用途：把 CSV、JSON、Excel 等原始数据转换为具有叙事力的可视化结果，专注统计与科研绘图，适合报告汇总指标、探索性数据分析（找趋势与异常值）、论文或演示配图，以及模型、队列、实验组之间的比较。
主要能力：生成 Python 绘图脚本（Matplotlib、Seaborn、Plotly）或 R 的 ggplot2 代码；按指定期刊或公司品牌规范统一字体、颜色等风格；绘制前做数据清洗与预处理（处理缺失值、归一化等）；将图表保存为 PNG、SVG、PDF 等文件。资料给出的可衡量结果为：15 分钟内产出 3 张 300dpi 的高分辨率统计图（火山图、热力图、散点图）。
使用方式：技能声明兼容 linux、macos，允许调用 run_shell_command、write_file、read_file 等工具。典型流程为：读取输入文件（如 pd.read_csv()）并检查列与类型；按需过滤、透视或聚合；编写带严格美学控制的绘图脚本；执行脚本并确认输出文件存在及大小。示例提示词为“Visualize the distribution of 'Age' vs 'Income' from customers.csv”，会触发生成基于 Seaborn 散点图的 plot_age_income.py。
限制与注意事项：资料要求避免直接绘制姓名、邮箱等个人身份信息；确保坐标轴标注正确并带单位；根据数据选择合适的尺度（对数或线性）并避免图表杂乱。作者为 AI Agentic Skills Team，版本 2.0.0，许可证 MIT。其他安装方式、收费与价格信息暂未提供。