Bizard 技能库
面向生物医学研究的 AI 就绪可视化技能
什么是 Bizard 技能？ 🧠
Bizard 技能 是一个 AI 技能包，可以让你的 AI 助手成为生物医学可视化专家。加载此技能后，你的 AI 可以：
- 推荐 最适合你数据和研究问题的可视化类型
- 生成 基于 Bizard 教程的可复现 R / Python / Julia 绑图代码
- 搜索 1,000+ 个精选图形示例（使用附带的画廊数据）
- 链接 到完整教程以获取详细的自定义选项
技能包适用于任何支持自定义指令或知识文件的 AI 工具：
- ChatGPT / GPT-4：作为自定义指令 + 知识文件加载
- Claude：作为项目文件上传
-
GitHub Copilot Chat：使用
#file:SKILL.md引用 - 本地 LLM（Ollama、LM Studio）：作为系统提示上下文加载
如果 Bizard 图谱——包括本技能包与下文介绍的 MCP 服务器——对你的研究有帮助，请引用我们的论文：
Li, K., Zheng, H., Huang, K., Chai, Y., Peng, Y., Wang, C., … & Wang, S. (2026). Bizard: A Community-Driven Platform for Accelerating and Enhancing Biomedical Data Visualization. iMetaMed, e70038. https://doi.org/10.1002/imm3.70038
@article{li2026bizard,
title = {Bizard: A Community-Driven Platform for Accelerating and Enhancing Biomedical Data Visualization},
author = {Li, Kexin and Zheng, Hu and Huang, Kexin and others},
journal = {iMetaMed},
year = {2026},
pages = {e70038},
doi = {10.1002/imm3.70038}
}快速开始：下载下方 ZIP 包 → 将 SKILL.md 加载为 AI 指令 → 上传 gallery_data.csv 作为知识文件 → 提问：“帮我为差异表达结果创建一个火山图”
下载技能包
ZIP 包含：
-
SKILL.md— AI 技能指令：教会你的 AI 助手如何使用 Bizard 进行可视化推荐和代码生成 -
gallery_data.csv— 1,000+ 个可视化示例，包含图片 URL、教程链接、描述和分类 -
gallery_data_zh.csv— 画廊数据的中文版本 -
README.md— 不同 AI 工具的安装指南
Bizard MCP 服务器
对于可以直接调用工具的 AI 智能体（Claude Code、Cursor、Cline 等），Bizard 还提供了 Model Context Protocol（MCP）服务器：@openbiox/bizard-mcp。
与上面的静态技能包不同，MCP 服务器提供的是实时图表生命周期——1,000+ 图表教程的中英双语检索、含依赖和数据 URL 的可运行代码、结构化改编指导、引用元数据，以及经模板校验的投稿——内容来自 CI 从与网站和 SKILL.md 相同的源文件生成的快照，三者永不脱节。
技能包与 MCP 服务器可以协同工作。 二者由 CI 从同一数据源生成，且 MCP 的提示词（recommend、adapt、troubleshoot、contribute）实现的正是技能所教授的工作流——两层内容永不矛盾。技能扮演”方法论”角色（图表选择逻辑与图库数据，任何 AI 工具均可用）；MCP 服务器补充实时、精确的查询（带教程 URL 的检索结果、可运行代码、改编清单、引用、投稿提交）。同时支持两者的 agent（例如在 Claude Code 中安装技能并注册服务器）会按技能的工作流推进，同时用 MCP 工具的真实结果支撑每一个回答。
无需本地安装——任何支持 MCP 的智能体（Claude Code、Cursor、Cline、Windsurf、VS Code Copilot Chat 等）都可以连接 Bizard 团队部署的公共托管实例。多数客户端直接接受 JSON 服务器条目：
{
"mcpServers": {
"bizard": { "type": "http", "url": "http://biotree.top:38123/bizard-mcp/mcp" }
}
}在 Claude Code 中一行即可接入：
claude mcp add --transport http bizard http://biotree.top:38123/bizard-mcp/mcp希望完全本地运行？改为安装软件包：
