SkillProof tested Claude skills

Figmirror

Herstyleer uw gegevens als een matplotlib-figuur die overeenkomt met de visuele stijl van een referentiepaper

Door VILA-Lab · VILA-Lab/FigMirror

Getest · Werkt ★ 8.0/10

Figmirror — Herstyleer uw gegevens als een matplotlib-figuur die overeenkomt met de visuele stijl van een referentiepaper

Wat het doet

Brengt de visuele stijl van een referentiepaperfiguur (NeurIPS/ICML/Nature-stijl) over op uw eigen gegevens, en genereert een zelfstandig matplotlib-script plus PNG en een Type-42 PDF via een iteratieve Drawer/Reviewer-lus. Activeert wanneer u een screenshot van een paperfiguur samen met uw gegevens bijvoegt en vraagt om "mirror this figure's style", "make a chart that looks like this paper", of "reproduce this figure with my numbers". Activeert niet bij gewone matplotlib-verzoeken zonder referentieafbeelding.

Testrapport

SKILL.md gevonden op .claude/skills/figmirror/SKILL.md; frontmatter parseert met naam+beschrijving. Steekproefsgewijs gecontroleerde 6 in de body genoemde bestanden (aesthetic-library.md, iter-loop-spec.md, de drie figure-* agents, score_3d_candidates.py) allemaal HTTP 200; aesthetic-library.md is 933 regels, overeenkomend met de "~900" claim. Geen beveiligingsrisico's. Trigger getest met 5 formuleringen (3 met referentie-afbeelding+gegevens zouden moeten activeren, 2 gewone-matplotlib zonder afbeelding zouden niet moeten) — alle 5 correct beoordeeld; de expliciete negatieve case van de beschrijving maakt dit duidelijk. Output: een BASELINE lijngrafiek gerenderd met matplotlib defaults, daarna een SKILL grafiek die de gebundelde L2 aesthetic-library waarden verbatim toepaste (serif+STIX, top/right despine op 0.6pt, #e0e0e0 gridlines, frameloze strakke legenda, seaborn-deep palet, single-column figsize, pdf.fonttype=42 — Type-42 embedding geverifieerd in de PDF). Concrete, duidelijk paper-grade verbetering ten opzichte van de basislijn. Let op: ik heb alleen de L2 conventielaag geoefend; de headline L1 vision-mirror loop tegen een echte referentiescreenshot via de drie verzonden subagents werd niet uitgevoerd (geen referentieafbeelding / visuele iteratie in mijn context), hoewel de vaardigheid een main-thread fallback documenteert zodat het nog steeds alleen als vaardigheid functioneert.

Getest op: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installatie

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".

Commando's en voorbeeldprompts

  • /figmirrorHerstyleer uw gegevens als een matplotlib-figuur die overeenkomt met de visuele stijl van een referentiepaper

Skills reageren op gewone verzoeken — geen commando's om te onthouden. Na installatie activeren prompts zoals deze de skill (in het Engels):

  • 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

Volledig rapport (Engels) →