| name | chart-plotter |
| description | Create, customize, and export publication-ready charts (line, bar, scatter, pie, histogram) from CSV/Excel data with full Chinese font support, responsive layout, and Windows-compatible rendering. Use when user asks to: (1) 画图表、绘图、数据可视化; (2) 折线图、柱状图、散点图、饼图、直方图; (3) CSV/Excel 数据绘制; (4) mention chart type ('line chart', 'bar plot'); (5) 中文标签、标题、字体. |
| dependencies | {"python":["matplotlib>=3.7.0","numpy>=1.24.0","pandas>=2.0.0"]} |
Chart Plotter Skill
功能描述
从结构化数据生成高质量图表，支持 CSV/Excel 输入，保证 Windows/macOS/Linux 上的中文渲染。
支持的图表类型
- 折线图 (line): 趋势分析、时间序列、多系列对比
- 柱状图 (bar): 分类比较、排名、分组数据
- 散点图 (scatter): 相关性分析、分布展示
- 饼图 (pie): 占比分析、构成展示
- 直方图 (histogram): 频率分布、数据分布
输入
- 数据源: CSV 文件、Excel 文件或内联表格
- 图表类型:
line, bar, scatter, pie, histogram
- 可选: 标题、X/Y 轴标签、输出格式
输出
所有输出文件自动保存到 outputs/ 目录。
outputs/<name>.svg: SVG 矢量图（默认，推荐 — 无限缩放不失真）outputs/<name>.png: 栅格图 (300 DPI)outputs/<name>.pdf: 矢量图（按需生成）
⚠️ 注意: 输出路径无需手动指定 outputs/ 前缀，脚本会自动将文件放入 outputs/ 目录。
调用方式
本 skill 通过 terminal 工具调用脚本执行。调用时必须提供 command 参数：
参数格式（JSON）：
{
"command": "python data/skills/chart-plotter/scripts/plot.py --input <数据文件> --type <图表类型> --title \"<标题>\" --output-svg <文件名>.svg"
}
脚本路径: data/skills/chart-plotter/scripts/plot.py
⚠️ 不要自己用 python_repl 写 matplotlib 代码来画图表，必须通过 terminal 工具调用，且 command 参数不能为空。脚本已内置中文字体检测、高 DPI 输出和格式管理。
如果用户没有提供数据文件，Agent 应先通过 write_file 创建 CSV 文件，再调用脚本绘图。
Example Interactions
User: "帮我画一个柱状图，这是销售数据 [表格]"
Agent action:
- 先用
write_file 将数据保存为 CSV 文件
- 调用脚本:
python data/skills/chart-plotter/scripts/plot.py \
--input data/sales.csv \
--type bar \
--title "2026年第一季度销售数据" \
--output-svg sales_chart.svg
User: "画一个折线图，X轴是月份，Y轴是收入"
Agent action:
- 先用
write_file 将数据保存为 CSV（第一列月份，第二列收入）
- 调用脚本:
python data/skills/chart-plotter/scripts/plot.py \
--input data/revenue.csv \
--type line \
--title "月度收入趋势" \
--xlabel "月份" \
--ylabel "收入(万元)" \
--output-svg revenue.svg
User: "画一个饼图展示各产品占比"
Agent action:
- 先用
write_file 将数据保存为 CSV（第一列产品名，第二列占比）
- 调用脚本:
python data/skills/chart-plotter/scripts/plot.py \
--input data/products.csv \
--type pie \
--title "产品占比" \
--output-svg products.svg
User: "画一个散点图分析身高和体重的关系"
Agent action:
- 先用
write_file 将数据保存为 CSV（第一列身高，第二列体重）
- 调用脚本:
python data/skills/chart-plotter/scripts/plot.py \
--input data/body_data.csv \
--type scatter \
--title "身高与体重关系" \
--xlabel "身高(cm)" \
--ylabel "体重(kg)" \
--output-svg scatter.svg
User: "画一个正弦函数图像"
Agent action:
注意：函数图像属于 geometry-plotter 的范围，不是 chart-plotter。Agent 应使用 geometry-plotter skill。
User: "从 CSV 文件 data.csv 画一个直方图"
Agent action:
python data/skills/chart-plotter/scripts/plot.py \
--input data/data.csv \
--type histogram \
--title "数据分布" \
--output-svg histogram.svg
脚本参数
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|
--input | 输入文件路径（CSV/Excel） | data/sales.csv |
--type | 图表类型: line, bar, scatter, pie, histogram | bar |
--title | 图表标题（支持中文） | "销售趋势" |
--xlabel | X 轴标签 | "月份" |
--ylabel | Y 轴标签 | "收入" |
--output-svg | SVG 输出文件名 | chart.svg |
--output-png | PNG 输出文件名 | chart.png |
--output-pdf | PDF 输出文件名（可选） | chart.pdf |
数据文件格式
CSV 文件第一行是列名，第一列默认作为 X 轴：
月份,收入,支出
1月,120,80
2月,150,90
3月,180,85
- 折线图: 第一列为 X 轴，其余列各画一条线
- 柱状图: 第一列为分类，第二列为数值
- 散点图: 第一列为 X 值，第二列为 Y 值
- 饼图: 第一列为标签，第二列为数值
- 直方图: 第一列为数据值
Error Handling
- Input file not found: 数据文件不存在。Agent 应先检查路径或先用
write_file 创建数据文件。
- Unsupported file format: 只支持
.csv 和 .xlsx。如果是其他格式，Agent 应先转换为 CSV。
- No Chinese font detected: 系统缺少中文字体。图表仍会生成，但中文可能显示为方块。Agent 应提示用户安装中文字体。
注意事项
- 系统依赖 matplotlib、numpy、pandas
- 自动检测中文字体（Windows: SimHei/Microsoft YaHei，macOS: PingFang，Linux: Noto Sans CJK）
- 默认同时输出 SVG 和 PNG 格式
- 图表分辨率 300 DPI，适合打印和演示
- 函数图像（sin, cos, relu 等）属于 geometry-plotter 范围，不是本 skill
