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。
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
- 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。 - 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 - 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。
- 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。
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
- 打开 >https://zread.ai/ying-ge/FigureYa/
- 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？" - 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。
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：
- 搜索：用你的绘图目标（如"火山图""PCA""生存曲线"）检索 FigureYa 模块
- 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
- 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
- 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
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。