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Agent Skill · 开发

famou-result-visualization(Famou 结果可视化)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

famou-result-visualization 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,648。

总安装 10,639周安装 457GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,729核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

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:famou-result-visualization(Famou 结果可视化)
来源仓库:https://github.com/zhaom0/famou-result-visualization
安装命令:
openclaw skills install famou-result-visualization
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 famou-result-visualization

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

FaMou Result Visualization 为进化算法解生成可视化展示页面。支持路径规划、排课调度等问题的拓扑效果渲染输出。接收 Python 代码解并自动转换为交互式图表或静态图像。需指定问题类型与展示维度以确保可视化准确性。

famou-result-visualization 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。涉及外部资源引用时应核查素材版权授权合规性。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install famou-result-visualization;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

famou-result-visualization 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install famou-result-visualization。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

famou-result-visualization 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

famou-result-visualization 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

famou-result-visualization 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

famou-result-visualization 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,639 次,近一周安装 457 次,下载 3,729 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

famou-result-visualization 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
famou-result-visualization

Famou 结果可视化 · 本页

10,639—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
famou-result-visualization
description
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。

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:

  1. 问题描述 — 是什么优化问题,输入规模,约束条件
  2. 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_mapSVG 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_rectSVG 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

平台分布

OpenClaw

80.24%
按下载量换算2,992

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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