antvis/chart-visualization-skills

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 에이전트와 LLM이 정확하고 프로덕션 준비된 데이터 시각화를 생성할 수 있도록 도와주는 전문적인 기술과 도구 세트를 제공합니다. AntV 시각화 라이브러리(G2, G6, X6)에 필요한 복잡한 사양과 자연어 요청 사이의 격차를 메우며, 일반적인 코드 오류와 마이그레이션 문제를 줄입니다.

작동 방식

이 프로젝트는 LLM의 정확도를 향상시키기 위한 '하네스 엔지니어링' 접근법을 구현합니다. 다음과 같은 구성 요소를 제공합니다:

• AI 기술: G2(통계 차트), G6(그래프/네트워크 분석), X6(인터랙티브 에디터), GPT-Vis(AI 네이티브 구문), 인포그래픽 생성기 등 다양한 시각화 요구에 맞는 전문 생성기 모음.
• 컨텍스트 검색 서비스: 하이브리드 검색을 사용하여 가장 관련성 높은 문서, 제약 조건, 코드 스니펫을 검색할 수 있도록 HTTP API, CLI, TypeScript SDK를 제공하여 생성된 코드의 정확성을 보장합니다.
• 통합: 이 기술들은 Claude Code와 같은 AI 코딩 도구에 추가하거나 npx를 통해 여러 에이전트에 설치할 수 있습니다.

대상 사용자

차트, 그래프, 인포그래픽 생성을 자동화하기 위해 AI 에이전트를 사용하는 개발자 및 데이터 분석가, 또는 AI 기반 데이터 분석 워크플로우에 AntV 라이브러리를 통합하는 사람들.

주요 특징

• 고정확도: 174개 사례에 대해 엄격히 테스트하여 G2 차트에서 최대 98.2%의 정확도를 달성.
• 포괄적인 커버리지: 26개 이상의 차트 유형, 10개 이상의 그래프 레이아웃 알고리즘, 50개 이상의 인포그래픽 템플릿을 지원.
• 하이브리드 검색: FTS(전체 텍스트 검색)와 Vector(HNSW ANN) 검색을 결합하고 RRF 융합을 통해 정확한 컨텍스트 검색을 실현.
• AI 네이티브 구문: GPT-Vis를 포함하여 프레임워크에 종속되지 않고 LLM 생성에 특화된 마크다운 유사 구문을 제공.