Da KI leistungsfähiger und breiter eingesetzt wird, verlassen sich immer mehr Menschen darauf, um Daten zu analysieren und Diagramme zu erstellen. Die Ergebnisse können jedoch uneinheitlich ausfallen und erfordern oft wiederholtes Nachfragen. Chart-Skills lösen dieses Problem, indem sie strukturierte Anweisungen bereitstellen, die KI-Agents dabei helfen, präzisere, konsistentere und präsentationsreife Visualisierungen zu erstellen. In diesem Leitfaden lernst du praxisnahe KI-Chart-Skills kennen und erfährst, wie du die richtigen für unterschiedliche Datenvisualisierungsaufgaben auswählst.
Was sind KI-Charting-Skills?
KI-Charting-Skills helfen KI-Agents bei Datenvisualisierungsabläufen – von der Auswahl geeigneter Diagrammformate über die Strukturierung visueller Berichte bis hin zur Darstellung zentraler Erkenntnisse. Sie können Aufgaben wie die Erstellung von Diagrammen, die Verbesserung von Dashboard-Layouts und die Vorbereitung datengestützter Präsentationen je nach Anforderung unterstützen. Mit Kimi können Nutzer integrierte Charting-Skills anwenden oder eigene Skills für unterschiedliche Datenanalyse- und Visualisierungsbedürfnisse erstellen.
8 integrierte Kimi-Skills, die die Diagrammerstellung vereinfachen
Wenn du Kimi nutzt, hast du bereits Zugriff auf mehrere integrierte Skills, die die Diagrammerstellung und Datenvisualisierung deutlich erleichtern. Diese Skills können mit einfachen Prompts Diagramme, Grafiken, Zeitleisten, Dashboards und andere visuelle Ausgaben aus deinen Daten erzeugen. Entdecke unten Kimis integrierte Chart-Skills und sieh, wie jeder davon unterschiedliche Visualisierungsaufgaben unterstützen kann.
| Skill-Name | Beschreibung |
|---|---|
| chart-image | Erzeugt aus Daten PNG-Diagrammbilder in Veröffentlichungsqualität und unterstützt Linien-, Balken-, Flächen-, Candlestick-, Kreis- und Heatmap-Diagramme. Wird ausgelöst, wenn der Nutzer Daten visualisieren, ein Diagramm erstellen, eine Zeitreihe darstellen oder ein Chart für einen Bericht, eine Warnmeldung oder ein Dashboard erzeugen möchte. Läuft als leichtgewichtiger, headless Node.js-Prozess ohne Browser. |
| code-to-diagram | Analysiert Codebasen und erstellt automatisch Architekturdiagramme, Flowcharts und Organigramme. Nutzt AST-Parsing, um Import-Abhängigkeiten für Python, JS/TS, Go und Java abzubilden, und gibt Mermaid- oder SVG-Dateien aus. Wird ausgelöst, wenn Nutzer eine Code-Architektur visualisieren, Abhängigkeiten verstehen, ein Flowchart zeichnen oder ein Moduldiagramm aus Quellcode erstellen möchten. |
| data-viz-renderer | Erzeugt eigenständige HTML/SVG-Infografiken aus JSON-Daten, einschließlich Statistikkarten, Balkendiagrammen, Flussdiagrammen und gemischten Dashboards. Bietet 8 Farbpaletten und integrierte Icons ganz ohne externe Abhängigkeiten. Wird ausgelöst, wenn Nutzer Datenvisualisierungen, Infografiken, Diagramme oder Dashboards anfordern. |
| gantt-planner | Erstellt interaktive HTML-Gantt-Diagramme mit Critical-Path-Method-(CPM)-Analyse aus Aufgabenlisten und Abhängigkeiten, hebt den kritischen Pfad hervor und berechnet Pufferzeiten. Wird genutzt, wenn der Nutzer ein Gantt-Diagramm erstellen, Projektaufgaben planen, den kritischen Pfad analysieren, Abhängigkeiten visualisieren oder Projektzeitpläne, Meilensteine oder Aufgabenplanung erwähnen möchte. |
