用途：这是一个“渲染后再校验”的图表 QA 环节，针对已经画好的科研图表，在投稿前重新渲染并按可量化清单逐项检查，用来发现“看起来正常但实际有错”的问题，例如某条曲线取自错误的列、图例遮住数据点、刻度标签在坐标轴边缘被裁切、150 dpi 导出在印刷时出现像素化。它不创建图表，只做校验，与负责绘图的技能互补。
主要能力：一是数据保真度检查，将渲染出的图形标记与源数据每一行比对，核对系列数量、每个系列的点数、各轴的最小/最大/范围，以及分类标签是否与数据类别一致，标出取错列或被静默丢弃的子集。二是标签上下限可读性检查，确认刻度标签、轴标题和注释在可读范围内（字号不低于期刊在最终尺寸下的最小磅值，标题也不至于过大挤压面板），且没有在坐标轴边界被裁切。三是包围盒碰撞检测，计算文本、图例和标记的包围盒，检测重叠与碰撞（图例压数据、标签互撞、文本超出坐标轴），并报告位置以便微调。四是分辨率与导出 QA，确认导出满足目标：栅格图不低于 300 dpi、场馆要求时使用矢量格式、图形尺寸/栏宽正确、字体已嵌入；栅格分辨率低于下限即判定失败。五是报告，按每条标准输出通过/失败清单并指出具体问题元素，使修改可执行。
使用方式：在用户希望校对已完成图表、确认图形忠实反映数据、排查标签/图例/标记重叠或被裁切、核对分辨率与导出设置时使用。完整评分标准、Matplotlib 渲染器与包围盒配方、dpi/矢量导出检查及期刊可读性下限见 references/figure_qa_checklist.md，按需加载。
适用场景：投稿前的图表正确性与印刷就绪性检查。
限制：不负责首次绘图（应使用 alterlab-matplotlib / alterlab-seaborn / alterlab-plotly），不负责多面板排版（alterlab-scientific-viz）、示意图（alterlab-scientific-schematics）或信息图（alterlab-infographics）。具体命令、安装方式与收费信息暂未提供。