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# thesis-figures — 本论文统一画图入口 > **定位**：本论文统一画图入口，thesis-analyze / thesis-defense 等图表需求均路由到此。 > **适用范围**：本 MEM 论文（浙大 zjuthesis，黑白打印送审）的全部插图工作——新建、修改、重渲、改造为可编辑格式。 > **既有基础设施（必须复用，不另起炉灶）**：`zjuthesis/figures/FIGURES.md`（图↔源↔数据对照清单）、`figures/rebuild_all.sh`（一键重建）、`figures/src/`（全部图源）、`figures/src/crop.py`（TikZ 裁切）。 --- ## 0. 第一问：这张图要论证什么？（吸收自 scipilot 第 0 步） **任何画图请求，先回答两个问题再动手**： 1. **这张图要支撑正文哪个结论？** 同一批数据，论点不同图型就不同（对比改进前后→斜率图/成对柱；占比结构→帕累托/横向柱；趋势→折线；权重结构→雷达/树）。用户没说清就问一句，或从章节上下文推断并明确说出你的假设。 2. **数据在正文哪张表？** 本论文铁律：**只可视化论文已有表格的真实数据**。没有对应表格/正文数字的图一律不画；聚类没有原始点坐标就不画散点。这一条同时替代了 scipilot 的 `profile_data.py` 数据剖析步——本论文的"数据剖析"就是**打开对应正文表格逐个核对数字**，并查 `FIGURES.md` 确认依赖关系。 **一图一论点**（scipilot P12）：一张图塞不下就拆图，不硬塞。 --- ## 1. 适用判断树（三条技术路线） ``` 用户要画/改一张图 │ ├─ ① 数据图表（柱/折线/散点/帕累托/雷达/甘特/回归系数CI/LDA占比…） │ → R/ggplot2 路线（§2）。执行后端 = 全局 nature-figure skill │ (~/ai-skills/nature-skills/skills/nature-figure/，选 backend=r)， │ 本 skill 提供论文级约束与验收闭环。**若未装 nature-figure**，直接用本 skill 附带 │ scripts/templates/*.R 骨架(自带黑白主题+跨平台中文字体+双导出，零外部依赖)。 │ 现有实例：fig_pareto / fig_kano / fig_regression / fig_perf_progress / │ fig_gantt / fig_lda / fig_scheme（源在 figures/src/*.R） │ ├─ ② 流程图/架构图/示意图（鱼骨/KJ亲和/技术路线/指标体系树/前后对比示意/趋势标注图） │ → LaTeX TikZ 路线（§3）。standalone 编译 + crop.py 裁切。 │ 现有实例：fig_fishbone / fig_kj / fig_beforeafter / fig_trend / fig_radar │ （源在 figures/src/*.tex）；技术路线图/指标树为章节内联 TikZ，随正文编译。 │ scipilot 明确不做这类图（"不做示意图、流程图、架构图"）——此路线是本 │ skill 相对 scipilot