| process-doc | Dokumentiert einen Geschäftsprozess – mit Flowcharts, RACI und SOPs. Wird genutzt, um einen Prozess zu formalisieren, der bisher nur im Kopf einer Person existiert, eine RACI-Matrix zu erstellen, die klärt, wer wofür zuständig ist, eine SOP für eine Übergabe oder ein Audit zu schreiben oder die Ausnahmen und Sonderfälle zu erfassen, wie Arbeit tatsächlich abläuft. |
| story-map-builder | Erzeugt eine interaktive HTML-User-Story-Map, die Produktanforderungen in einer Epic-→-Feature-→-Story-Struktur visualisiert, mit MoSCoW-Prioritätskennzeichnung und Gruppierung in Release-Swimlanes. Wird ausgelöst, wenn der Nutzer Story Mapping, Backlog-Visualisierung, MoSCoW-Priorisierung oder Release-Planung erwähnt oder darum bittet, Anforderungen in einer Story-Map zu organisieren. |
| timeline-builder | Erstellt ansprechende, interaktive Timeline-HTML-Seiten aus JSON-Daten, mit vertikalen, horizontalen oder zweiseitigen Layouts, einklappbaren Details und individuellen Farben. Ideal für Projektmeilensteine, Firmenhistorien oder Lebensläufe. Wird ausgelöst, wenn ein Nutzer Timeline, Ereignishistorie, Projektmeilensteine, Release-Log erwähnt oder darum bittet, eine chronologische Datenabfolge zu visualisieren. |
| sun-path | Analysiert Sonnenlicht und Schattenwurf für architektonische Entwürfe und erzeugt Sonnenstandsdiagramme, Sonnenpositionsdaten, Schattendarstellungen und Diagramme zum thermischen Komfort. Wird ausgelöst durch Anfragen zu Sonnenstand, Schattenanalyse, jährlichen Sonnenstunden oder Diagrammen für einen bestimmten Ort und Zeitpunkt. |
Wie greift man auf integrierte Chart-Skills in Kimi zu?
Mit Kimi kannst du integrierte Chart-Skills über einfache Prompts nutzen. Wähle den benötigten Skill aus, beschreibe die Art des gewünschten Diagramms oder der Visualisierung, und Kimi erstellt sie automatisch. Folge diesen Schritten, um loszulegen.
Schritt 1: Skill-Befehl eingeben
Gib einen diagrammbezogenen Skill-Befehl wie /chart-image in das Eingabefeld ein, um den gewünschten Skill zu aktivieren.
Schritt 2: Aufgabe starten
Beschreibe die Daten, die du visualisieren möchtest, oder die Art des benötigten Diagramms. Kimi wendet den ausgewählten Skill an, um das passende Diagramm oder die visuelle Ausgabe zu erstellen.
Beispiel-Prompt:
Sobald ein Skill ausgewählt ist, wendet Kimi den vordefinierten Ablauf an und erzeugt Ergebnisse gemäß deinen Prompts, Zielen und Aufgabenanforderungen.
Schritt 3: Ausgabe überprüfen
Sobald das Diagramm fertig ist, überprüfe die Ausgabe, um sicherzustellen, dass sie deinen Anforderungen entspricht. Du kannst deinen Prompt bei Bedarf anpassen oder das erstellte Diagramm in Berichten, Präsentationen oder Dashboards verwenden.
8 Open-Source-KI-Chart-Skills, die du ausprobieren solltest
Integrierte Skills sind ein guter Einstieg, aber sie sind nur ein Teil dessen, was verfügbar ist. Open-Source-Chart-Skills bieten dir noch mehr Möglichkeiten, interaktive Diagramme, Dashboards, Grafiken und andere Datenvisualisierungen für unterschiedliche Projekte zu erstellen. Entdecke unten die Open-Source-Chart-Skills und finde Tools, die zu deinem Visualisierungsablauf passen.
