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visualizationvisualization 分析

Agent Skill

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。

总安装

998

周安装

42

GitHub Stars

4

下载量

349
CodexClaudeCursorGemini CLI

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

unknown

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:visualization(visualization 分析)
来源仓库:https://github.com/eyadsibai/ltk
仓库路径:skills/visualization
安装命令:
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill 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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill visualization

简介

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。

  • 适合清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或将分析结果转为可读说明。
  • 使用时需确认数据来源、字段含义和时间范围,避免将样本数据当作全量事实;涉及敏感数据或导出文件时应先确认权限和脱敏边界。
  • 安装命令:npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill visualization
  • 注意: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。

SKILL.md

Data Visualization

Python libraries for creating static and interactive visualizations.

Comparison

LibraryBest ForInteractiveLearning Curve
MatplotlibPublication, full controlNoSteep
SeabornStatistical, beautiful defaultsNoEasy
PlotlyDashboards, webYesMedium
AltairDeclarative, grammar of graphicsYesEasy

Matplotlib

Foundation library - everything else builds on it.

Strengths: Complete control, publication quality, extensive customization Limitations: Verbose, dated API, learning curve

Key concepts:

  • Figure: The entire canvas
  • Axes: Individual plot area (a figure can have multiple)
  • Object-oriented API: fig, ax = plt.subplots() - preferred over pyplot

Seaborn

Statistical visualization with beautiful defaults.

Strengths: One-liners for complex plots, automatic aesthetics, works with pandas Limitations: Less control than matplotlib, limited customization

Key concepts:

  • Statistical plots: histplot, boxplot, violinplot, regplot
  • Categorical plots: boxplot, stripplot, swarmplot
  • Matrix plots: heatmap, clustermap
  • Built on matplotlib - use matplotlib for fine-tuning

Plotly

Interactive, web-ready visualizations.

Strengths: Interactivity (zoom, pan, hover), web embedding, Dash integration Limitations: Large bundle size, different mental model

Key concepts:

  • Express API: High-level, similar to seaborn (px.scatter())
  • Graph Objects: Low-level, full control (go.Figure())
  • Output as HTML or embedded in web apps

Chart Type Selection

Data TypeChart
Trends over timeLine chart
DistributionHistogram, box plot, violin
ComparisonBar chart, grouped bar
RelationshipScatter, bubble
CompositionPie, stacked bar
CorrelationHeatmap
Part-to-wholeTreemap, sunburst

Design Principles

  • Data-ink ratio: Maximize data, minimize decoration
  • Color: Use sparingly, consider colorblind users
  • Labels: Always label axes, include units
  • Legend: Only when necessary, prefer direct labeling
  • Aspect ratio: ~1.6:1 (golden ratio) for most plots

Decision Guide

TaskRecommendation
Publication figuresMatplotlib
Quick EDASeaborn
Statistical analysisSeaborn
Interactive dashboardsPlotly
Web embeddingPlotly
Complex customizationMatplotlib

Resources

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Codex

35.2%
按下载量换算123

Claude

29.1%
按下载量换算102

Cursor

18.28%
按下载量换算64

Gemini CLI

9.49%
按下载量换算33

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。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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