怎样用 Wisp Science 运行 FigureYa

更新（2025）：本页原为 VS Code 配置教程。现在推荐使用 >Wisp Science——它内置 R 和 Python 内核，无需手动配置扩展和路径，开箱即用。

1. 安装 Wisp Science

下载安装：
- 前往 >Wisp Science 下载页，选择操作系统和处理器。
- macOS 为签名公证的 .dmg，Windows 为签名 MSI，Linux 为 .deb / AppImage。
安装 R（如尚未安装）：
- Wisp Science 需要系统已安装 R。前往 >R 官网下载安装。
添加模型：
- 打开 Wisp Science → Settings → Models，添加你的模型（支持 OpenAI 兼容和 Anthropic 模型）。
- 也可以打开内置演示项目（无需 API Key）先体验。

2. 获取 FigureYa

方式一：在 Wisp Science 中用自然语言获取（最简单）

直接在 Wisp Science 的聊天窗口对 AI 说：

"帮我克隆 FigureYa 仓库"

AI 会自动执行 git clone，完成后 FigureYa 就在你的项目目录里了。如果只需某个模块，也可以说：

"帮我下载 FigureYa59volcanoV2 这个模块"

方式二：用 Git 克隆

在 Wisp Science 的终端中运行：

git clone https://github.com/ying-ge/FigureYa.git

方式三：下载 ZIP

前往 >FigureYa 仓库，点击 Code → Download ZIP，解压到项目目录。

方式四：Fork 后克隆你自己的副本

详见为什么要 Fork。

方式五：从图库网站下载单个模块

如果你只需要某一个 FigureYa 模块，无需克隆整个仓库：

打开 >FigureYa 图库，浏览缩略图找到你需要的模块。
将鼠标悬停在缩略图上，会出现该模块对应的下载选项，点击即可下载单个模块文件。
下载后放入你的项目目录即可使用。

🇨🇳 中国用户加速：如果 GitHub 下载速度慢，可以使用镜像站 >https://figureya.online/，操作方式相同，速度更快。

3. 运行 FigureYa 模块

先运行示例：确认模块效果

在用自己的数据之前，先用示例数据跑一遍，确认模块输出效果符合预期。

在 Wisp Science 中打开 FigureYa 项目，直接对 AI 说：

"运行 FigureYa59volcanoV2 这个模块"

AI 会：
1. 读取模块的 .Rmd 文件
2. 在内置 R 内核中运行
3. 输出图表和结果
4. 记录运行历史

💡 也可以手动渲染整个文件：
R rmarkdown::render("FigureYa59volcanoV2.Rmd")

用自己的数据替换示例数据（最常见需求）

FigureYa 每个模块都自带示例数据。你最关心的是：怎样把自己的数据接进去，跑出同样的图？

第一步：查看模块需要什么数据

对 AI 说：

"FigureYa59volcanoV2 需要什么输入数据？格式是什么？"

AI 会读取 .Rmd 文件，告诉你：
- 输入文件的格式（如 CSV、TSV）
- 需要哪些列（如 gene、logFC、PValue）
- 列的数据类型（数值型、字符型）
- 是否需要注释列（如基因 Symbol）

第二步：让 AI 检查你的数据

把你的数据文件放进项目目录后，对 AI 说：

"这是我的差异表达结果文件 DEG.csv，帮我检查格式是否满足 FigureYa59volcanoV2 的要求"

AI 会：
1. 读取你的文件，自动做数据画像（行列数、字段名、数据类型、缺失值）
2. 与模块要求的输入契约对比
3. 如果列名不匹配，告诉你需要改哪些列名
4. 如果数据类型不对，指出需要转换的字段

第三步：让 AI 适配脚本

对 AI 说：

"用我的 DEG.csv 替换示例数据，运行 FigureYa59volcanoV2"

AI 会：
1. 复制模块脚本到你的工作目录（或直接在原文件上改）
2. 把数据读取路径从示例文件改为你的文件
3. 调整列名映射（如模块用 Gene，你的文件用 gene_name，AI 会自动对应）
4. 处理数据类型转换（如字符串型 P 值转数值型）
5. 运行适配后的脚本，生成图表
6. 对比输出与示例，确认结果合理

第四步：按需调整图形细节

图出来了，想微调？继续对 AI 说：

"把 P 值阈值改成 0.01，标签字体调大一点，颜色用红绿配色"

AI 会在持久 R 内核中直接修改并重新出图，变量和中间结果都保留，无需从头运行。

替换数据的关键技巧

技巧	说明
先看输入契约	让 AI 先告诉你模块需要什么格式，再准备数据
列名要对应	模块脚本中的列名必须与你数据中的列名匹配，AI 可以帮你自动映射
路径要改对	把示例数据路径改为你的文件路径，或把文件放到模块期望的位置
先小后大	先用少量数据测试跑通，再换完整数据集
善用 here 包	用 `library(here)` 管理相对路径，避免硬编码绝对路径
检查数据类型	字符型数值、因子顺序、缺失值符号（NA/空白/-）都可能导致报错

⚠️ 常见报错：大多数运行失败不是代码问题，而是数据格式不匹配——列名对不上、数据类型不对、路径找不到。让 AI 先做数据画像检查，能避免 90% 的问题。

4. 为什么比 VS Code 更好用？

在 VS Code 中需要手动做的事	在 Wisp Science 中
安装 R 扩展、Code Runner、Markdown 插件	内置 R 内核，无需安装扩展
配置 R 路径（r.rterm.windows 等）	自动检测，或 Settings 中一键设置
手动设置工作路径 setwd()	项目根目录即工作目录
AI 只能聊天，不能操作文件	AI 直接读写文件、运行代码、出图
出错后无法回退	可撤销某轮对话的文件编辑
需单独安装 Python 环境做混合分析	Python 和 R 内核共存，变量跨语言

5. 常见问题

R 未检测到？
在 Settings 中检查 R 解释器路径，或用 which R 确认安装位置。
缺少 R 包？
直接让 AI 安装：对 AI 说"安装这个模块需要的 R 包"。
想用远程服务器跑？
在 Settings → Compute 中注册 SSH 主机，可将长时间运行的任务提交到远程。

下一步

🎯 不知道选哪个模块？怎样选择 FigureYa 模块
📖 了解为什么推荐 Wisp Science：为什么推荐 Wisp Science
🍴 Fork 你的 FigureYa 副本：为什么要 Fork
🌐 在线运行 FigureYa：>可在线运行的 FigureYa

历史说明：如果你仍在使用 VS Code，原来的配置指南仍可作为参考。