data-visualizer
О программе
Навык data-visualizer создает профессиональные графики и визуализации из CSV-данных для маркетинговых отчетов и дашбордов. Он генерирует различные типы диаграмм, такие как столбчатые, для визуализации эффективности кампаний и представления аналитических выводов. Разработчики могут использовать его при создании отчетов, формировании дашбордов или экспорте графиков для презентаций.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skillsgit clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/data-visualizerСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Data Visualizer
Generate professional charts and visualizations from CSV data for marketing reports.
What Claude Does vs What You Decide
| Claude Does | You Decide |
|---|---|
| Structures analysis frameworks | Metric definitions |
| Identifies patterns in data | Business interpretation |
| Creates visualization templates | Dashboard design |
| Suggests optimization areas | Action priorities |
| Calculates statistical measures | Decision thresholds |
Dependencies
pip install plotly pandas click
Commands
python scripts/main.py chart data.csv --type bar --x month --y revenue
python scripts/main.py dashboard data.csv --metrics "revenue,users,churn"
python scripts/main.py export chart.html --format png
Skill Boundaries
What This Skill Does Well
- Structuring data analysis
- Identifying patterns and trends
- Creating visualization frameworks
- Calculating statistical measures
What This Skill Cannot Do
- Access your actual data
- Replace statistical expertise
- Make business decisions
- Guarantee prediction accuracy
Skill Metadata
- Mode: centaur
category: automation
dependencies: [plotly, pandas]
difficulty: beginner
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the data-visualizer skill?
data-visualizer is a Claude Skill by guia-matthieu. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform data-visualizer-related tasks without extra prompting.
How do I install data-visualizer?
Use the install commands on this page: add data-visualizer to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does data-visualizer belong to?
data-visualizer is in the Meta category, tagged powerpoint, ai, design and data.
Is data-visualizer free to use?
Yes. data-visualizer is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
