antvis/chart-visualization-skills

解决的问题

该项目提供了一套专门的技能和工具，帮助AI代理和LLM生成准确、可投入生产的数据可视化图表。它弥合了自然语言请求与AntV可视化库（G2、G6、X6）所需复杂规范之间的差距，减少了常见的编码错误和迁移陷阱。

工作原理

该项目采用“Harness Engineering”方法来提升LLM的准确性。提供以下组件：

• AI技能：针对不同可视化需求的专用生成器集合，包括G2（统计图表）、G6（图/网络分析）、X6（交互式编辑器）、GPT-Vis（AI原生语法）以及信息图创建者。
• 上下文检索服务：提供HTTP API、CLI和TypeScript SDK，允许AI模型通过混合搜索获取最相关的文档、约束和代码片段，确保生成的代码正确无误。
• 集成：这些技能可添加到Claude Code等AI编码工具中，或通过npx安装到多个代理中。

适用人群

使用AI代理自动化创建图表、图形和信息图的开发者和数据分析师，以及将AntV库集成到AI驱动的数据分析工作流中的用户。

主要亮点

• 高准确性：经过174个案例的严格测试，G2图表准确率最高达98.2%。
• 全面覆盖：支持26种以上图表类型、10多种图布局算法，以及50多种信息图模板。
• 混合检索：结合全文搜索（FTS）与向量搜索（HNSW ANN），通过RRF融合实现精准上下文检索。
• AI原生语法：包含GPT-Vis，一种与框架无关、类似Markdown的语法，专为LLM生成设计。