claude mcp add bizard -- npx @openbiox/bizard-mcp也可以通过任意 MCP 客户端以 stdio（npx @openbiox/bizard-mcp）或自建 Streamable HTTP 实例（npx @openbiox/bizard-mcp --http）方式运行。完整工具列表、配置说明与隐私声明见下方 MCP 服务器详情。
MCP 服务器详情
@openbiox/bizard-mcp 的完整文档维护在仓库中，此处同步展示以供查阅。
工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
bizard_search |
对图表库进行中英双语加权检索；零命中时给出邻近分类建议 |
bizard_list_categories |
全部 58 个图表分类（Level 2 类型），含各类图表数量（有中文名的显示中文名） |
bizard_get_tutorial |
图表元数据：依赖包、示例数据 URL、可用语言、教程链接 |
bizard_get_code |
可运行的教程代码，含依赖包列表、示例数据 URL 及许可声明 |
bizard_adapt_guidance |
数据结构检查、依赖准备、参数映射、失败模式、替代方案 |
bizard_cite |
Bizard 论文 + 教程引用（bibtex/text/json），附 CC-BY-NC-4.0 许可声明 |
bizard_contribute_check |
按投稿模板校验草稿；预览获得积分 |
bizard_contribute_submit |
通过用户凭据提交 issue/PR，或降级为草稿 + 深链接 |
提示词（Prompts）：recommend、adapt、troubleshoot、contribute——chartId 参数支持 completion/complete 自动补全。 资源（Resources）：bizard://catalog、bizard://tutorial/{chartId}（可通过 resources/list 枚举）、bizard://llms-txt。
如果 Bizard 的图表或代码出现在你的研究成果中，请引用上方论文——bizard_cite 工具可直接返回可粘贴的 BibTeX 等格式引用。
部署方式
同一个包，两种传输方式：
-
本地（stdio，默认）：
npx @openbiox/bizard-mcp。功能完整；当本地存在凭据时，投稿以第 1/2 级运行。 -
托管（Streamable HTTP）：
npx @openbiox/bizard-mcp --http。端口通过BIZARD_HTTP_PORT设置（默认 3000）。匿名、无状态。投稿以第 3 级运行（服务器上无凭据）。 -
公共托管实例：
claude mcp add --transport http bizard http://biotree.top:38123/bizard-mcp/mcp—— 由 Bizard 团队部署，无需安装，中国大陆访问可能更快。行为一致：匿名、无状态、限速，投稿以第 3 级运行。
投稿凭据降级
bizard_contribute_submit 每次调用都会探测环境，并明确说明所用级别——绝不静默失败：
| 级别 | 条件 | 行为 |
|---|---|---|
| 1 | 已安装并登录 gh CLI |
以你的 GitHub 用户身份创建 issue（PR 提交计划在未来版本中提供） |
| 2 | 无 gh，但设置了 GITHUB_TOKEN
|
通过 GitHub API 提交，受令牌权限范围限制 |
| 3 | 两者皆无（托管环境的典型情况） | 返回格式化草稿 + 预填 issues/new?title=&body= 深链接 |
服务器本身不持有任何凭据。用户自由文本在组装进 issue 正文前会被截断（单字段 ≤ 4000 字符）。
隐私
使用反馈仅限本地、匿名，绝不联网：
- 追加写入
~/.cache/bizard-mcp/usage-log.jsonl，格式为{ ts, event, chartId, language, queryHash }——queryHash是查询 SHA-256 的前 8 个十六进制字符（不可逆）。 - 设置
BIZARD_USAGE_LOG=off可完全禁用；设为路径可将日志迁移到该处。 - 永远没有服务器端遥测。
源代码与开发说明：openbiox/Bizard · mcp/。
重新生成技能
技能在教程更新到主分支时自动重新生成。手动重新生成：
# LLM 模式（需要配置 API 密钥）
python .github/scripts/generate_skills.py --verbose
# 离线模式（基于规则提取）
python .github/scripts/generate_skills.py --offline --verbose查看完整技术规范：技能生成规范。