data-visualization とは?
Python (matplotlib、seaborn、plotly) を使用して効果的なデータ視覚化を作成します。チャートの作成、データセットに適したチャート タイプの選択、出版品質の図の作成、アクセシビリティや色彩理論などのデザイン原則の適用を行うときに使用します。 ソース: anthropics/knowledge-work-plugins。
Python (matplotlib、seaborn、plotly) を使用して効果的なデータ視覚化を作成します。チャートの作成、データセットに適したチャート タイプの選択、出版品質の図の作成、アクセシビリティや色彩理論などのデザイン原則の適用を行うときに使用します。
コマンドラインで data-visualization AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: anthropics/knowledge-work-plugins。
Chart selection guidance, Python visualization code patterns, design principles, and accessibility considerations for creating effective data visualizations.
| What You're Showing | Best Chart | Alternatives |
| Trend over time | Line chart | Area chart (if showing cumulative or composition) | | Comparison across categories | Vertical bar chart | Horizontal bar (many categories), lollipop chart | | Ranking | Horizontal bar chart | Dot plot, slope chart (comparing two periods) |
Python (matplotlib、seaborn、plotly) を使用して効果的なデータ視覚化を作成します。チャートの作成、データセットに適したチャート タイプの選択、出版品質の図の作成、アクセシビリティや色彩理論などのデザイン原則の適用を行うときに使用します。 ソース: anthropics/knowledge-work-plugins。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins --skill data-visualizationPython (matplotlib、seaborn、plotly) を使用して効果的なデータ視覚化を作成します。チャートの作成、データセットに適したチャート タイプの選択、出版品質の図の作成、アクセシビリティや色彩理論などのデザイン原則の適用を行うときに使用します。 ソース: anthropics/knowledge-work-plugins。
ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins --skill data-visualization インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins