主题
10 - 图表制作
把 claim-evidence 关系转成 figure spec
目标
图表不是装饰，而是论文里最直接的证据载体。
本章的目标是：
- 把 09-论文结构 中的 claim-evidence 关系转成图表计划
- 为每张核心图或表定义清晰问题、数据来源、图形形式和位置
- 输出一份
FIGURE_SPEC.md - 避免“有图但不服务 claim”或“有 claim 但没有对应图表”的情况
- 给 11-写作与润色 提供稳定输入
本章回答的问题是：
这张图到底想回答什么问题，它服务哪条 claim，如果拿掉它会损失什么？
完成标准
完成本章，不等于“我画了几张图”，而是至少做到：
- 你有一份经过人类复核的
FIGURE_SPEC.md - 每张主图都对应
CLAIMS_EVIDENCE_MATRIX.csv中的一条或几条 claim - 每张图都定义了 data source、plot type、caption 要点和放置位置
- 你知道哪些内容应做正文图、正文表、附录图或不展示
- 图表选择反映证据结构，而不是个人审美偏好
输入与标准产物
输入
建议直接使用 07-09 章产物：
| 输入 | 作用 |
|---|---|
ANALYSIS_REPORT.md | 提供 strongest evidence、异常和边界发现 |
REVIEW_LOOP_LOG.md | 提供哪些点 reviewer 最关心 |
PAPER_PLAN.md | 提供章节结构和主叙事顺序 |
CLAIMS_EVIDENCE_MATRIX.csv | 决定每个 claim 该配什么证据 |
| 原始作图数据 / 脚本 | 约束图表能否准确复现 |
标准产物
| 产物 | 作用 | 后续会在哪用到 |
|---|---|---|
FIGURE_SPEC.md | 定义每张图表要回答的问题、数据来源、形式和位置 | 11 |
这些 artifact 的统一命名、建议路径和状态定义见：附录 E
人类-智能体协作
| 阶段 | 智能体适合做什么 | 人必须负责什么 | 常见风险 |
|---|---|---|---|
| 图表清单草拟 | 从 claim-evidence matrix 生成 figure/table 候选清单 | 决定哪些进正文、哪些进附录 | 图太多，主线被淹没 |
| 规格整理 | 写出 caption 要点、数据来源和 plot type | 判断图表是否真实服务论证 | 为了好看选错图形 |
| 文案辅助 | 起草图题、图注、图中标注文字 | 决定最终表述强度 | 图注写得比证据更强 |
| 版式建议 | 提出排版顺序和组合方式 | 决定读者最应先看到什么 | 版式优先于论证 |
本章默认的工作方式是：
智能体可以帮你列图、配图、写图注草稿；人类必须决定哪张图真正值得出现在正文。
图表制作不是什么
这一章不是：
- 先画一堆图，再决定 paper 想说什么
- 为了“丰富”论文而堆图
- 把结果稍作可视化就当成解释
- 用复杂图形掩盖简单结论
图表的职责只有一个：
让读者更快、更准确地接受某条 claim 对应的 evidence。
工作流
Phase 0: 从 claim 出发，而不是从图种出发
图表规划前，先从 CLAIMS_EVIDENCE_MATRIX.csv 里挑出需要可视化的 claim。
对每个候选图先问：
- 它服务哪条 claim
- 这条 claim 最关键的证据是什么
- 这个证据是更适合表格、曲线图、柱状图、散点图还是示意图
如果答不出第一条，就不该先画图。
Phase 1: 一张图只回答一个主要问题
建议给每张图写一句话的问题定义：
text
Fig. 1 should answer: Does our method outperform the strongest baseline in the main setting?
Fig. 2 should answer: Which component contributes most to the gain?
