Execute qualquer Skill no Manus
com um clique

Execute qualquer Skill no Manus com um clique

famou-result-visualization

为 FaMou 进化算法生成可行解的 Python 代码解生成可视化结果页面。当用户提到"FaMou 可视化"、"把这个解可视化"、"可行解结果展示"、"evolution 结果"、"evolve 可视化"，或者提供了 Python 代码形式的问题解（路径规划、排课、背包、TSP、调度、机器学习等）需要直观展示效果时，必须使用此技能。即使用户只说"帮我可视化这个解"、"画出来看看"、"展示一下结果"，只要上下文涉及进化算法、优化问题的解，也应立即触发此技能。

Executar no Manus

Visão geral

Comando de instalação

npx skills add https://github.com/baidubce/FM-Agent --skill famou-result-visualization

Copie e cole este comando no Claude Code para instalar a skill

Fonte

baidubce/FM-Agent

Estrelas124

Forks7

Atualizado31 de março de 2026 às 07:10

SKILL.md

readonly

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famou-artifact-generator

baidubce/FM-Agent

交互式引导用户完成 FaMou 进化任务的完整流程：先通过结构化澄清循环产出 `problem.md`，再实现并验证 FaMou 实验的三个输入物料（`init.py`、`evaluator.py`、`prompt.md`）。当用户提到以下任意情形时触发：定义/澄清/创建 FaMou 任务、帮我写 problem.md、我想建一个进化任务、帮我准备 FaMou 实验物料、生成 init.py 或 evaluator.py、优化/ML/搜索问题需要进化求解。即使用户只说"帮我做个 FaMou 任务"或提供粗略想法，也应触发此技能并从澄清阶段开始。

2026-03-31124

data-analysis

baidubce/FM-Agent

数据分析技能，用于理解数据、分析数据、制作数据处理流程、汇总数据分析结果。当用户提到"分析数据"、"数据处理"、"数据探索"、"统计分析"、"数据清洗"、"数据汇总"、"制作数据报告"、"理解这份数据"、"看一下这个CSV/Excel/数据集"时，必须使用此技能。即使用户只说"帮我看看这个数据"、"分析一下"，只要上下文涉及数据文件或数据集，也应立即触发此技能。如果在FaMou问题定义过程中涉及到数据分析，也需要调用此技能。

2026-03-31124

famou-experiment-manager

baidubce/FM-Agent

管理 famou 进化实验任务的工作流技能。当用户提到"提交实验"、"查看实验状态"、"删除实验"、"获取实验结果"、"famou 实验"、"上传实验"、"config.yaml 实验"或需要使用 famou-ctl 管理实验任务时，必须使用此技能。即使用户只说"提交"或"跑实验"，只要上下文涉及 famou 平台，也应触发此技能。

2026-03-31124

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baidubce

baidubce/FM-Agent

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Desenvolvedores webInformática e Matemática15-1254L4

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famou-result-visualization

description

FaMou 进化算法解——结果可视化 Skill

核心目标：拿到 Python 代码形式的优化问题解，直接理解其语义，生成一个直观展示解的效果的交互式 HTML 页面。

不是展示进化过程，而是展示解本身的结果——路径规划画路径、排课画课表、背包问题画装载情况、图着色画上色的图……

第一步：收集输入

必须有：

问题描述 — 是什么优化问题，输入规模，约束条件
Python 代码形式的解 — FaMou 进化后的最终解（函数/数据结构/策略代码均可）

可选补充：

评估分数 / 适应度
初始解（用于对比）
问题的原始数据（如节点坐标、任务列表等）

若缺少必须项，直接询问用户补充。

第二步：理解解 → 规划可视化方案

直接阅读和理解用户提供的 Python 代码和问题描述，无需调用任何外部 API。

2.1 理解解的语义

阅读代码，提取：

问题类型：路径规划 / 排课 / 背包 / 图论 / 调度 / 装箱 / 其他
解的核心数据结构：是节点序列？时间表映射？选择集合？分配方案？
关键数值：坐标、时间槽、容量、权重、颜色等可视化所需的具体数据

