8898bb399e
Some checks failed
CI / Lint & TypeCheck (push) Has been cancelled
CI / Unit Tests (push) Has been cancelled
CI / Build Frontend (push) Has been cancelled
CI / Rust Check (push) Has been cancelled
CI / Security Scan (push) Has been cancelled
CI / E2E Tests (push) Has been cancelled
Update audit tracker, roadmap, architecture docs, add admin-v2 Roles page + Billing tests, sync CLAUDE.md, Cargo.toml, docker-compose.yml, add deep-research / frontend-design / chart-visualization skills Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
131 lines
3.5 KiB
Markdown
131 lines
3.5 KiB
Markdown
---
|
||
name: chart-visualization
|
||
description: 智能图表可视化 — 从26种图表类型中选择最合适的方案，将数据转化为专业图表。支持时间序列、对比分析、占比分析、关系流向、地图等多种场景。
|
||
triggers:
|
||
- "画图表"
|
||
- "可视化"
|
||
- "生成图表"
|
||
- "数据图表"
|
||
- "折线图"
|
||
- "柱状图"
|
||
- "饼图"
|
||
- "散点图"
|
||
- "趋势图"
|
||
- "数据展示"
|
||
tools:
|
||
- bash
|
||
- read
|
||
- write
|
||
---
|
||
|
||
# 图表可视化技能
|
||
|
||
智能选择最合适的图表类型（26种可选），将数据转化为专业图表。
|
||
|
||
## 图表类型选择指南
|
||
|
||
### 时间序列
|
||
- `line_chart` — 趋势展示
|
||
- `area_chart` — 累计趋势
|
||
- `dual_axes_chart` — 双Y轴对比
|
||
|
||
### 对比分析
|
||
- `bar_chart` — 分类横向对比
|
||
- `column_chart` — 分类纵向对比
|
||
- `histogram_chart` — 频率分布
|
||
|
||
### 占比分析
|
||
- `pie_chart` — 各部分占比
|
||
- `treemap_chart` — 层级占比
|
||
|
||
### 关系与流向
|
||
- `scatter_chart` — 相关性分析
|
||
- `sankey_chart` — 流向展示
|
||
- `venn_chart` — 重叠关系
|
||
|
||
### 专业图表
|
||
- `radar_chart` — 多维对比
|
||
- `funnel_chart` — 转化漏斗
|
||
- `liquid_chart` — 进度/百分比
|
||
- `word_cloud_chart` — 词频展示
|
||
- `boxplot_chart` — 统计分布
|
||
- `heatmap_chart` — 热力矩阵
|
||
|
||
## 工作流
|
||
|
||
### 1. 分析数据特征
|
||
|
||
识别用户数据的特征，匹配最佳图表类型：
|
||
|
||
- 有时间维度？→ 时间序列类
|
||
- 需要比较分类？→ 对比分析类
|
||
- 展示整体中的部分？→ 占比分析类
|
||
- 展示关联或流向？→ 关系与流向类
|
||
- 多维评估？→ 雷达图
|
||
- 转化过程？→ 漏斗图
|
||
|
||
### 2. 提取数据参数
|
||
|
||
从用户描述中提取：
|
||
- **数据源**: CSV/JSON/Markdown 表格/纯文本数据
|
||
- **X轴维度**: 分类或时间字段
|
||
- **Y轴指标**: 数值字段
|
||
- **分组**: 是否需要多系列
|
||
- **标题**: 图表标题
|
||
- **标注**: 是否需要数据标注
|
||
|
||
### 3. 生成图表
|
||
|
||
使用 Python（matplotlib/plotly）或 Node.js 生成图表：
|
||
|
||
```python
|
||
# Python 示例 (matplotlib)
|
||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||
import matplotlib
|
||
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体
|
||
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
|
||
|
||
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
|
||
# ... 绑定数据和图表类型
|
||
plt.savefig(output_path, dpi=150, bbox_inches='tight')
|
||
```
|
||
|
||
### 4. 输出规范
|
||
|
||
- 格式: PNG (默认) / SVG (矢量图)
|
||
- 分辨率: 150 DPI (标准) / 300 DPI (印刷)
|
||
- 尺寸: 10x6 (标准) / 16x9 (演示)
|
||
- 中文字体: 自动配置 SimHei / PingFang SC
|
||
|
||
## 样式指南
|
||
|
||
### 配色方案
|
||
- **商务**: 蓝色系 (#1890ff, #2fc25b, #facc14)
|
||
- **清新**: 绿色系 (#52c41a, #73d13d, #95de64)
|
||
- **科技**: 深色背景 + 霓虹色
|
||
- **学术**: 灰度 + 单色强调
|
||
|
||
### 图表元素
|
||
- 标题: 简洁明了，描述数据含义
|
||
- 轴标签: 包含单位
|
||
- 图例: 仅在多系列时显示
|
||
- 数据标注: 关键数据点标注具体数值
|
||
- 网格: 轻量网格辅助阅读
|
||
|
||
## 常见场景
|
||
|
||
| 场景 | 推荐图表 | 说明 |
|
||
|------|---------|------|
|
||
| 月度销售趋势 | 折线图 | X轴月份，Y轴销售额 |
|
||
| 产品销量对比 | 柱状图 | X轴产品名，Y轴销量 |
|
||
| 市场份额分布 | 饼图 | 各品牌占比 |
|
||
| 用户画像多维对比 | 雷达图 | 多维评分对比 |
|
||
| 转化率分析 | 漏斗图 | 各步骤转化率 |
|
||
| 相关性分析 | 散点图 | 两个变量的关系 |
|
||
|
||
## 输出
|
||
|
||
1. 图表图片文件（PNG/SVG）
|
||
2. 图表数据摘要（Markdown表格）
|
||
3. 关键发现（2-3句话描述数据洞察）
|