数据可视化

shader-dev 是一个面向 ShaderToy 风格实时视觉效果的实用 GLSL 着色器技能。使用 shader-dev 技能可以更少靠猜测地构建或调试 ray marching、SDF 场景、光照、粒子、流体运动、后期处理，以及用于 UI Design 的 shader-dev。

metrics-dashboard 帮你定义和设计产品指标看板，明确合适的 KPI、可视化方式和告警阈值。可用于规划要衡量什么、如何分组指标，以及哪些信号应触发产品、增长或分析流程中的行动。

vega 是一项用于图表创作的技能，可将结构化数据转换为交互式、数据驱动的可视化；大多数场景优先使用 Vega-Lite，复杂布局则使用 Vega。适用于柱状图、折线图、散点图、热力图、面积图、堆叠图和多系列图表，前提是你有真实数据字段，并且需要生成有效的 JSON spec。

scientific-visualization 是一个用于生成可直接用于发表图表的元技能。适合期刊投稿中的多面板布局、显著性标注、误差线、色盲友好配色，以及 Nature/Science/Cell 风格排版。它会协调 matplotlib、seaborn 和 plotly，用于 Data Visualization 相关的 scientific-visualization 工作。

scientific-schematics 可将自然语言提示转化为适合发表的科学图表，并通过智能迭代优化持续提升质量。它使用 Nano Banana 2 生成图像，并用 Gemini 3.1 Pro Preview 进行审阅；只有当输出低于你的文档类型阈值时才会重新生成。适用于神经网络架构、系统示意图、流程图、生物通路及其他复杂科学可视化内容。

infographics 技能可帮助你根据主题、数据集或叙述，创建适合直接发布的视觉内容。它支持用于 Data Visualization 的 infographics 生成，结合 Nano Banana Pro 生成、Gemini 3 Pro 质量审核、可选调研、易读配色，以及迭代优化，适用于营销物料、报告、时间线、对比图和社交媒体版式。

deeptools 技能可帮助你处理 deepTools 中的 NGS 分析工作流：从 BAM 转 bigWig、QC、样本比较，到 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 及相关实验的 heatmap 和 profile plot。需要可复现的命令行分析与可视化时，它可以作为实用的 deeptools 指南。

building-incident-response-dashboard 可帮助团队在 Splunk、Elastic 或 Grafana 中构建实时事件响应仪表盘，用于跟踪正在进行的事件、遏制状态、受影响资产、IOC 扩散情况和响应时间线。当你需要一个面向 SOC 分析师、事件指挥官和管理层的专用仪表盘时，可以使用这个 building-incident-response-dashboard skill。

使用 security-ownership-map 分析 git 历史中的安全所有权风险、巴士因子以及敏感代码归属。它可以将人员映射到文件，找出无人认领或归属不足的区域，并导出用于图分析的 CSV/JSON。最适合安全审计问题、CODEOWNERS 真实性核对，以及基于提交历史识别所有权集群。