用途：在选定、设计、生成或评审科学图表、复杂建模图、论文插图和 image2 辅助视觉时使用。核心原则是从读者需要回答的问题出发选择图形；多面板图只有在各面板能呈现相关证据时才有价值，复杂度本身不是质量指标。必须使用真实数据和用户论文语言。
主要能力：提供默认配图指导作为可复用指令（选取代码模板、填入真实数据、运行并检查输出的 PNG/PDF），并可适配而非固定流程。提供 20 个可调用代码模板作为默认渲染路线：无 image2、等待答复或仅能手动使用 image2 时，复制匹配函数到工作任务、绑定真实数据、执行并导出 PNG/PDF，不要停在一个绘图提示上。还提供 20 项预设选择器与配方、参考与示例库：六张 PLOS 参考图（含反面示例）、八份 Matplotlib 源码快照、许可与逐文件来源清单；以及六个合成预览和可选演示脚本。
使用方式：开始配图工作或向其他代理交代时先读默认配图指导；建模任务中除非已知答案，只问一次是否有可用 image2 模型，并说明是通过当前工具、已配置接口还是手动生成。使用宿主提问机制，等待期间继续独立分析，不要每个专业角色或每轮重复提问。使用 image2 说明处理可用、手动、不可用和待定情形；不要把通用图像工具称作 image2，也不要在聊天中收集 API 密钥。量化图形始终走数据驱动路线，即使 image2 可用也用数值绘图工具；image2 只可辅助插图和机制图与版式概念，量化层必须从数据重建，绝不能把生成像素当作计算证据。
限制与注意：不要用合成预览值代替缺失数据；数据不支持某预设时选其更简单替代或说明缺失输入。Adapt 卡片提示时要使用实际列名、实测结果和科学含义，不要强迫数据迎合预览。导出后按出版尺寸检查图形，再检查其在排版论文中的位置，修正不可读和误导性编码，删除不支持论点的装饰面板。交付图形、图注、源数据或计算位置及重跑说明；如实说明限制，不编造统计显著性，也不声称外观意味着获奖。演示脚本命令为 python3 .claude/skills/mathodology-figure-presets/scripts/render_examples.py --output work/figure-examples，示例使用 NumPy 与 Matplotlib，F08 代码模板另需 SciPy；缺少依赖时可用宿主可用运行时或在隔离环境安装，仅阅读和使用提示则无需依赖。R、MATLAB 等既有数值工具同样可用于具体图表任务。