Create polished, publication-ready academic figures—architecture diagrams, flowcharts, data visualizations, conceptual models, and experimental setups—with clea…
不说虚话——S7333 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架(市场/竞品/财务),再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”,不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚,老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
下面是真实任务由 S7333 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我把一份包含6组实验数据的Excel文件画成SCI论文用的折线图,横轴是时间(0-24小时,间隔4小时),要求误差棒和300dpi导出。
# Excel数据绘制SCI级折线图完整方案
1. Origin(最推荐):SCI期刊最常用,模板化出图
2. GraphPad Prism:生物医学类首选
3. Python(Matplotlib):免费、可复现、灵活度最高
1. 导入Excel → 选中数据 → 绘图「折线图+符号」
2. 双击误差棒 → 数据源选对应的SD/SEM列
3. 横轴设置:范围0–24,主刻度间隔4
4. 6组曲线用不同颜色+不同符号(圆、方、三角等),确保黑白打印也能区分
5. 导出:File → Export Graph → 选择 TIFF或PNG,DPI设为300,颜色模式CMYK(部分期刊要求)
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")
plt.errorbar(df["时间"], df["组1均值"], yerr=df["组1SD"],
marker="o", capsize=3, label="Group 1")
# 其余5组同理
plt.xlabel("Time (h)")
plt.ylabel("Your Indicator (unit)")
plt.legend()
plt.savefig("figure.tif", dpi=300, bbox_inches="tight")
```
如需,我可以根据你的具体数据列名生成一份可直接运行的完整Python脚本。
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S7333 | |
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不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
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以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S7333」;交代任务背景与要求,Academic Figure Generator即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析;所有假设与口径都会写明,关键结论建议人工复核后再对外使用。
可以输出结构化的表格与数据要点(Markdown/HTML),可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
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