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mysteel-chartgeneration我的钢铁图表生成

Agent Skill

mysteel-chartgeneration 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

2,952

周安装

123

GitHub Stars

1

下载量

984
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:mysteel-chartgeneration(我的钢铁图表生成)
来源仓库:https://github.com/wyb92/mysteel-chartgeneration
安装命令:
openclaw skills install mysteel-chartgeneration
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 mysteel-chartgeneration

简介

基于文本描述或数据自动生成各类图表(趋势图、对比图、结构图等);当用户需要创建可视化图表、将数据转化为直观表达、生成分析报告插图时使用

SKILL.md

name
Mysteel_ChartGeneration
description
基于文本描述或数据自动生成各类图表(趋势图、对比图、结构图等);当用户需要创建可视化图表、将数据转化为直观表达、生成分析报告插图时使用
dependency
python

AI图表生成 Skill

任务目标

  • 本 Skill 用于:通过AI自动生成ECharts图表配置并渲染为HTML文件
  • 能力包含:文本描述生图、数据可视化、多种图表类型支持、自动标题生成
  • 触发条件:用户要求生成图表、可视化数据、创建分析报告插图

前置准备

API密钥配置(必需)

在调用脚本前,需要先配置API密钥:

步骤1:检查api_key.md文件

  • 检查项目的references目录下是否存在 api_key.md 文件
  • 如果不存在,提示用户创建并输入密钥

步骤2:创建/更新api_key.md文件

# 在项目的references目录下创建文件
cd /path/to/my-generation/references
echo "api_key: 你的密钥" > api_key.md

文件格式

api_key: your_api_key_here

注意

  • api_key.md文件应在项目的references目录
  • 脚本会自动从references目录读取该文件
  • 密钥信息将用于接口请求头的token字段
  • 每次调用前会检查文件是否存在

项目目录结构

my-generation/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   ├── generate_chart.py
│   └── render_html.py
└── references/
    ├── api_key.md          # API密钥文件(需要创建)
    └── api-parameters.md

依赖说明

  • 使用 Python 内置模块,需要安装 requests 库(见 dependency 字段)

操作步骤

智能模式选择(由智能体判断)

根据用户需求,智能体应自动选择最合适的生成模式:

1. FREEDOM模式(自由模式)- 默认推荐

适用场景

  • 用户通过自然语言描述图表需求
  • 数据量较小或数据已包含在描述中
  • 快速原型设计或验证
  • 不确定使用哪种模式的场景

判断依据

  • 用户输入:"生成一个销售趋势图"、"画个柱状图"、"帮我做个对比图表"
  • 数据内嵌在描述中:"数据为:[100, 200, 300]"
  • 没有提供结构化数据文件

使用方式

node scripts/generate_chart.py --task "用户的自然语言描述"

2. STRICT模式(严格模式)

适用场景

  • 用户提供了结构化数据(JSON数组/对象)
  • 数据量较大(超过50条记录)
  • 需要高性能数据转换
  • 有明确的数据结构说明需求

判断依据

  • 用户提供了完整的数据文件或JSON数据
  • 数据记录数较多(>50条)
  • 用户明确说明数据字段含义

使用方式

node scripts/generate_chart.py \
  --task "转换任务描述" \
  --mode STRICT \
  --data '{"field1": "value1", ...}' \
  --data-example '[{"field1": "value1"}]' \
  --data-description "数据包含字段1和字段2"

3. TEMPLATE模式(模板模式)

适用场景

  • 用户明确指定图表类型(折线图/柱状图/饼图)
  • 需要标准格式的图表
  • 快速生成常见图表类型
  • 对图表样式要求标准化

判断依据

  • 用户明确说:"生成一个饼图"、"画条形图"、"用折线图展示"
  • 图表类型是标准类型之一
  • 数据量适中且结构简单

使用方式

node scripts/generate_chart.py \
  --task "生成图表描述" \
  --mode TEMPLATE \
  --type 折线图 \
  --data '[{"name": "A", "value": 100}]'