Fig. 3 should answer: Under what conditions does the method fail?如果一张图同时想回答太多问题，读者通常什么都记不住。
Phase 2: 选图形形式服从证据结构
常见映射可参考：
| 证据类型 | 更合适的图形 |
|---|---|
| 方法对比主结果 | 主结果表 / 柱状图 |
| 训练过程趋势 | 折线图 |
| ablation / 组件贡献 | 表格 / 热力图 / 简化柱状图 |
| 边界与 failure mode | 分组图 / case study 表 |
| 效率与收益权衡 | 散点图 / Pareto 图 |
不要因为某种图“更好看”就强行套用。
Phase 3: 决定正文和附录的分工
正文图表优先展示：
- core claim 的 strongest evidence
- reviewer 最关心的关键对比
- 支撑主叙事不可缺少的边界结果
附录图表适合展示：
- 扩展设置
- 更多 seeds 或附加诊断
- 支撑但不决定主线的补充材料
规则是：
正文负责说服，附录负责补全。
Phase 4: 写成 FIGURE_SPEC.md
每张图在真正开始绘制前，先定义规格，而不是边画边想。
建议至少写清：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
figure_id | 图表编号 |
claim_id | 服务哪条 claim |
question | 这张图要回答的问题 |
source_data | 数据来源和生成脚本 |
plot_type | 采用的图表形式 |
placement | title / intro / experiments / appendix |
caption_message | 图注要传达的核心信息 |
status | planned / drafting / done / revised |
一个可选的图表规划图（LaTeX/TikZ）
如果你想在本章放一张“从 claim-evidence 到图表规格”的图，可以直接使用下面的 LaTeX 代码：
使用时需要：
latex
\usepackage{tikz}
\usetikzlibrary{positioning,arrows.meta}FIGURE_SPEC.md 模板
markdown
# Figure Spec
## Main Figures
### Fig. 1
- Claim ID:
- Question:
- Source data:
- Plot type:
- Why this format:
- Placement:
- Caption message:
- Status:
### Fig. 2
- Claim ID:
- Question:
- Source data:
- Plot type:
- Why this format:
- Placement:
- Caption message:
- Status:
## Main Tables
### Table 1
- Claim ID:
- Question:
- Source data:
- Columns / rows:
- Placement:
- Caption message:
- Status:
## Appendix Figures
- ...工具接入建议
这一章更适合吸收 附录 D 里“artifact-first 写作”和 task contract 的经验：
| 工具 / 来源 | 更适合做什么 | 不要直接拿来做什么 |
|---|---|---|
| ARIS paper flow | 用 claim 和 review 风险反推主图清单 | 直接自动决定整篇论文的图表集合 |
| AI-research-SKILLs | 用标准字段组织 figure spec 和 handoff | 用模板掩盖数据质量问题 |
| Agent-style writing contracts | 帮助统一 caption、placement 和引用接口 | 代替你做最终取舍 |
这里强调的是把图表制作视为 agent-compatible 的结构化任务，而不是传统“结果出来后再补几张图”的末端工作。
质量控制
1. 每张图都必须能回答一句明确问题
如果图的目的只能说成“展示更多结果”，它通常不够好。
2. 图注强度不能超过证据强度
caption 应服务 evidence，而不是替 evidence 补逻辑。
3. 主文图表必须服务 core claim
正文空间优先留给最关键的证据。
4. 图形形式要忠于数据
不要通过截断坐标轴、过密配色或不均匀采样制造误导。
5. 一图一主张
多问题混图通常降低说服力。
常见错误
错误 1：先有图，后找 claim
表现：因为图画出来了，就想办法把它塞进正文。
解决：先从 matrix 定义 question，再决定是否绘制。
错误 2：图很多，但主线不清
表现：正文图表数量多，读者却不知道主证据是哪张。
解决：优先确定 core claim 的 strongest evidence。
错误 3：图注写得比图更强
表现：图只能支持弱趋势，但 caption 写成强结论。
解决：回到 claim status 和 evidence strength。
错误 4：正文和附录分工不清
表现：关键图放附录，非关键图占正文。
解决：以“是否支撑主 claim”作为划分标准。
错误 5：图表规格缺失
表现：不同人对图的理解不同，返工多。
解决：先写 FIGURE_SPEC.md，再统一出图。
检查清单
完成本章后，你应至少能回答：
| 问题 | 状态 |
|---|---|
| 我是否为每张主图定义了明确问题？ | [] |
| 我是否知道每张图服务哪条 claim？ | [] |
| 我是否区分了正文图、正文表和附录材料？ | [] |
| 我是否写清了 source data 和 plot type？ | [] |
| 我是否准备好把图表规格交给写作章节？ | [] |
小结
图表制作的关键不是“画得好看”，而是：
- 从
CLAIMS_EVIDENCE_MATRIX.csv出发选图 - 明确每张图只回答一个主要问题
- 让图形形式服从证据结构
- 用
FIGURE_SPEC.md统一图表规格 - 把主图留给最关键的 claim
下一步：11-写作与润色 - 把 claim、证据、图表和引用写成作者可负责的论文文本
引用 ARIS：本章的主图优先级和结构化 handoff 思路主要来自 ARIS 的 paper 流程。
扩展来源：这一版还吸收了 AI-research-SKILLs 与 agent-style task contract 中关于 artifact-first 写作的可执行经验。完整来源见：附录 D