用途：在终端完成 Python 画图环境的全流程配置，适用于用户要求安装 Miniconda、创建虚拟环境、需要用 Python 画图但环境未就绪，或绘图脚本报环境相关错误时。
主要能力：按清单推进系统识别（macOS/Linux/Windows）、Miniconda 安装或修复、conda 初始化、创建 research 环境、安装绘图依赖、环境自检，并更新 plan/progress.md。
使用方式：先做系统识别，macOS/Linux 用 uname -s、uname -m、echo "$SHELL"，Windows PowerShell 用 $PSVersionTable.PSVersion、$env:OS。随后按平台安装 Miniconda：macOS 下载对应架构安装包后执行 bash "$INSTALLER" -b -p "$HOME/miniconda3"，并 export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"、conda init；Windows 用 PowerShell 下载 exe 后静默安装到 $env:USERPROFILE\miniconda3，再执行 conda init powershell。接着创建并激活环境：conda create -n research python=3.11 -y、conda activate research、python -m pip install --upgrade pip。安装依赖：pip install numpy pandas scipy matplotlib seaborn scikit-learn statsmodels jupyter ipykernel openpyxl，并注册内核 python -m ipykernel install --user --name research --display-name "Python (research)"；可选 pip install plotly pingouin。最后运行自检脚本确认各库版本并输出 ENV CHECK: OK。
适用场景：科研或数据分析中的 Python 绘图环境搭建与修复。
限制：资料未提供该技能的收费、价格、平台支持范围及效果保证等信息；执行前需确认已激活 research 环境、matplotlib 与 seaborn 可正常导入、输出目录存在。常见问题可按资料给出的 PATH 修复、pip 镜像源设置或新建 research_clean 环境处理。