前言¶

调研纪要、销售表、接口 JSON 往往已经齐全，但要交给同事或领导时，还得再排一版：标题层级、指标卡片、表格样式、简单流程图。手写 HTML 内联样式费时，纯 Markdown 又撑不起「报告感」。若你常用 Typora、Markor 阅读，或最终要导出 PDF，更需要一份在本地编辑器里就能直接打开的成品，而不是依赖在线仪表盘。

下面介绍 SkillHub 社区 Skill @user_d82fedf3/data2visualization（当前版本 v0.0.6，分类 office-efficiency）。它通过通用 SKILL.md 约束 Agent 的输出形态，把结构化或半结构化输入整理成带 Mermaid、HTML 内联样式与表格的 Markdown 报告，目标场景是 Typora / Markor / PDF 导出。

这是什么¶

定位： 将结构化或半结构化数据转化为高质量 Markdown 可视化报告。

维护方： 社区来源（community），坐标 @user_d82fedf3/data2visualization，SkillHub 页面发布者为 user_d82fedf3（页面展示作者 EastSeaO）。Skill 包内 SKILL.md 标注作者为王维。

解决的问题： 在对话里把原始数据、分析目标和上下文交给 Agent，由 Skill 内的 prompt.md 与 SKILL.md 规定版式与章节结构，减少反复改排版的时间。标签 requires_api_key=false，安装使用不依赖额外 API Key。

SkillHub 公开数据（以抓取资料为准）：评分 100000，下载 8172 次，安装 68 次。

核心功能¶

以下能力均来自已安装的 Skill 包（v0.0.6）中的 SKILL.md、prompt.md 与 run.py，可与 SkillHub 简介交叉核对。

1. 输入形态
   支持原始数据（表格 / 文本 / JSON）、可选的分析目标，以及当前对话上下文（SKILL.md「使用方式」）。

2. Agent 侧报告生成
   prompt.md 要求输出商业可读报告：全文包在四反引号 markdown 代码块内；含居中标题、引言卡片、数据分析卡片（flex）、表格、Mermaid 图、总结框；样式为浅蓝色系 HTML + 内联 CSS，便于复制到 Typora / Markor 或导出 PDF。

3. 数据处理脚本
   run.py 提供 run(params) 入口：对 data 字段尝试 JSON、CSV/TSV 或纯文本解析；做字段与样本规模等基础分析；按数据类型生成 Mermaid 片段；返回标题、摘要、预览行、可视化字符串与结论等结构（与 schema.json 字段一致）。

4. 本地配置（可选）
   包内附带 config.yaml 与 schema.json。SKILL.md 文档说明可通过 data_source、chart_type、x_column、y_column、title、output_file、include_mermaid 等项定制数据源与输出路径；并列出 Python 依赖 pandas、matplotlib、pyyaml（可选 seaborn）。SKILL.md 亦描述 matplotlib 柱状图/折线图/散点图、base64 内嵌图等输出特性——实现细节以你本地 Skill 包版本为准，Agent 路径以 prompt.md 版式规则为主。

5. 适用场景（Skill 自述）
   市场调研、销售数据分析、食品行业分析、竞品对比、趋势预测等（见 SKILL.md）。

安装与启用¶

1. 安装 SkillHub CLI（未安装时）¶

官方安装说明见 SkillHub 安装与优先源配置。先检查是否已有 CLI：

command -v skillhub && skillhub --version

未安装时可执行完整安装或仅 CLI：

curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash

curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only

2. 安装本 Skill¶

SkillHub 页面给出的坐标为 @user_d82fedf3/data2visualization。搜索结果显示的安装命令为：

skillhub install data2visualization --namespace user_d82fedf3 --dir <skills 目录>

注意： 必须使用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认装到 ./skills/ 可能不会被识别。常用路径示例（来自官方安装文档）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/

也可将下面提示交给支持 Skill 的 AI，让其按官方文档完成安装：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_d82fedf3/data2visualization`。

安装完成后，按你所用客户端要求刷新或重启 Agent，使 Skill 生效。

3. Python 依赖（按 SKILL.md 本地跑图时）¶

若你按 SKILL.md 使用 config.yaml 与脚本链路，需 Python 3.8+，并安装：

pip install pandas matplotlib pyyaml

典型用法¶

在 Agent 对话中生成报告¶

这是 Skill 的主要用法：启用 Skill 后，在对话中提供数据与分析目标。SKILL.md 示例输入包括 CSV/JSON、表格文本或粘贴的 JSON，以及类似「做一份月度销售趋势报告」的目标；Agent 应遵循 prompt.md 的版式与章节要求输出 Markdown。

示例对话意图（示意，非固定 API）：

请用 data2visualization 技能，根据下面 CSV 生成 Typora 可用的 Markdown 报告，包含指标卡片、数据表和 Mermaid 流程图。

Month,Revenue
2026-01,120
2026-02,135
分析目标：月度销售趋势

输出应满足 SKILL.md「输出格式规则」：四反引号包裹、CSS 写在 style 内、表头背景 #b3e5fc、总结框渐变等。

使用 config.yaml 示例（来自 SKILL.md）¶

将数据文件放在 Skill 目录或指定路径后，可参考官方示例配置：

data_source: "sales.csv"
chart_type: "bar"
x_column: "Month"
y_column: "Revenue"
title: "月度销售报告"
output_file: "sales_report.md"
include_mermaid: true

SKILL.md 写明执行 python run.py 生成报告并在 Typora / Markor 中打开。包内 config.yaml 还提供 data_format、include_data_table、table_max_rows、card_metrics 等字段，可按需修改。

程序化调用 run.py¶

run.py 的 run(params) 接受例如 data、goal、chart_type 等参数，返回含 visualization（Mermaid 字符串）、preview、analysis 等字段的字典，便于在自定义流水线中先解析再交给 Agent 排版。

适用场景与注意¶

适合谁

• 经常写调研纪要、周报、数据说明，且交付物是 Markdown / PDF 的办公场景。
• 已使用 Typora、Markor，希望报告自带卡片与表格样式，而不是另开 BI 工具。
• 希望用 Skill 统一 Agent 输出版式，减少每次重复描述排版要求。

限制与注意

• 社区 Skill，版本与文档以 SkillHub 与本地安装包为准；SKILL.md frontmatter 写 version: 1.0，平台元数据为 v0.0.6，核对功能时以实际安装目录为准。
• 复杂统计或交互图表并非本 Skill 的首要目标；若需要独立 ECharts HTML 等形态，应选用其他可视化类 Skill。
• prompt.md 要求咨询风格、低「AI 味」表述，生成后仍建议人工核对数据与结论。
• 未在官方资料中核实的客户端差异（例如某一 IDE 的 Skill 热加载方式）此处不展开；以各客户端文档为准。

结尾¶

@user_d82fedf3/data2visualization 把「数据 + 分析目标」收敛成 Typora / Markor 友好的 Markdown 报告，核心是 Agent 侧版式约束与可选的 config.yaml / run.py 数据预处理。若你在办公流里反复做同类可视化文档，可先按上文安装到对应 skills 目录，再用一小段真实数据试跑一轮输出是否符合 prompt.md 结构。

• SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_d82fedf3/data2visualization
• 坐标链接：https://api.skillhub.cn/user_d82fedf3/data2visualization
• 安装说明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md