2.2 确定可视化类型

根据问题类型选择最合适的 viz_type：

问题类型	viz_type	视觉呈现
TSP / VRP / 路径规划	`path_map`	SVG 坐标系 + 节点连线路径
排课 / 时间表	`schedule_grid`	表格热力图，色块填充
背包 / 装箱	`packing_rect`	SVG 矩形堆叠容器
图着色 / 社区检测	`graph_color`	节点着色图
作业调度 / 项目排期	`gantt`	横向甘特图
前后对比 / 多指标	`bar_compare`	对比柱状图
机器学习 / 神经网络 / 超参优化	`ml_viz`	网络结构图 / 训练曲线 / 超参热力图
其他 / 复杂策略	`custom`	关键指标仪表盘 + 文字说明

2.3 提取绘图数据

从代码中直接读取并整理渲染所需的具体数值，例如：

path_map：节点坐标列表、访问顺序、总距离
schedule_grid：资源列表、时间槽、各分配的 (资源, 时间槽, 名称)
packing_rect：容器尺寸、各物品的 (x, y, w, h, 标签, 价值)
gantt：任务列表，每项含 (名称, 开始, 结束, 资源)

第三步：生成 HTML 可视化文件

直接编写并输出 HTML 文件到 famou_viz_result.html（或用户指定路径）。

页面整体结构

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  [问题类型标签]  问题摘要                  关键指标卡片行  │
├────────────────────────────────────┬─────────────────────┤
│                                    │                     │
│   主可视化区域（视觉中心，≥50%）    │   解的亮点列表       │
│   路径图 / 课表 / 装箱图 / 甘特图   │                     │
│                                    │   评分 / 提升展示    │
├────────────────────────────────────┴─────────────────────┤
│   (可选) 进化前后对比 / 补充说明                          │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

设计规范

暗色科技风：背景 #030810，卡片 #080f1e，边框 #112240
accent 色系：主色 #00c8ff（蓝）搭配 #00ff88（绿）作为高亮
字体：正文 Noto Sans SC，数字/代码 IBM Plex Mono（Google Fonts CDN）
入场动画：各区块依次 fadeUp（animation-delay 递增）
主可视化动画：路径逐段绘制，柱子从底部生长，节点弹入
交互：hover 节点/格子/柱子时显示 tooltip
Tooltip：固定定位，跟随鼠标，显示详细数值

文件模板

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>FaMou 解可视化 — {问题名称}</title>
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react/18.2.0/umd/react.production.min.js"></script>
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react-dom/18.2.0/umd/react-dom.production.min.js"></script>
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/babel-standalone/7.23.5/babel.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
  <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=IBM+Plex+Mono:wght@400;600&family=Noto+Sans+SC:wght@400;500;700&display=swap" rel="stylesheet">
  <style>
    /* 内联全部样式，不依赖外部 CSS */
    /* 包含：CSS 变量、动画 keyframes、card/tag/tooltip/skeleton 等基础类 */
  </style>
</head>
<body>
  <div id="root"></div>
  <script type="text/babel">
    const { useState, useEffect, useRef } = React;

    // ── 从解中提取的数据（硬编码，来自对代码的分析）──
    const SOLUTION_DATA = { /* ... */ };

    // ── 可视化组件 ──
    // 根据 viz_type 实现对应组件

    // ── 页面骨架 ──
    function App() { /* 指标卡片 + 主可视化 + 亮点列表 */ }

    ReactDOM.render(<App />, document.getElementById('root'));
  </script>
</body>
</html>

注意事项

直接从代码中读数据：将 Python 解里的关键数值（坐标、序列、映射等）直接硬编码进 HTML 的 SOLUTION_DATA 常量，不执行 Python 代码，只是读取其中的数据字面量
可视化忠于解的效果：展示"这个解长什么样"，不是进化历史或算法流程
主可视化区域要大：是页面视觉中心，占页面 50% 以上
数据规模适配：节点/任务超过 100 个时，考虑抽样或聚合展示避免拥挤
降级处理：无法识别具体问题类型时，fallback 到 custom 仪表盘展示关键数值
自包含：所有依赖均通过 CDN 引入，文件本身可离线（CDN 可替换为本地）打开