4. AUTO模式(自动模式)

适用场景

  • 智能体无法确定最佳模式
  • 需要系统自动选择
  • 混合场景

使用方式

node scripts/generate_chart.py --task "用户需求" --mode AUTO

完整执行流程

  1. 检查API密钥配置

- 检查 api_key.md 文件是否存在 - 如果不存在,提示用户创建并输入密钥 - 如果存在,读取密钥信息

  1. 分析用户需求(智能体完成)

- 提取图表类型、数据来源、数据量、复杂度 - 根据上述规则选择最合适的模式

  1. 调用图表生成脚本

- 脚本自动从 api_key.md 读取密钥 - 将密钥设置到请求头的 token 字段 - 根据选择的模式调用 scripts/generate_chart.py - 传递相应参数(task、mode、data、type等) - asyncEnable固定为false(仅支持同步模式)

  1. 处理结果

- 同步模式:直接获取option配置

  1. 渲染HTML文件

- 调用 scripts/render_html.py 将配置转换为HTML - 自动读取meta文件中的标题 - 返回HTML文件路径


资源索引

  • 必要脚本

- scripts/generate_chart.py(调用AI图表生成API,仅支持同步模式) - scripts/render_html.py(将ECharts配置渲染为HTML文件)

  • 领域参考

- references/api-parameters.md(API参数详细说明和使用示例) - references/api_key.md(API密钥配置文件,需用户创建)

注意事项

  • API密钥配置:首次使用前必须在项目的references目录下创建 api_key.md 文件并填入密钥,格式为 api_key: your_key
  • 密钥文件位置:api_key.md文件必须放在项目的references目录下,脚本会自动从references目录读取该文件
  • 密钥传递方式:密钥会自动从references目录的 api_key.md 读取并设置到请求头的 token 字段
  • 仅支持同步模式:asyncEnable固定为false,不支持异步处理
  • 自动标题生成:脚本会根据用户的task描述自动生成图表标题,并保存到meta文件中
  • 标题使用规则:render_html.py会自动读取meta文件中的标题,如果找不到则使用默认标题
  • 模式选择优先级:FREEDOM > TEMPLATE > STRICT > AUTO(智能体根据场景自动选择)
  • 数据内嵌优先:如果数据已在task描述中,无需额外提供--data参数
  • STRICT模式要求:必须提供data、dataExample、dataDescription三个参数
  • TEMPLATE模式限制:仅支持标准图表类型(折线图、柱状图、饼图等)
  • 脚本自动生成唯一的requestId,无需手动指定
  • HTML文件使用ECharts渲染,支持交互操作

使用示例

示例1:自然语言生图(FREEDOM模式)

用户需求:"帮我生成一个展示2024年各月份销售额的折线图,数据为:[1200, 1500, 1800, 2000, 2200, 2500, 2800, 3000, 3200, 3500, 3800, 4000]"

智能体判断

  • 自然语言描述 → FREEDOM模式
  • 数据已内嵌 → 无需--data参数

自动生成标题

  • 原始task:"帮我生成一个展示2024年各月份销售额的折线图,数据为:[1200, 1500, ...]"
  • 提取标题:"2024年各月份销售额"

执行步骤

# 1. 检查api_key.md文件(如果不存在,提示用户创建)
# 2. 调用生成脚本(同步模式)
node scripts/generate_chart.py --task "帮我生成一个展示2024年各月份销售额的折线图,数据为:[1200, 1500, 1800, 2000, 2200, 2500, 2800, 3000, 3200, 3500, 3800, 4000]"

# 3. 渲染HTML
node scripts/render_html.py --option-file output/req-xxx_option.json --output output/sales_trend.html

注意:脚本会自动从 api_key.md 读取密钥并设置到请求头


示例2:指定图表类型(TEMPLATE模式)

用户需求:"生成一个饼图展示市场份额,数据如下:A产品30%,B产品25%,C产品20%"

