How to Select ch

怎样选择 FigureYa 模块？

FigureYa 提供了 300+ 个绘图模块，覆盖表达谱、免疫、生存、单细胞等多种分析场景。模块多了，选哪个就成了难题——光看名字很难判断哪个模板适合自己的数据和研究问题。

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方式一：图库网站检索（最简便）

打开 FigureYa 图库网站，直接搜索和筛选，这是最快速的选择方式：

• 🔗 FigureYa 图库：https://ying-ge.github.io/FigureYa/
• 🇨🇳 中国镜像：https://figureya.online/（速度更快）

使用方法

1. 关键词搜索：在搜索框中输入关键词、基因名或 R 包名（如 volcano、survival、ggplot2），实时筛选匹配的模块。
2. 按可视化类型筛选：点击分类按钮按图形类型浏览，包括：
   • ○ Circular（环形图）
   • ∞ Network（网络图）
   • • Scatter（散点图）
   • ↔ Correlation（相关图）
   • ◇ PCA
   • ▷ Survival（生存曲线）
   • … 等更多分类
3. 浏览缩略图：每个模块都有缩略图，直观展示输出效果，一眼判断是否符合需求。
4. 下载单个模块：将鼠标悬停在缩略图上，会出现该模块对应的下载选项，点击即可下载，无需克隆整个仓库。

💡 图库检索是选图的第一步——先在这里找到候选模块，再决定是否下载或进一步验证。

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方式二：Zread 聊天式 AI（最直观）

如果不想记关键词、也不知道该用哪个专业术语，可以直接用自然语言和 AI 对话，让 AI 帮你从整个 FigureYa 仓库里找模块。

• 🔗 Zread AI：https://zread.ai/ying-ge/FigureYa/

是什么？

Zread 把 FigureYa 整个仓库（README、模块说明、输入格式、分析场景）索引成可对话的知识库，你只需要像聊天一样提问。

怎么用

1. 打开 https://zread.ai/ying-ge/FigureYa/
2. 点击 Ask AI，用自然语言提问，例如：
   • "我想画火山图展示差异表达基因，用哪个模块？"
   • "有没有能做 KM 生存曲线 + Cox 回归的模块？"
   • "我的数据是单细胞表达矩阵，想做细胞类型注释，推荐哪个？"
3. AI 会基于仓库内容回答，并推荐对应的 FigureYa 模块编号

特点

特点	说明
自然语言提问	不需要记关键词或模块名，描述你的研究问题即可
索引整个仓库	不只是模块名，还包括 README、各模块的输入格式和用途
无需安装	打开网页即可，有结构化导航（生存分析、火山图、单细胞等分类）
引用来源	AI 回答会标注来源文件（如 README.md、CLAUDE.md、具体模块目录）

💡 Zread 适合"我有个数据，不知道画什么图"的场景——先和 AI 聊清楚需求，再拿着推荐的模块编号去图库网站下载。

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方式三：SFL 科学图库（最系统化）

如果需要在 AI 编程环境中更系统地选图，推荐使用 Scientific Figure Library (SFL)。

为什么需要 SFL？

痛点	SFL 怎么解决
图库网站找到候选后，还需确认数据格式是否匹配	SFL 提供精确预览，确认数据格式和输出效果
名字相似但用途不同的模块容易选错	commit 固定的 319 个模块索引，每个模块有场景、输入契约、依赖说明
下载了模板发现不合适，浪费时间	精确预览确认后再材料化，不浪费
需要在 AI 工具中直接调用模板	材料化后模板直接写入项目目录，附带 lock 文件记录版本

SFL 是什么？

Scientific Figure Library 是一个本机优先的 MCP 服务和 App，内置 FigureYa 模块检索 Provider。它不执行绘图代码，只做四件事：

1. 搜索：用你的绘图目标（如"火山图""PCA""生存曲线"）检索 FigureYa 模块
2. 浏览缩略图：查看候选模块的缩略图，直观判断风格是否合适
3. 精确预览：对选中的模块做精确预览，确认数据格式和输出效果
4. 材料化：确认后把模板文件写入你的项目目录，附带 lock 文件记录版本

安装

前往 SFL Releases 页面 下载对应宿主的插件：

你使用的工具	安装方式
Wisp Science	下载 wisp 插件 ZIP → Settings → Plugins
Codex	下载 codex 插件 ZIP
Claude Code	下载 claude 插件 ZIP
Cursor	下载 cursor 插件 ZIP，解压到 ~/.cursor/plugins/local/figure-library/
独立使用	下载对应平台的本地客户端（macOS/Windows/Linux）

安装后首次启动需要绑定两个目录：

• 全局 Library：SFL 存储检索索引和缓存的位置
• 本地工作区：材料化模板写入的项目目录

选择模块的流程

描述你的绘图目标
      ↓
SFL 搜索 FigureYa 模块 → 返回候选列表 + 缩略图
      ↓
浏览缩略图 → 缩小范围
      ↓
精确预览选中的模块 → 确认数据格式和效果
      ↓
用户确认 → 材料化到项目目录
      ↓
在 Wisp Science 中运行材料化的模板

示例

在 Wisp Science 中安装 SFL 插件后，直接对 AI 说：

"我想画一个火山图，展示差异表达基因，有标注"

SFL 会自动搜索 FigureYa 中匹配的模块（如 FigureYa59volcanoV2），返回缩略图供你浏览，精确预览确认后把模板写入你的项目。

SFL 的设计原则

• 不执行绘图代码：SFL 只检索、预览、材料化，绘图由你的 R/Python 环境完成
• commit 固定身份：每个模块绑定 FigureYa 仓库的特定 commit，可追溯
• 不画替代图：材料化失败时终端停止，绝不自动画一张替代图
• 保留 FigureYa 许可：FigureYa 衍生内容保留 CC BY-NC-SA 4.0，引用了 iMetaMed 论文

更多 SFL 相关信息

• 📦 SFL GitHub 仓库
• 📖 SFL 协议文档
• 🔧 SFL 快速开始
• 🌐 SFL 也收录在 FigureYa 生态系统 页面

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三种方式对比

	图库网站检索	Zread 聊天式 AI	SFL
简便程度	⭐⭐⭐ 最简便，打开网页即可	⭐⭐⭐ 打开网页即可	⭐⭐ 需安装插件
搜索方式	关键词 + 可视化类型筛选	自然语言对话	自然语言描述绘图目标
预览方式	缩略图浏览	AI 文字推荐（无缩略图）	缩略图 + 精确预览
数据格式确认	需下载后自行查看	AI 说明输入格式	材料化前可精确预览
与 AI 工具集成	无	网页内 AI 对话	原生集成 Wisp/Codex/Claude/Cursor
版本追踪	无	无	commit 固定 + lock 文件
适合场景	快速找到候选模块	不知道画什么图，先聊清楚需求	系统化选图 + AI 工作流集成

💡 推荐流程：先用 Zread 聊天式 AI 说清楚需求（或直接在图库网站搜关键词）→ 拿到候选模块编号 → 在图库网站下载 → 如果需要更系统的验证或在 AI 工具中使用，再用 SFL 精确预览和材料化。