并智能优化标签布局，适用于需要明确假设、限定范围与可复现输出格式的数据分析任务。
主要能力：自动聚类（基于层次聚类添加行/列聚类树）；注释轨道（支持样本分组、基因分类等多种颜色注释）；智能标签（自动计算最优字号避免行列标签重叠）；内置多种科研配色方案；支持 PDF、PNG、SVG 等导出格式。
使用方式：依赖 Python 3.10+ 及 matplotlib、numpy、pandas、seaborn。安装：pip install seaborn matplotlib scipy pandas numpy。可先验证脚本：python -m py_compile scripts/main.py，再运行 python scripts/main.py --help。输入为 CSV 表达矩阵，首列为基因名、首行为样本名，数据为表达值。可通过 Python 类 HeatmapBeautifier 的 create_heatmap 方法或命令行参数（如 --data-path、--output-path、--cmap、--row-cluster、--col-cluster、--figsize、--dpi、--format）调用。
适用场景：基因表达矩阵可视化、差异表达结果展示、样本分组与基因分类注释。
限制：建议先做 log2 转换或标准化；大数据集（>5000 行）可能耗时较长；行列过多时部分标签会自动隐藏；聚类默认使用欧氏距离与 Ward 方法。收费、价格、平台等信息暂未提供。