做实验拿到了一堆数据——探针扫描曲线、功率-推力关系、参数扫描矩阵——但不太会用 Python 或 MATLAB 做数据处理和绘图。Excel 能画图但不够专业，Origin 功能强大但学习成本高。

WorkBuddy 的方案是：你用自然语言描述需求，AI 自动生成代码、处理数据、绘制图表，你只需要检查结果和微调参数。整个过程不需要你手动编写代码。

将实验数据整理为标准 CSV 格式，放在 WorkBuddy 工作目录下。例如：

工作目录/
├── data/
│   ├── probe_iv_curve.csv      # I-V 特性曲线数据
│   ├── power_thrust.csv        # 功率-推力关系数据
│   └── param_scan.csv          # 参数扫描矩阵数据


CSV 文件建议包含表头行，例如：

power_W, thrust_mN, density_m3, temp_eV, uncertainty
100, 2.1, 5.2e17, 3.8, 0.15
200, 4.5, 8.7e17, 4.2, 0.18
300, 7.2, 1.2e18, 4.5, 0.20
...


帮我安装科研代码生成技能
帮我安装图表分析技能


这两个技能分别负责代码生成和图表绘制，是数据分析工作流的核心。

三、实战：I-V 曲线拟合与等离子体参数提取

将数据文件路径告诉 WorkBuddy，让它先检查数据质量：

@research-code-generator 帮我检查 ./data/probe_iv_curve.csv 数据文件：
1. 是否有缺失值或异常值
2. 数据列的数据类型是否正确
3. 绘制原始数据散点图，帮我直观判断数据质量
4. 如有异常值，列出具体行号和建议处理方式


WorkBuddy 会生成 Python 脚本自动执行检查，输出包括：数据概览统计、异常值列表、散点图。你可以根据结果决定是否剔除异常数据点。

确认数据质量后，进行物理模型拟合：

@research-code-generator 对清洗后的 I-V 曲线数据执行以下分析：
1. 识别离子饱和区、过渡区、电子饱和区
2. 在对数坐标下拟合过渡区斜率，提取电子温度 Te
3. 由离子饱和电流计算等离子体密度 ne
4. 计算电子悬浮电位 Vf 和等离子体电位 Vp
5. 所有拟合结果附带 R² 值和 95% 置信区间
6. 生成一张四宫格图：(a)原始I-V曲线 (b)对数拟合 (c)二阶导数 (d)残差分析


生成的图表包含完整的拟合曲线、数据点、误差棒和统计指标，符合 SCI 期刊图表要求。

如果有多组探针数据需要批量处理：

@research-code-generator 帮我批量处理 ./data/ 目录下所有 probe_*.csv 文件：
1. 对每个文件执行上述 I-V 曲线拟合
2. 提取 Te、ne、Vp 参数
3. 汇总为一张表格，保存为 summary.csv
4. 绘制参数随工况变化的趋势图


一次对话处理全部数据，无需手动逐个操作。

四、实战：多参数关系分析与统计检验

@chart-analyzer 帮我分析 power_thrust.csv 中射频功率与推力的关系：
1. 绘制散点图 + 线性拟合
2. 计算 Pearson 相关系数和 p 值
3. 判断是否需要非线性模型
4. 如果需要，尝试二次多项式拟合并比较
5. 图表标注拟合方程和 R² 值


论文中常见的双 Y 轴图也可以一步生成：

@chart-analyzer 绘制双 Y 轴图：
- 左 Y 轴：等离子体密度（×10¹⁸ m⁻³），红色圆点
- 右 Y 轴：电子温度（eV），蓝色方块
- X 轴：射频功率（W），范围 100-500W
- 误差棒：使用 uncertainty 列数据
- 风格：Nature 期刊，600 dpi，无网格线
- 输出格式：PNG + SVG + PDF


对于多参数扫描数据，热力图是最直观的可视化方式：

@chart-analyzer 读取 param_scan.csv，绘制二维参数扫描热力图：
- X 轴：磁场强度（mT）
- Y 轴：气体流量（sccm）
- 颜色映射：推力效率（%）
- 使用 viridis 色图
- 标注每个网格点的数值
- 添加颜色条


五、实战：自动生成数据分析报告

数据分析完成后，可以让 WorkBuddy 直接生成报告：

基于以上数据分析结果，帮我生成一份实验数据分析报告，包含：
1. 实验条件概述
2. 数据处理方法说明
3. 关键结果表格（含误差）
4. 图表列表
5. 与理论预期的对比讨论
6. 结论和建议

报告保存为 Word 文档


如果实验数据会定期更新，可以设置自动化任务：

帮我创建自动化任务：
- 触发条件：每周五 17:00
- 读取 ./data/ 目录下本周新增数据
- 执行标准数据分析流程
- 生成报告保存到 ./reports/YYYY-MM-DD_report.docx


在客户端"自动化任务"页面设置，选择重复周期为 WEEKLY，填入提示词即可。

直接把报错信息粘贴给 WorkBuddy，它会自动定位问题并修复。大部分错误（路径问题、编码问题、库版本不兼容）都能在一轮对话内解决。

在提示词中明确指定期刊名称（如"IEEE Trans. Plasma Sci. 风格"或"Nature 风格"），AI 会自动调整字体、线宽、配色等参数。

对于超过 10 万行的数据，建议先让 AI 编写采样脚本降采样，再做分析和绘图。

WorkBuddy 的数据分析能力本质上是"自然语言编程"——你不需要学 Python 语法，只需要清楚地描述你要什么。对于科研工作者来说，这意味着你可以把精力集中在物理问题的思考上，而不是被工具使用细节拖住。

建议从简单的单变量分析开始，逐步尝试多参数分析和自动化任务。一旦跑通一次完整流程，后续每次实验数据处理都可以复用同一套提示词模板，效率提升立竿见影。

本文基于 WorkBuddy 3.2+ 版本实测，所有命令和功能均已验证可执行。

零代码基础用 WorkBuddy 做实验数据分析：从原始数据到论文级图表的全流程

做实验拿到了一堆数据但不太会用 Python 或 MATLAB 做数据处理和绘图。Excel 能画图但不够专业，Origin 功能强大但学习成本高。试着用一下workbuddy辅助一下。

人工智能

开发工具

职业发展

WorkBuddy无需编程即可完成实验数据处理分析，支持CSV数据清洗、曲线拟合、统计检验和SCI级图表绘制。通过自然语言交互实现I-V曲线分析、多参数关系可视化及自动化报告生成，显著提升科研效率。

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