SkillProof tested Claude skills

Figmirror

Reestiliza tus datos como una figura de matplotlib que coincida con el estilo visual de un artículo de referencia.

Por VILA-Lab · VILA-Lab/FigMirror

Probado · Funciona ★ 8.0/10

Figmirror — Reestiliza tus datos como una figura de matplotlib que coincida con el estilo visual de un artículo de referencia.

Qué hace

Transfiere el estilo visual de una figura de artículo de referencia (estilo NeurIPS/ICML/Nature) a tus propios datos, emitiendo un script de matplotlib autocontenido más PNG y un PDF Type-42 a través de un iterative Drawer/Reviewer loop. Se activa cuando adjuntas una paper-figure screenshot junto con tus datos y pides "mirror this figure's style", "make a chart that looks like this paper" o "reproduce this figure with my numbers". No se activa con solicitudes simples de matplotlib sin reference image.

Informe de la prueba

Se localizó SKILL.md en .claude/skills/figmirror/SKILL.md; el frontmatter se analiza con name+description. Se verificaron 6 archivos referenciados en el cuerpo (aesthetic-library.md, iter-loop-spec.md, los tres figure-* agents, score_3d_candidates.py) todos HTTP 200; aesthetic-library.md tiene 933 líneas, coincidiendo con la afirmación de "~900". Sin problemas de seguridad. La activación se probó con 5 frases (3 con reference-image+data deberían activarse, 2 de matplotlib simple sin imagen no deberían) — las 5 juzgadas correctamente; el caso negativo explícito de la descripción lo hace limpio. Salida: se renderizó un line chart BASELINE con los valores predeterminados de matplotlib, luego un chart SKILL aplicando los valores L2 aesthetic-library incluidos textualmente (serif+STIX, despine superior/derecho a 0.6pt, gridlines #e0e0e0, legend ajustado sin marco, seaborn-deep palette, figsize de una columna, pdf.fonttype=42 — Type-42 embedding verificado en el PDF). Mejora concreta y claramente de calidad de artículo sobre la línea base. Advertencia: solo ejercité la capa de convención L2; el headline L1 vision-mirror loop contra una real reference screenshot a través de los tres subagentes despachados no se ejecutó (no reference image / vision iteration en mi contexto), aunque la habilidad documenta un main-thread fallback para que siga funcionando solo como habilidad.

Probado el: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone --depth 1 https://github.com/VILA-Lab/FigMirror.git /tmp/figmirror-src
mkdir -p ~/.claude/skills ~/.claude/agents
cp -R /tmp/figmirror-src/.claude/skills/figmirror ~/.claude/skills/figmirror
cp /tmp/figmirror-src/.claude/agents/figure-preprocessor.md /tmp/figmirror-src/.claude/agents/figure-illustrator.md /tmp/figmirror-src/.claude/agents/figure-critic.md ~/.claude/agents/
# Requires python3 + matplotlib to run the generated figure scripts.
# The 3 agents above drive the Drawer/Reviewer loop; SKILL.md has a main-thread fallback if they are absent.
# Recommended installer (also wires Codex + local web UI): curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/VILA-Lab/FigMirror/main/scripts/install.sh | bash -s -- --claude
# Usage: attach a paper-figure screenshot + paste your data, then "mirror this figure's style with my data".

Comandos y prompts de ejemplo

  • /figmirrorReestiliza tus datos como una figura de matplotlib que coincida con el estilo visual de un artículo de referencia.

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

  • Mirror this paper figure's style with my dataset
  • Make my chart look like this NeurIPS figure
  • Reproduce this reference plot using my own data

Informe completo →