需先确认图表被正确识别：上传后等状态栏显示“已解析完成”且预览区可见缩略图，点击可查看横纵轴、图例、数据标记；若为空白或仅显“[图片]”，则识别失败，结论将脱离实际图像。指令必须包含四要素：①坐标轴物理量与单位；②曲线/柱/扇区对应数据及图例完整性；③误差线类型（SD/SEM）与显著性标记阈值；④正文第X段对该图的描述及所验证假设。（149字符）
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你需要让智谱清言对Excel或PDF中生成的图表给出可验证、有依据、不空泛的结论解释，而不是只说“趋势明显”“占比最高”这类无效描述。
先确认图表是否被正确识别
上传文件后，不要立刻提问。等状态栏显示“已解析完成”且右侧预览区能正常显示图表缩略图，再输入指令。若预览区为空白或仅显示“[图片]”，说明模型未提取到图表结构信息，此时所有后续解释都基于文本推测，【结论必然脱离图像实际坐标与统计逻辑】。
点击图表缩略图→查看是否弹出横纵轴标签、图例、数据点标记。没有则返回重传——扫描版PDF、高分辨率截图、带水印遮挡的图表均会导致识别失败。
用四要素指令锁定解释维度
在输入框中完整输入以下结构的指令，缺一不可：
“请根据这张图，严格按以下四点解释：①横轴和纵轴分别代表什么物理量或分类维度，单位/类型是否标注；②图中每条曲线/每个柱子/每个扇区对应哪组数据，图例是否完整；③误差线是SD还是SEM，星号/字母标记的显著性阈值是多少；④作者在正文第X段对该图的描述句是什么，该图实际验证了哪个假设。”
这一步必须写明“正文第X段”，否则模型会默认从全文泛泛归纳，极易把方法部分的描述错配给图表结论。
针对三类常见图表的定制化提问法
方法一：折线图（含多组趋势）
输入：“图中蓝色实线为实验组，红色虚线为对照组，横轴是时间（min），纵轴是细胞存活率（%）。请指出第15分钟两组差异是否具有统计学意义，依据图中p值标记判断；若无p值，请说明误差线是否重叠，并推断差异可靠性。”
方法二：柱状图（含分组对比）
输入：“A/B/C三组柱高分别为72.3±4.1、58.6±3.9、41.2±5.0，单位为ng/mL，误差线为SEM，*表示p
方法三：饼图（占比类）
输入：“饼图共四块，标签为‘响应良好（42%）’‘部分响应（28%）’‘疾病稳定（19%）’‘进展（11%）’，但图中未标出样本总数与置信区间。请指出：该分布能否直接推出‘超六成患者获益’？为什么？若要支撑该说法，还需补充哪些信息？”
