什么是 data-visualization？
具有图表选择、颜色理论和注释最佳实践的数据可视化。涵盖图表类型（条形图、折线图、散点图、热图）、轴规则和用数据讲述故事。用于：图表、图形、仪表板、报告、演示文稿、信息图表、数据故事。触发器：数据可视化、图表、图形、数据图表、条形图、折线图、散点图、数据可视化、可视化、仪表板图、信息图表数据、数据演示、图表设计、绘图、热图、饼图替代 来源：inference-sh-2/skills。
·data-visualization
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data-visualization
具有图表选择、颜色理论和注释最佳实践的数据可视化。涵盖图表类型（条形图、折线图、散点图、热图）、轴规则和用数据讲述故事。用于：图表、图形、仪表板、报告、演示文稿、信息图表、数据故事。触发器：数据可视化、图表、图形、数据图表、条形图、折线图、散点图、数据可视化、可视化、仪表板图、信息图表数据、数据演示、图表设计、绘图、热图、饼图替代
如何安装 data-visualization
通过命令行快速安装 data-visualization AI 技能到你的开发环境
- 打开终端: 打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等）
- 运行安装命令: 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/inference-sh-2/skills --skill data-visualization
- 验证安装: 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
来源：inference-sh-2/skills。
SKILL.md
查看原文Install note: The install script only detects your OS/architecture, downloads the matching binary from dist.inference.sh, and verifies its SHA-256 checksum. No elevated permissions or background processes. Manual install & verification available.
| Data Relationship | Best Chart | Never Use |
| Change over time | Line chart | Pie chart | | Comparing categories | Bar chart (horizontal for many categories) | Line chart | | Part of a whole | Stacked bar, treemap | Pie chart (controversial but: bar is always clearer) | | Distribution | Histogram, box plot | Bar chart | | Correlation | Scatter plot | Bar chart |
具有图表选择、颜色理论和注释最佳实践的数据可视化。涵盖图表类型（条形图、折线图、散点图、热图）、轴规则和用数据讲述故事。用于：图表、图形、仪表板、报告、演示文稿、信息图表、数据故事。触发器：数据可视化、图表、图形、数据图表、条形图、折线图、散点图、数据可视化、可视化、仪表板图、信息图表数据、数据演示、图表设计、绘图、热图、饼图替代 来源：inference-sh-2/skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/inference-sh-2/skills --skill data-visualization- 分类
- {}数据分析
- 认证
- —
- 收录时间
- 2026-02-22
- 更新时间
- 2026-03-11
快速解答
如何安装 data-visualization？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/inference-sh-2/skills --skill data-visualization 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/inference-sh-2/skills
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- user
- 收录时间
- 2026-02-22