| Skill-Name | Beschreibung | URL |
|---|---|---|
| d3-visualization | Bringt dem Agent bei, D3-Diagramme und interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen. Ein umfassender D3.js-Skill mit Beispielen zu verschiedenen Diagrammtypen und Techniken, der dem Agent Expertenwissen vermittelt, um komplexe, interaktive Visualisierungen für redaktionelle Dashboards, Berichte und erklärende Grafiken zu erzeugen. | https://github.com/jiannanya/snow-d3 |
| openchart | Erstellt Diagramme, Tabellen, Grafiken und Sankey-Diagramme mit OpenChart. Teil der offiziellen Agent-Skills der OpenData-Plattform für Datenvisualisierung und Design, basierend auf der Agent-Skills-Spezifikation. | https://github.com/tryopendata/skills |
| data-visualization | Ermöglicht Entwicklern, mit matplotlib und seaborn klare, wirkungsvolle Datenvisualisierungen für explorative Analysen und die Kommunikation mit Stakeholdern zu erstellen. Ideal, um komplexe Daten mithilfe von Histogrammen, Streudiagrammen und Heatmaps in Erkenntnisse zu verwandeln. | https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts |
| mckinsey-style-visualization | Ein Agent-Skill, der unstrukturierte Notizen, Kennzahlen und Fließtext in vorstandsreife Visualisierungen verwandelt, darunter Präsentationsfolien, Berichte, Angebote, Schulungsmaterialien, technische Diagramme und Infografiken – mit einem integrierten Renderer, der echte SVG-Folien erzeugt. | https://github.com/kgraph57/mckinsey-style-visualization-skill |
| preview-d3 | Interaktive 2D-Datenvisualisierungen als Teil der Preview-Skill-Suite. Ein eigenständiges Tool, das visuelle Vorschauen direkt im Browser rendert, ganz ohne Server oder externe Abhängigkeiten – nur eigenständige HTML-Dateien, die sich sofort öffnen lassen. | https://github.com/veelenga/preview-skills |
| markdown-viewer-skills | Ausgefeilte Skills für KI-Coding-Agents, mit denen sich beeindruckende Diagramme und Visualisierungen direkt in Markdown erstellen lassen. 14 Skills, die 5 Rendering-Engines abdecken – von Softwaremodellierung über Unternehmensarchitektur und Datenanalyse bis hin zu redaktionellen Content-Karten in hoher Qualität. | https://github.com/markdown-viewer/skills |
| svg-design | Erstellt SVG-Logos, Icons und Grafiken als Teil des OpenDesign-Plugins. Teil der offiziellen Agent-Skills der OpenData-Plattform für visuelles Design und Diagrammelemente. | https://github.com/tryopendata/skills |
| snow-d3 | Umfassende D3.js-Skills mit Beispielen zu verschiedenen Diagrammtypen und Techniken. Verleiht dem Agent Expertenwissen zur Erstellung komplexer, interaktiver Visualisierungen wie zoombare Treemaps, kraftbasierte Netzwerkgraphen und Kalender-Heatmaps. | https://github.com/jiannanya/snow-d3 |
Wie erweitert man Kimi mit externen KI-Chart-Skills?
Du kannst Open-Source-Chart-Skills zu Kimi hinzufügen, indem du das GitHub-Repository des gewünschten Skills teilst. Nach der Installation steht der Skill in deinem Workspace zur Verfügung und kann für zukünftige Diagramm- und Visualisierungsaufgaben genutzt werden. So geht's.
Schritt 1: Prompt eingeben
Öffne Kimi und lass es die Chart-Skill über die GitHub-URL des Repositorys installieren.
Beispiel-Prompt:
Schritt 2: KI die Skill automatisch installieren lassen
Kimi lädt die benötigten Dateien herunter, konfiguriert die Skill und bereitet sie zur Nutzung vor. Sobald die Installation abgeschlossen ist, kann die neue Chart-Skill ganz einfach zu deinen verfügbaren Skills hinzugefügt werden.
Schritt 3: Die Skill nutzen
Wähle die installierte Skill aus, aktiviere sie und beschreibe das Diagramm oder die Visualisierung, die du erstellen möchtest. Kimi wendet die Skill an, um das gewünschte visuelle Ergebnis zu erzeugen.
Mit benutzerdefinierten Skills in Kimi die Datenvisualisierung weiter vorantreiben
Mit Kimi kannst du außerdem eigene Chart-Skills aus vorhandenen Dokumenten und Ressourcen erstellen. Das ist nützlich, wenn die KI bei künftigen Visualisierungsaufgaben deinen bevorzugten Diagrammmethoden, Formatierungsregeln oder Berichtsstandards folgen soll. Führe die folgenden Schritte aus, um eigene Skills in Kimi zu erstellen.
Schritt 1: Auf das Tool „Dokument zu Skill“ zugreifen
Öffne Kimi Skills und wähle „Dokument zu Skills“, um deine benutzerdefinierte Chart-Skill zu erstellen.
Schritt 2: Dateien hochladen
Lade die Ressourcen hoch, aus denen die Skill lernen soll, etwa Diagramm-Richtlinien, Dashboard-Vorlagen, Visualisierungsstandards, Berichtsdokumente oder Anweisungen zur Datenformatierung. Kimi organisiert die Inhalte zu einer wiederverwendbaren Skill.
