antvis/chart-visualization-skills

何を解決するか

このプロジェクトは、AIエージェントやLLMが正確でプロダクション対応のデータ可視化を生成するのを支援する専門的なスキルとツールのセットを提供します。AntV可視化ライブラリ（G2、G6、X6）に必要な複雑な仕様と自然言語の要求との間のギャップを埋め、一般的なコーディングエラーと移行の課題を軽減します。

仕組み

このプロジェクトは、LLMの正確性を向上させる「ハーネスエンジニアリング」アプローチを実装しています。以下のコンポーネントを提供します：

• AIスキル: G2（統計チャート）、G6（グラフ/ネットワーク分析）、X6（インタラクティブエディタ）、GPT-Vis（AIネイティブ構文）、インフォグラフィック作成者など、異なる可視化ニーズに対応する専門的なジェネレータのコレクション。
• コンテキスト取得サービス: HTTP API、CLI、TypeScript SDKを提供し、AIモデルがハイブリッド検索を用いて最も関連性の高いドキュメント、制約、コードスニペットを取得できるようにします。これにより生成されたコードの正確性が保証されます。
• 統合: これらのスキルはClaude CodeなどのAIコーディングツールに追加可能で、npx経由で複数のエージェントにインストール可能です。

対象ユーザー

チャート、グラフ、インフォグラフィックの自動生成にAIエージェントを使用する開発者やデータアナリスト、またAI駆動のデータ分析ワークフローにAntVライブラリを統合する人々。

主な特徴

• 高い正確性: 174件のケースで厳密にテストされ、G2チャートで最大98.2%の正確性を達成。
• 包括的なカバレッジ: 26種類以上のチャートタイプ、10種類以上のグラフレイアウトアルゴリズム、50種類以上のインフォグラフィックテンプレートをサポート。
• ハイブリッド取得: FTS（全文検索）とVector（HNSW ANN）検索を組み合わせ、RRF融合により正確なコンテキスト取得を実現。
• AIネイティブ構文: GPT-Visを含み、フレームワークに依存せず、LLM生成に特化したマークダウン風構文を提供。