ECharts 图表大师。根据用户数据和业务上下文,自动设计并生成专业的 ECharts 可视化图表。使用场景:(1) 用户提供表格/JSON/CSV 数据需要可视化,(2) 用户说"帮我做个图"、"画个图表",(3) 需要将查询结果可视化展示。
ECharts Master - 图表生成专家是一项面向实际任务的技能,主要用于专业的 ECharts 可视化图表生成技能;自动分析数据结构,选择最佳图表类型,生成可交互的 HTML 图表;
专业配色方案 - 内置多套配色模。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
专业的 ECharts 可视化图表生成技能。自动分析数据结构,选择最佳图表类型,生成可交互的 HTML 图表。
接收用户提供的数据(表格/JSON/CSV),分析:
根据数据分析结果选择图表类型:
| 场景 | 推荐图表 | 数据要求 |
|---|---|---|
| 趋势分析 | 折线图、面积图 | 时间序列数据 |
| 对比分析 | 柱状图、条形图 | 分类数据 + 数值 |
| 占比分析 | 饼图、环形图、漏斗图 | 分类数据 + 百分比 |
| 分布分析 | 直方图、箱线图、散点图 | 连续数值数据 |
| 关系分析 | 散点图、气泡图、关系图 | 多维数据 |
| 地理数据 | 地图、热力地图 | 地理位置 + 数值 |
| 多维数据 | 雷达图、平行坐标 | 3+ 维度数据 |
| 仪表展示 | 仪表盘、 gauge 图 | 单值/多值指标 |
详细图表选择指南见 references/chart-design.md
使用模板生成完整的 HTML 文件:
# 读取模板
cp ~/.openclaw/skills/echarts-master/assets/echarts-base-template.html ./chart.html
# 或使用 Codex 直接生成完整 HTML
# 进入图表所在目录
cd /path/to/chart
# 启动 Python HTTP 服务(8082 端口)
python3 -m http.server 8082
# 或使用 node
npx http-server -p 8082
告知用户访问:http://localhost:8082/chart.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>图表标题</title>
<!-- 本地 ECharts -->
<script src="./echarts.min.js"></script>
<style>
#main { width: 100%; height: 600px; }
</style>
</head>
<body>
<div id="main"></div>
<script>
var chart = echarts.init(document.getElementById('main'));
var option = { /* 配置项 */ };
chart.setOption(option);
</script>
</body>
</html>
使用 references/chart-design.md 中的配色模板:
不要使用 在线 CDN 链接。必须:
echarts.min.js 文件sampling: 'lttb' 降采样large: true 优化模式chart.resize() 重绘用户:这是本月销售数据,帮我做个图
{"dates": ["1 日","5 日","10 日","15 日","20 日","25 日","30 日"], "sales": [12000, 15000, 18000, 22000, 19000, 25000, 28000]}
→ 生成折线图,展示趋势变化
用户:画个饼图展示各产品占比
{"products": ["产品 A", "产品 B", "产品 C", "产品 D"], "values": [35, 25, 25, 15]}
→ 生成环形图,显示百分比
用户:对比三个部门的季度业绩
{"quarters": ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"], "dept1": [100, 120, 140, 160], "dept2": [80, 100, 110, 130], "dept3": [90, 110, 125, 145]}
→ 生成分组柱状图,多系列对比
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