用途：为医学论文生成投稿级图表与视觉摘要（Visual Abstract / Central Illustration），并遵循目标期刊的图像规范与 AI 图像政策。
主要能力：生成 ROC、森林图、校准曲线、Kaplan-Meier、Bland-Altman 等统计图；按期刊要求设置尺寸、DPI、配色（默认 Wong 色盲安全调色板）与字体；生成视觉摘要 PPTX，支持 medsci_default、JACC Central Illustration 模板，也可传入期刊自有模板绝对路径；提供报告规范流程图（PRISMA/CONSORT/STARD 等）与医学 AI 管线图约定。
使用方式：先做数据隐私检查，优先使用 _deidentified. 文件，若仅有原始数据须先确认无 PHI 或先用 /deidentify 处理。生成前阅读 figure_specs.md 与风格文件；可用 --study-type 自动生成整组图（诊断准确性、AI 验证、meta 分析、队列、RCT、病例报告等）。视觉摘要脚本示例：python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate_visual_abstract.py --template medsci_default --title "Article Title" --hypothesis "Research question" --methods "Method 1|Method 2" --finding "Main finding" --citation "..." --visual figures/fig1_roc_curve.png --badges "N=450|CT chest|Multi-center" --output figures/visual_abstract.pptx；Central Illustration 模式加 --type central-illustration 及 --ci-zones、--ci-label-words、--ci-numerical-points 等参数。导出前用 critic_figure.py 做定量检查。
限制：JACC、NEJM 及目标未知时禁用生成式 AI 图像，仅可用 SMART Servier、NIAID BioArt、BioRender 等素材并以 matplotlib 叠加，需按要求署名；期刊政策以目标期刊与出版商最新指南为准。不得编造数据，示例数据须标注。API 生成图像需 GEMINI_API_KEY。具体价格、许可细节与模板获取方式资料未提供。