前言¶

調研紀要、銷售表、接口 JSON 往往已經齊全，但要交給同事或領導時，還得再排一版：標題層級、指標卡片、表格樣式、簡單流程圖。手寫 HTML 內聯樣式費時，純 Markdown 又撐不起「報告感」。若你常用 Typora、Markor 閱讀，或最終要導出 PDF，更需要一份在本地編輯器裏就能直接打開的成品，而不是依賴在線儀表盤。

下面介紹 SkillHub 社區 Skill @user_d82fedf3/data2visualization（當前版本 v0.0.6，分類 office-efficiency）。它通過通用 SKILL.md 約束 Agent 的輸出形態，把結構化或半結構化輸入整理成帶 Mermaid、HTML 內聯樣式與表格的 Markdown 報告，目標場景是 Typora / Markor / PDF 導出。

這是什麼¶

定位： 將結構化或半結構化數據轉化爲高質量 Markdown 可視化報告。

維護方： 社區來源（community），座標 @user_d82fedf3/data2visualization，SkillHub 頁面發佈者爲 user_d82fedf3（頁面展示作者 EastSeaO）。Skill 包內 SKILL.md 標註作者爲王維。

解決的問題： 在對話裏把原始數據、分析目標和上下文交給 Agent，由 Skill 內的 prompt.md 與 SKILL.md 規定版式與章節結構，減少反覆改排版的時間。標籤 requires_api_key=false，安裝使用不依賴額外 API Key。

SkillHub 公開數據（以抓取資料爲準）：評分 100000，下載 8172 次，安裝 68 次。

核心功能¶

以下能力均來自已安裝的 Skill 包（v0.0.6）中的 SKILL.md、prompt.md 與 run.py，可與 SkillHub 簡介交叉覈對。

1. 輸入形態
   支持原始數據（表格 / 文本 / JSON）、可選的分析目標，以及當前對話上下文（SKILL.md「使用方式」）。

2. Agent 側報告生成
   prompt.md 要求輸出商業可讀報告：全文包在四反引號 markdown 代碼塊內；含居中標題、引言卡片、數據分析卡片（flex）、表格、Mermaid 圖、總結框；樣式爲淺藍色系 HTML + 內聯 CSS，便於複製到 Typora / Markor 或導出 PDF。

3. 數據處理腳本
   run.py 提供 run(params) 入口：對 data 字段嘗試 JSON、CSV/TSV 或純文本解析；做字段與樣本規模等基礎分析；按數據類型生成 Mermaid 片段；返回標題、摘要、預覽行、可視化字符串與結論等結構（與 schema.json 字段一致）。

4. 本地配置（可選）
   包內附帶 config.yaml 與 schema.json。SKILL.md 文檔說明可通過 data_source、chart_type、x_column、y_column、title、output_file、include_mermaid 等項定製數據源與輸出路徑；並列出 Python 依賴 pandas、matplotlib、pyyaml（可選 seaborn）。SKILL.md 亦描述 matplotlib 柱狀圖/折線圖/散點圖、base64 內嵌圖等輸出特性——實現細節以你本地 Skill 包版本爲準，Agent 路徑以 prompt.md 版式規則爲主。

5. 適用場景（Skill 自述）
   市場調研、銷售數據分析、食品行業分析、競品對比、趨勢預測等（見 SKILL.md）。

安裝與啓用¶

1. 安裝 SkillHub CLI（未安裝時）¶

官方安裝說明見 SkillHub 安裝與優先源配置。先檢查是否已有 CLI：

command -v skillhub && skillhub --version

未安裝時可執行完整安裝或僅 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. 安裝本 Skill¶

SkillHub 頁面給出的座標爲 @user_d82fedf3/data2visualization。搜索結果顯示的安裝命令爲：

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

注意： 必須使用 --dir 指向當前 Agent 的 skills 目錄，否則默認裝到 ./skills/ 可能不會被識別。常用路徑示例（來自官方安裝文檔）：

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

也可將下面提示交給支持 Skill 的 AI，讓其按官方文檔完成安裝：

請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 `@user_d82fedf3/data2visualization`。

安裝完成後，按你所用客戶端要求刷新或重啓 Agent，使 Skill 生效。

3. Python 依賴（按 SKILL.md 本地跑圖時）¶

若你按 SKILL.md 使用 config.yaml 與腳本鏈路，需 Python 3.8+，並安裝：

pip install pandas matplotlib pyyaml

典型用法¶

在 Agent 對話中生成報告¶

這是 Skill 的主要用法：啓用 Skill 後，在對話中提供數據與分析目標。SKILL.md 示例輸入包括 CSV/JSON、表格文本或粘貼的 JSON，以及類似「做一份月度銷售趨勢報告」的目標；Agent 應遵循 prompt.md 的版式與章節要求輸出 Markdown。

示例對話意圖（示意，非固定 API）：

請用 data2visualization 技能，根據下面 CSV 生成 Typora 可用的 Markdown 報告，包含指標卡片、數據表和 Mermaid 流程圖。

Month,Revenue
2026-01,120
2026-02,135
分析目標：月度銷售趨勢

輸出應滿足 SKILL.md「輸出格式規則」：四反引號包裹、CSS 寫在 style 內、表頭背景 #b3e5fc、總結框漸變等。

使用 config.yaml 示例（來自 SKILL.md）¶

將數據文件放在 Skill 目錄或指定路徑後，可參考官方示例配置：

data_source: "sales.csv"
chart_type: "bar"
x_column: "Month"
y_column: "Revenue"
title: "月度銷售報告"
output_file: "sales_report.md"
include_mermaid: true

SKILL.md 寫明執行 python run.py 生成報告並在 Typora / Markor 中打開。包內 config.yaml 還提供 data_format、include_data_table、table_max_rows、card_metrics 等字段，可按需修改。

程序化調用 run.py¶

run.py 的 run(params) 接受例如 data、goal、chart_type 等參數，返回含 visualization（Mermaid 字符串）、preview、analysis 等字段的字典，便於在自定義流水線中先解析再交給 Agent 排版。

適用場景與注意¶

適合誰

• 經常寫調研紀要、週報、數據說明，且交付物是 Markdown / PDF 的辦公場景。
• 已使用 Typora、Markor，希望報告自帶卡片與表格樣式，而不是另開 BI 工具。
• 希望用 Skill 統一 Agent 輸出版式，減少每次重複描述排版要求。

限制與注意

• 社區 Skill，版本與文檔以 SkillHub 與本地安裝包爲準；SKILL.md frontmatter 寫 version: 1.0，平臺元數據爲 v0.0.6，覈對功能時以實際安裝目錄爲準。
• 複雜統計或交互圖表並非本 Skill 的首要目標；若需要獨立 ECharts HTML 等形態，應選用其他可視化類 Skill。
• prompt.md 要求諮詢風格、低「AI 味」表述，生成後仍建議人工覈對數據與結論。
• 未在官方資料中核實的客戶端差異（例如某一 IDE 的 Skill 熱加載方式）此處不展開；以各客戶端文檔爲準。

結尾¶

@user_d82fedf3/data2visualization 把「數據 + 分析目標」收斂成 Typora / Markor 友好的 Markdown 報告，核心是 Agent 側版式約束與可選的 config.yaml / run.py 數據預處理。若你在辦公流裏反覆做同類可視化文檔，可先按上文安裝到對應 skills 目錄，再用一小段真實數據試跑一輪輸出是否符合 prompt.md 結構。

• SkillHub 頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_d82fedf3/data2visualization
• 座標鏈接：https://api.skillhub.cn/user_d82fedf3/data2visualization
• 安裝說明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md