用途：为研究论文生成出版级科学图表。输入为图表描述（$0），可选数据文件路径（CSV、JSON、NPY、PKL）或结果目录（$1）。
主要能力：提供图表模板脚本，支持 bar、training-curve、heatmap、ablation、line、scatter、radar、violin、tsne、attention 等类型。可用 python ~/.claude/skills/figure-generation/scripts/figure_template.py --type bar --output figure_script.py --name comparison 生成模板，用 --list-types 查看全部类型。
三阶段流水线（源自 MatPlotAgent）：一、查询扩展，把描述拆解为分步编码规格，确定图表类型、数据映射（x/y/color/hue）、样式与论文惯例；二、代码生成与执行循环，最多重试 4 次，脚本写入临时文件后执行 python figure_script.py，出错则回传 traceback 重新生成，未产出 .png 则补充保存指令重试，成功后报告路径；三、视觉精修，读取 PNG 用 VLM 反馈提示检查类型、标签标题图例、配色、坐标轴与可读性，必要时生成修正指令重新执行。
输出：PNG（预览，300 DPI）与 PDF（矢量，用于论文），并附 LaTeX 引用代码（figure 环境、includegraphics、caption、label）。
质量要求：DPI ≥ 300 或矢量 PDF；色盲友好配色（避免仅红绿区分）；印刷尺寸下文字 ≥ 8pt；全文图表样式一致；不使用 matplotlib 默认标题，改用 LaTeX caption。
相关技能：上游 data-analysis、experiment-code；下游 paper-writing-section、paper-compilation、slide-generation；另见 table-generation。
限制：资料未提供具体收费、平台支持范围与性能数据。