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chart-py-generator图表 py 生成器

Agent Skill

chart-py-generator 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

15,376

周安装

622

GitHub Stars

1

下载量

4,827
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:chart-py-generator(图表 py 生成器)
来源仓库:https://github.com/ttguy0707/chart-py-generator
安装命令:
openclaw skills install chart-py-generator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install chart-py-generator

简介

支持七种图表类型的数据可视化生成器。

  • 适用于数据分析报告和商业洞察呈现场景。
  • 内置常见统计图形模板和样式配置选项。
  • 需确保输入数据格式符合模板要求。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • chart-py-generator 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
chart-generator
description
数据可视化图表生成器(支持 7 种图表类型)
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"📊"}}

Chart Generator - 图表生成器

使用 Python matplotlib 生成数据可视化图表,支持 7 种图表类型:折线图、柱状图、饼图、散点图、面积图、多系列对比图。

📊 支持的图表类型

类型Type 参数说明适用场景
📈 折线图line显示数据趋势时间序列、趋势分析
📊 柱状图bar比较不同类别分类数据对比
🥧 饼图pie显示占比分布百分比、份额分析
🔵 散点图scatter显示数据点分布相关性分析、分布图
🎨 面积图area强调数量变化累积趋势、量变分析
📉 多系列折线图multi-line多组数据对比多指标趋势对比
📊 多系列柱状图bar-compare多组数据并排对比多维度分类对比

🚀 使用方法

方式 1:直接调用脚本

# 折线图(默认)
/home/thor/bin/conda run -n base python /home/thor/.openclaw/workspace/skills/chart-generator/chart_gen.py \
  --data "[2,4,3,7,8,8]" \
  --title "数据趋势" \
  --output "/tmp/chart.png"

# 柱状图
/home/thor/bin/conda run -n base python /home/thor/.openclaw/workspace/skills/chart-generator/chart_gen.py \
  --type bar \
  --data "[23,45,56,78,32]" \
  --title "销售对比"

# 饼图
/home/thor/bin/conda run -n base python /home/thor/.openclaw/workspace/skills/chart-generator/chart_gen.py \
  --type pie \
  --data "[30,25,20,15,10]" \
  --labels "['产品 A','产品 B','产品 C','产品 D','其他']" \
  --title "市场份额"

# 散点图
/home/thor/bin/conda run -n base python /home/thor/.openclaw/workspace/skills/chart-generator/chart_gen.py \
  --type scatter \
  --data-x "[1,2,3,4,5,6,7,8]" \
  --data-y "[2,4,3,7,8,8,6,9]" \
  --title "数据分布"

# 面积图
/home/thor/bin/conda run -n base python /home/thor/.openclaw/workspace/skills/chart-generator/chart_gen.py \
  --type area \
  --data "[2,4,3,7,8,8]" \
  --title "累积趋势"

# 多系列折线图
/home/thor/bin/conda run -n base python /home/thor/.openclaw/workspace/skills/chart-generator/chart_gen.py \
  --type multi-line \
  --datasets '{"2024 年":[23,45,56,78,32],"2025 年":[34,56,67,89,43]}' \
  --labels "['Q1','Q2','Q3','Q4','Q5']" \
  --title "年度对比"

# 多系列柱状图
/home/thor/bin/conda run -n base python /home/thor/.openclaw/workspace/skills/chart-generator/chart_gen.py \
  --type bar-compare \
  --datasets '{"北京":[23,45,56],"上海":[34,56,67],"广州":[30,50,60]}' \
  --labels "['一月','二月','三月']" \
  --title "城市销售对比"

方式 2:使用包装命令

# 简单折线图
chart-gen --data="[2,4,3,7,8,8]" --title="销售数据"

# 柱状图
chart-gen -t bar --data="[23,45,56,78,32]" --title="月度销售"

# 饼图
chart-gen -t pie --data="[30,25,20,15,10]" --labels="['A','B','C','D','E']" --title="占比分析"

# 散点图
chart-gen -t scatter --data-x="[1,2,3,4,5]" --data-y="[2,4,6,8,10]" --title="相关性"

# 面积图
chart-gen -t area --data="[5,10,15,20,25]" --title="增长趋势"

# 多系列对比
chart-gen -t multi-line --datasets='{"产品 A":[10,20,30],"产品 B":[15,25,35]}' --title="产品对比"

# 发送到 Telegram(自动清理临时文件)
chart-gen-send -t bar --data="[23,45,56,78,32]" --title="销售报表"

方式 3:交给 AI 助手

直接描述需求即可:

