前言¶
拿到一份 CSV，要画一张图，通常要经历这样的过程：先判断该用柱状还是折线，再查 matplotlib 的调用方式，然后把中文标签、字体、编码问题逐个踩一遍。真正写代码的时间，往往不如在这些判断和试错上花的时间多。
下面介绍的 Skill 把这几件事合并成一次调用：输入数据或 CSV，输出图表类型建议、可直接运行的 Python 绘图代码（matplotlib），以及图表解读要点。
这是什么¶
「数据可视化图表生成」是一个社区来源的通用 SKILL.md 格式 Skill，坐标 @user_69794d19/smart-chart-generator-cn，当前版本 1.1.1，分类为 data-analysis，发布者 user_69794d19。
它解决的问题是：在你已经拿到数据的前提下，把「该画什么图」和「怎么画」这两步从人工判断变成结构化输出，并附带解读要点，方便后续写进报告或直接交付。
核心能力¶
官方简介列出的能力是三段式输出：
1、图表类型建议——根据输入数据判断适合的图表形式。
2、Python 绘图代码（matplotlib）——给出可复现的绘图脚本。
3、图表解读要点——说明这张图应该看什么、怎么讲。
支持的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、热力图、散点图等。其中明确标注了「中文标签适配」，即输出代码中处理中文标签显示的问题，这是中文数据场景里常见的坑。
需要说明的是，资料中未列出完整的图表类型清单，也未说明各类型之间的选择规则。上段列举的是官方简介中明确出现的类别，超出这些的图表类型不要假设已支持。
安装与启用¶
官方资料中给出了 Skill 的坐标和地址，但未提供安装命令、目录约定或配置文件字段。
SkillHub 页面: https://www.skillhub.cn/skills/user_69794d19/smart-chart-generator-cn
官方地址: https://api.skillhub.cn/user_69794d19/smart-chart-generator-cn
坐标: @user_69794d19/smart-chart-generator-cn
因此 Cursor、Codex CLI、Claude Code 等宿主的具体接入方式，需要到上述页面按其给出的指引确认，本文不代为推测。可以确认的是：该 Skill 标记为 requires_api_key=false，即不要求配置 API Key，也没有额外的密钥类配置项需要填写。
典型用法¶
官方简介描述的输入是「数据/CSV」，输出是上文三段内容。资料中没有给出完整的可复现命令行示例或参数表，因此这里只给出调用的最小信息，实际参数名以 Skill 页面为准。
输入: 数据文件（CSV）或数据内容
输出: 图表类型建议 + Python 绘图代码（matplotlib）+ 图表解读要点
使用流程建议是：先准备一份结构清晰的 CSV，列名尽量用中文可读的形式；把数据交给 Skill，拿到类型建议后确认是否符合你的分析意图；如果建议不合适，说明数据特征让 Skill 重新给出；最后把生成的 matplotlib 代码在本机跑通，检查中文标签是否正常显示，再据此写解读。
适用场景与注意¶
适合的场景：数据分析、报表、研究报告中需要快速出图的情况；数据字段含义明确、只需要常规图表的情况；希望中文标签直接可用的情况。
需要注意的点：
- 该 Skill 输出的是代码和建议，不是图片本身。图表仍需在本地执行代码后生成。
- 生成的代码基于 matplotlib，若你使用其他绘图库（如 plotly、pyecharts），需要自行改写。
- 图表类型选择规则未在资料中公开，复杂数据（多指标、层级结构、时间序列异常）下的建议需要人工复核。
- 来源为 community，发布者为个人账号
user_69794d19。截至本文抓取时，页面显示安装量为 0，意味着还没有经过大规模使用验证，建议在正式流程中先小范围试用。 - 资料中显示评分为 100000、下载 2644 次；而在 Skill 线索中给出的是评分 99274、下载 2598 次。两组数字不一致，说明页面数据在变动，本文以抓取时的数据为准。
- 官方页面在本文写作时两次抓取均失败，上述信息来自预先抓取的资料截断结果。安装前建议重新打开页面确认最新版本和安装方式。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把「选型 + 写代码 + 想清楚怎么解读」打包成一次输出，省掉的是查文档和反复试中文标签的时间。它不负责跑图、不负责数据清洗，也不覆盖所有图表类型，把它当作绘图前的一段结构化辅助比较合适。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_69794d19/smart-chart-generator-cn