Schritt 3: Deine Skill erstellen und nutzen
Nach der Verarbeitung der Dateien erstellt Kimi eine benutzerdefinierte Skill, mit der du Diagramme und Visualisierungen im gewünschten Stil und Workflow erzeugen kannst. Du kannst die Skill später auch aktualisieren oder für andere Projekte exportieren.
Bearbeite deine Skill jederzeit, um Anweisungen zu verbessern, Workflows zu aktualisieren und Ergebnisse zu optimieren. Speichere sie nach der Fertigstellung zur Wiederverwendung, zum Teilen oder zur Verwaltung über verschiedene Aufgaben hinweg.
Wie nutzt man KI-Chart-Skills so, dass sie besser funktionieren?
Ein Diagramm zu erstellen ist nur ein Teil des Prozesses. Die Qualität deiner Daten, Prompts und Anweisungen hat einen großen Einfluss darauf, wie nützlich die endgültige Visualisierung wird. Die folgenden Tipps helfen dir, KI-Chart-Skills effektiver zu nutzen und klarere, aussagekräftigere Diagramme zu erstellen.
Definiere dein Visualisierungsziel klar
Entscheide vor der Nutzung von Chart-Skills, was das Diagramm zeigen soll, zum Beispiel Trends, Vergleiche, Zusammenhänge oder die Gesamtleistung. Ein klares Ziel hilft der KI, die passendste Visualisierung auszuwählen. Trendanalysen funktionieren beispielsweise am besten mit einem Liniendiagramm, während Kategorienvergleiche sich besser als Balkendiagramm darstellen lassen.
Bereite saubere, strukturierte Daten vor
Gut organisierte Daten führen zu präziseren und zuverlässigeren Diagrammen. Achte darauf, dass dein Datensatz klare Spaltennamen, eine einheitliche Formatierung, vollständige Werte und keine doppelten oder fehlerhaften Einträge enthält. Saubere Daten helfen der KI, leichter verständliche Visualisierungen zu erzeugen.
Wähle mit KI-Unterstützung den richtigen Diagrammtyp
Jeder Diagrammtyp ist für einen anderen Zweck konzipiert, daher solltest du nicht für jeden Datensatz dasselbe Format verwenden. Bitte die KI, basierend auf deinen Daten und Zielen die passendste Visualisierung vorzuschlagen. So kannst du Diagramme auswählen, die Informationen wirkungsvoller vermitteln.
Schreibe detaillierte Prompts für individuelle Ergebnisse
Konkrete Anweisungen helfen der KI, Diagramme zu erstellen, die besser zu deinen Anforderungen passen. Statt einfach nur „Erstelle ein Verkaufsdiagramm“ zu verlangen, gib Details zu Diagrammformat, Datenbereich, Zielgruppe und wichtigen hervorzuhebenden Elementen an. Du kannst die KI bitten, Titel, Beschriftungen oder Anmerkungen hinzuzufügen, um die endgültige Visualisierung informativer zu machen.
Nutze KI, um Erkenntnisse aus Diagrammen zu gewinnen
KI-Chart-Skills können mehr als nur Visuals erzeugen. Sie können auch helfen, die zugrunde liegenden Daten zu interpretieren. Bitte die KI nach der Erstellung eines Diagramms, Trends, ungewöhnliche Veränderungen, mögliche Ursachen und umsetzbare Erkenntnisse zu identifizieren. Das macht aus Diagrammen mehr als bloße Illustrationen – sie werden zu Werkzeugen, die Analyse und Entscheidungsfindung unterstützen.
Verfeinere Diagramme durch mehrere Durchläufe
Das zuerst erzeugte Diagramm ist nicht immer die wirkungsvollste Version. Überprüfe das Ergebnis und gib Folgeanweisungen, um die Lesbarkeit zu verbessern, Layouts anzupassen, komplexe Informationen zu vereinfachen oder bestimmte Datenpunkte hervorzuheben. Iteratives Verfeinern hilft dir, ausgefeilte Diagramme für Berichte und Präsentationen zu erstellen.
Fazit
Gute Visualisierungen machen Daten leichter verständlich, teilbar und umsetzbar. Die richtigen Chart-Skills können repetitive Arbeit vereinfachen und dir helfen, projektübergreifend konsistentere und professionellere Ergebnisse zu erzielen. Wenn deine Anforderungen wachsen, kannst du diese Skills auch an deinen eigenen Workflow und Berichtsstil anpassen. Probiere Kimi aus, um integrierte und benutzerdefinierte Chart-Skills für schnellere, intelligentere Datenvisualisierung zu entdecken.