  • "帮我把数据 [2,4,3,7,8,8] 画成折线图"
  • "生成一个饼图,数据是 [30,25,20,15,10]"
  • "可视化这组数据:[10,20,15,25,30],用柱状图"
  • "对比 2024 和 2025 年的销售数据:2024 年 [23,45,56,78],2025 年 [34,56,67,89]"

📋 参数说明

参数说明必填默认值
--data单系列数据数组单系列必填-
--data-x散点图 X 轴数据scatter 必填-
--data-y散点图 Y 轴数据scatter 必填-
--datasets多系列数据 JSON多系列必填-
--labelsX 轴标签可选自动生成
--type, -t图表类型可选line
--title图表标题可选Data Chart
--output输出文件路径可选/tmp/chart.png
--width图表宽度(英寸)可选10
--height图表高度(英寸)可选6
--color颜色(hex)可选#2196F3

🎨 图表类型详解

1️⃣ 折线图 (line)

chart-gen --data="[23,45,56,78,32,45,67]" --title="周销售趋势"
  • 适合展示时间序列数据
  • 自动填充渐变区域
  • 标记数据点

2️⃣ 柱状图 (bar)

chart-gen -t bar --data="[23,45,56,78,32]" --labels="['周一','周二','周三','周四','周五']"
  • 每个柱子上方显示数值
  • 自动调整颜色
  • 适合分类对比

3️⃣ 饼图 (pie)

chart-gen -t pie --data="[30,25,20,15,10]" --labels="['A','B','C','D','E']" --title="市场份额"
  • 自动显示百分比
  • 超过 10 项自动合并为"其他"
  • 使用多彩配色方案

4️⃣ 散点图 (scatter)

chart-gen -t scatter --data-x="[1,2,3,4,5]" --data-y="[2,4,6,8,10]" --title="相关性分析"
  • 显示数据点分布
  • 自动标注点序号
  • 适合相关性分析

5️⃣ 面积图 (area)

chart-gen -t area --data="[5,10,15,20,25]" --title="增长趋势"
  • 强调数量变化的累积效果
  • 半透明填充
  • 适合展示总量变化

6️⃣ 多系列折线图 (multi-line)

chart-gen -t multi-line --datasets='{"2024 年":[23,45,56],"2025 年":[34,56,67]}' --title="年度对比"
  • 自动分配不同颜色
  • 显示图例
  • 适合多指标趋势对比

7️⃣ 多系列柱状图 (bar-compare)

chart-gen -t bar-compare --datasets='{"北京":[23,45],"上海":[34,56]}' --labels="['Q1','Q2']"
  • 并排显示多组数据
  • 自动计算柱宽
  • 适合多维度对比

🧹 自动清理

chart-gen-send 命令会在发送后自动删除临时文件,保持系统干净。

📦 依赖

  • Python 3 (via conda)
  • matplotlib
  • pillow

💡 示例场景

# 销售周报
chart-gen-send --data="[230,450,560,780,320,450,670]" --title="周销售报表"

# 产品份额分析
chart-gen-send -t pie --data="[35,28,20,12,5]" --labels="['产品 A','产品 B','产品 C','产品 D','其他']" --title="产品份额"

# 季度对比
chart-gen-send -t multi-line --datasets='{"Q1":[100,120,150],"Q2":[130,140,160],"Q3":[150,170,190]}' --title="季度趋势"

# 城市销售对比
chart-gen-send -t bar-compare --datasets='{"北京":[230,340,450],"上海":[280,390,500],"广州":[200,300,400]}' --labels="['一月','二月','三月']" --title="城市对比"

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

96.02%
按下载量换算4,635

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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