智能体判断

  • 明确指定"饼图" → TEMPLATE模式
  • 数据简单且结构清晰 → TEMPLATE模式优先
node scripts/generate_chart.py \
  --task "生成一个饼图展示市场份额" \
  --mode TEMPLATE \
  --type 饼图 \
  --data '[{"name": "A产品", "value": 30}, {"name": "B产品", "value": 25}, {"name": "C产品", "value": 20}, {"name": "其他", "value": 25}]'

node scripts/render_html.py --option-file output/req-xxx_option.json --output output/market_share.html

示例3:大数据量处理(STRICT模式)

用户需求:"我有销售数据文件,包含1000条记录,请生成销量排名前10的柱状图。数据结构:product_name, sales_amount, region"

智能体判断

  • 数据量1000条 → STRICT模式
  • 有明确数据结构 → 提供dataDescription
node scripts/generate_chart.py \
  --task "将销售数据转换为柱状图,展示销量排名前10的产品" \
  --mode STRICT \
  --data '$(cat sales_data.json)' \
  --data-example '[{"product_name": "产品A", "sales_amount": 12000, "region": "华东"}]' \
  --data-description "数据包含产品名称、销量金额、区域三个字段"

node scripts/render_html.py --option-file output/req-xxx_option.json --output output/top10_sales.html

示例4:对比类图表(FREEDOM模式)

用户需求:"画个柱状图对比华东、华南、华北三个区域的钢材库存量,数据:华东5000吨,华南4500吨,华北6000吨"

智能体判断

  • 自然语言描述 + 数据内嵌 → FREEDOM模式
node scripts/generate_chart.py --task "画个柱状图对比华东、华南、华北三个区域的钢材库存量,数据:华东5000吨,华南4500吨,华北6000吨"

node scripts/render_html.py --option-file output/req-xxx_option.json --output output/inventory_comparison.html

示例5:趋势分析(FREEDOM模式)

用户需求:"生成一个钢联螺纹钢价格走势图,展示最近一年的价格变化趋势"

智能体判断

  • 自然语言描述,无明确数据 → FREEDOM模式(AI会自动推断或生成数据)
node scripts/generate_chart.py --task "生成一个钢联螺纹钢价格走势图,展示最近一年的价格变化趋势"

node scripts/render_html.py --option-file output/req-xxx_option.json --output output/price_trend.html

模式选择决策树

用户请求
  ├─ 是否明确指定图表类型?(饼图/柱状图/折线图等)
  │   └─ 是 → TEMPLATE模式
  │
  ├─ 是否提供大量结构化数据?(>50条)
  │   └─ 是 → STRICT模式
  │
  └─ 自然语言描述 + 数据量小/内嵌数据
      └─ FREEDOM模式(默认)

注意:所有模式均为同步处理,asyncEnable固定为false


推荐执行流程(智能体视角)

  1. 接收用户需求
  1. 检查API密钥配置

- 检查 api_key.md 文件是否存在 - 如果不存在,提示用户:"请先配置API密钥,创建 api_key.md 文件并填入密钥,格式:api_key: your_key" - 如果存在,继续执行

  1. 分析需求特征

- 提取关键词(图表类型、数据、复杂度) - 判断数据来源(描述内嵌/提供文件/无数据) - 评估数据量级

  1. 选择生成模式:根据上述决策树
  1. 构建命令参数:准备task、mode、data等参数
  1. 调用脚本执行(同步模式):

- 脚本自动从 api_key.md 读取密钥 - 密钥自动设置到请求头的 token 字段 - asyncEnable固定为false

  1. 渲染HTML并返回

API密钥配置示例

创建api_key.md文件

# 在项目的references目录下创建文件
cd /path/to/my-generation/references
echo "api_key: your_actual_api_key_here" > api_key.md

文件内容格式

api_key: sk_abc123xyz789

错误处理

  • 如果文件不存在,脚本会提示:api_key.md 文件不存在。请先在项目的references目录下创建该文件并填入API密钥。文件路径:{项目目录}/references/api_key.md
  • 如果文件为空,脚本会提示:api_key.md 文件为空,请填入API密钥。文件路径:{项目目录}/references/api_key.md

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

89.97%
按下载量换算885

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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