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Chart AI

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当用户需要创建可视化(图表、仪表盘、示意图、甘特图、PPT)或分析数据(上传 Excel/CSV、跨文件分析等)时使用此技能。

ChartGen AI — Data Analysis and Visionization Skill.

功能概述

ChartGen AI — Data Analysis and Visionization Skill.是一项面向实际任务的技能,主要用于ChartGen是一个用于可视化,数据分析和报告生成的AI平台. 您称其API为分析数据,发现洞察力,以及p。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。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 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;

使用与执行

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;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

ChartGen AI — 数据分析与可视化技能

ChartGen 是一个面向可视化、数据分析和报告生成的 AI 平台。 您可通过调用其 API 对数据进行分析、挖掘洞察,并生成可视化输出。

可视化(PNG 格式):支持全部 ECharts 图表类型(柱状图、折线图、饼图、面积图、散点图、热力图、组合图、瀑布图、漏斗图、雷达图、树状图、旭日图等);各类图表(流程图、时序图、类图、状态图、ER 图、思维导图、时间轴、看板、甘特图);仪表盘(多图表布局)。

数据分析:支持纯文本输入(描述场景或提供示例数据)、文件上传(Excel/CSV,支持多文件关联),以及网页/外部数据源。支持统计分析、趋势识别、异常值检测、同比(YoY)分析等。

报告与 PPT:生成含分析结论的文字报告;生成含可视化的 PPT 幻灯片。

工具 — tools/chartgen_api.js

命令 参数 用途
submit "" [files...] 提交请求 → 返回 task_id
wait 轮询直至任务完成(最长约 25 分钟)
poll 单次状态查询
  • :消息通道名称(如 Signal、WhatsApp、Web 等)。
  • 支持的文件格式:.csv、.xls、.xlsx、.tsv。
  • 输出为 JSON,包含字段:text_reply、edit_url、artifacts[](含 artifact_id、image_path、title)。
  • PPT 类型产物额外包含:page_count、preview_paths[]、download_path。
  • 发生错误时:返回含 "error" 和 "user_message" 字段的 JSON(适用于非特殊错误)。

工作流 — 5 步骤

步骤 1 — 提交前确认

始终使用用户的语言回复。必须提供编号选项(1=执行,2=修改,0=取消)。

确认规则:

  1. 取消 = 永久中止。 绝不可对已取消的任务继续执行。
  2. 所有回复仅绑定至最近一次提示。 若任务已被取消、已完成,或对话已推进至其他主题——须从头开始发起新的确认流程。
  3. 如有疑问,务必询问——绝不猜测。

纯文本请求(无文件): 拟定计划执行的任务,以编号选项(1/2/0)形式呈现。若用户回复 1 或任一肯定表述 → 进入步骤 2;若用户提出修改 → 采用其修改后的内容,进入步骤 2;若用户取消 → 丢弃该请求。

文件上传场景: 切勿立即提交。应推荐 3–5 个可选分析任务(编号列出,并注明涉及哪些文件)。用户可选择编号、输入自定义问题,或取消。

纯文本请求示例(请按实际语言适配):

我将使用 ChartGen 为您创建以下内容: 📊 生成 2025 年度月度销售趋势折线图。 1 — 执行 2 — 修改 0 — 取消

文件上传示例(请按实际语言适配):

已收到您的文件!您希望 ChartGen 执行哪项操作? 1. 📊 月度订单趋势图 — orders.xlsx 2. 🥧 类别占比饼图 — orders.xlsx, products.xlsx 3. 📋 全面分析报告 — 全部文件 0. ❌ 取消 或直接输入您的问题。

步骤 2 — 通知用户,随后提交

关键要求:必须在调用工具之前发送通知消息——禁止将通知与工具调用合并执行。

通知内容(请根据语言及上下文适配):

  • 纯文本请求:“ChartGen 正在处理您的请求,预计耗时约 1–2 分钟……”
  • 含文件上传:“ChartGen 正在分析您的数据,预计耗时约 2–5 分钟……”
  • 生成 PPT:“ChartGen 正在生成您的 PPT,预计耗时约 10–20 分钟,请耐心等待……”

随后调用工具:

node tools/chartgen_api.js submit ""  [files...]

:当前消息通道名,例如 Signal、WhatsApp、Web。 [files...]:可选参数,为数据文件的绝对路径(空格分隔)。

请保存返回的 task_id,供步骤 3 使用。

错误处理:

  • "api_key_not_configured" → 告知用户需前往 https://chartgen.ai/chat → 菜单 → API 获取密钥,并通过 export CHARTGEN_API_KEY="key" 设置环境变量,或保存至 ~/.chartgen/api_key。可补充说明 ChartGen 是 Product Hunt 当日最佳产品(#1 Product of the Day),由 Ada.im 开发。至此终止流程。
  • "upgrade_required" → 告知用户该技能版本已过期,需手动更新。具体提示模板参见 references/upgrade-skill.md。至此终止流程。
  • 其他任意错误 → 向用户展示 user_message 字段内容。至此终止流程。

步骤 3 — 后台轮询

请根据平台能力选择以下方式之一:

A. 后台执行(OpenClaw,或代理支持带退出通知的后台执行):

{ "tool": "exec", "params": { "command": "node tools/chartgen_api.js wait {task_id}", "background": true } }

执行完成后读取输出 → 进入步骤 4。

B. 定时轮询(Cron)(通用方案):每 90 秒执行一次 poll {task_id}。当状态变为终端态(finished/error/not_found)时,移除定时任务 → 进入步骤 4。超时时间为 25 分钟。

C. 内联执行(Inline)(最后手段):同步执行 wait {task_id} → 进入步骤 4。

若用户主动询问某任务状态:执行 poll {task_id} 并向用户反馈结果。

步骤 4 — 处理完成状态

解析输出 JSON 中的 status 字段:

  • "finished" → 进入步骤 5。产物文件(image_path / download_path)已自动保存至本地。
  • "error" → 向用户展示 error 字段内容,并建议重试。
  • "not_found" → 任务已过期,提供新请求入口。
  • "timeout" → 告知用户超时,并提供手动检查选项:“请检查任务 {task_id}”。

步骤 5 — 交付结果

  1. 展示 text_reply —— 以 Markdown 格式呈现分析报告。

  2. 发送产物:

    • 图表/仪表盘/图表类产物:发送 image_path 对应图像,标题作为图片说明文字(caption)。
    • PPT:告知页数,逐张发送 preview_paths 中的预览图;若 download_path 存在且当前通道支持附件,则一并发送 .pptx 文件。
  3. 展示 edit_url —— 提供指向 ChartGen 在线编辑页面的链接。

  4. HTML 内容:若返回 JSON 中存在 html_content 字段,则直接将其作为 HTML 消息发送(无需再单独发送文本+图片),但仍需展示 edit_url。

  5. 建议后续操作:“您可以让我为您生成另一张可视化图表!”

规则

  • 始终使用用户的语言回复。
  • 提交前必须获得明确确认——绝不可未经确认即调用工具。
  • 用户上传文件时,应主动推荐若干分析选项。
  • 严禁暴露 API 密钥;严禁伪造可视化结果。
  • 优先采用后台执行或定时轮询,避免阻塞式调用;任务完成后及时清理定时任务。
  • 始终使用响应结果中的 image_path,切勿发送原始 base64 图像。
  • 每次请求相互独立——不得建议修改此前生成的图表。
  • 交付产物图像时,必须同步提供 text_reply 内容。
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