¿Qué es data-visualization?
Úselo al animar cuadros, gráficos, paneles, transiciones de datos o cualquier trabajo de visualización de información. Fuente: dylantarre/animation-principles.
Úselo al animar cuadros, gráficos, paneles, transiciones de datos o cualquier trabajo de visualización de información.
Instala rápidamente el skill de IA data-visualization en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: dylantarre/animation-principles.
Apply Disney's 12 animation principles to charts, graphs, dashboards, and information displays.
| Squash & Stretch | Bar overshoot, elastic settling | | Anticipation | Brief pause before data loads | | Staging | Sequential reveal, focus hierarchy | | Straight Ahead / Pose to Pose | Streaming vs snapshot data | | Follow Through / Overlapping | Staggered element entry | | Slow In / Slow Out | Smooth value interpolation |
| Arc | Pie chart sweeps, flow diagrams | | Secondary Action | Labels following data points | | Timing | Entry 300-500ms, updates 200-300ms | | Exaggeration | Emphasize significant changes | | Solid Drawing | Consistent scales, clear relationships | | Appeal | Satisfying reveals, professional polish |
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/dylantarre/animation-principles --skill data-visualizationÚselo al animar cuadros, gráficos, paneles, transiciones de datos o cualquier trabajo de visualización de información. Fuente: dylantarre/animation-principles.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/dylantarre/animation-principles --skill data-visualization Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/dylantarre/animation-principles