随着 AI 变得越来越强大且应用日益广泛，越来越多的人依赖它来分析数据和制作图表。然而，生成结果往往不够稳定，常常需要反复调整提示词才能得到满意的效果。图表技能通过提供结构化指导，帮助 AI 智能体生成更准确、更一致、可直接用于演示的可视化图形，从而解决了这一问题。在本指南中，你将了解实用的 AI 图表技能，并学习如何针对不同的数据可视化任务选择合适的技能。
什么是 AI 图表技能？
AI 图表技能帮助 AI 智能体处理数据可视化工作流，从选择合适的图表格式到组织可视化报告、呈现关键洞察。它们可以支持创建图表、优化仪表盘布局，以及根据具体需求准备数据驱动的演示文稿等任务。使用 Kimi，用户可以直接使用内置图表技能，也可以为不同的数据分析和可视化需求创建定制技能。
简化图表创建的 8 个 Kimi 内置技能
如果你正在使用 Kimi，你已经可以使用多个内置技能，让图表创建和数据可视化变得更简单。这些技能只需简单的提示词，就能根据你的数据生成图表、图示、时间轴、仪表盘等各种可视化输出。请看下面 Kimi 的内置图表技能，了解它们各自能支持哪些可视化任务。
| 技能名称 | 说明 |
|---|---|
| chart-image | 根据数据生成出版级质量的 PNG 图表图片，支持折线图、柱状图、面积图、K 线图、饼图和热力图。当用户要求可视化数据、创建图形、绘制时间序列图，或为报告、警报、仪表盘生成图表时触发。以轻量级的无浏览器 Node.js 进程运行。 |
| code-to-diagram | 分析代码库并自动生成架构图、流程图和组织架构图。通过 AST 解析映射 Python、JS/TS、Go 和 Java 的导入依赖关系，输出 Mermaid 或 SVG 文件。当用户要求可视化代码架构、理解依赖关系、绘制流程图，或根据源代码创建模块图时触发。 |
| data-viz-renderer | 根据 JSON 数据生成独立的 HTML/SVG 信息图，包括统计卡片、柱状图、流程图和混合仪表盘。提供 8 种配色方案和内置图标，无需外部依赖。当用户请求数据可视化、信息图、图表或仪表盘时触发。 |
| gantt-planner | 根据任务列表和依赖关系生成带关键路径法（CPM）分析的交互式 HTML 甘特图，突出显示关键路径并计算浮动时间。当用户要求创建甘特图、安排项目任务、分析关键路径、可视化依赖关系，或提及项目时间线、里程碑、任务排期时使用。 |
| process-doc | 记录业务流程——流程图、RACI 矩阵和标准作业流程（SOP）。适用于将存在于某人脑中的流程正式化、构建 RACI 矩阵以明确职责归属、为交接或审计编写 SOP，或记录工作实际执行过程中的异常情况和边缘案例。 |
| story-map-builder | 生成交互式 HTML 用户故事地图，以“史诗 → 特性 → 故事”结构可视化产品需求，并支持 MoSCoW 优先级标注和按发布版本分组的泳道展示。当用户提及故事地图、待办事项可视化、MoSCoW 优先级、发布规划，或要求将需求整理成故事地图时触发。 |
| timeline-builder | 根据 JSON 数据生成美观的交互式时间线 HTML 页面，支持垂直、水平或双侧布局，可展开详情，并支持自定义颜色。适用于项目里程碑、公司历史或简历展示。当用户提及时间线、事件历史、项目里程碑、发布日志，或要求将按时间顺序排列的数据可视化时触发。 |
| sun-path | 为建筑设计分析日照和阴影，生成日照路径图、太阳位置数据、阴影图和热舒适度图表。当用户提出关于太阳位置、阴影分析、年日照时长，或针对特定地点和时间的图表需求时触发。 |
如何在 Kimi 中使用内置图表技能？
在 Kimi 中，你只需用简单的提示词就能使用内置图表技能。选择所需的技能，描述你想要的图表或可视化类型，Kimi 就会自动生成结果。按照以下步骤开始使用。
步骤 1：输入技能指令
在输入框中输入图表相关的技能指令，例如 /chart-image，以激活你想使用的技能。
步骤 2：开始任务
说明你想要可视化的数据或所需的图表类型。Kimi 会应用所选技能，生成相应的图表或可视化输出。
示例提示词：
选定技能后，Kimi 会按照预设的工作流，根据你的提示词、目标和任务要求生成结果。
步骤 3：检查输出结果
图表生成后，检查输出结果是否符合你的要求。如有需要可以调整提示词，或直接将生成的图表用于报告、演示文稿或仪表盘中。
值得一试的 8 个开源 AI 图表技能
内置技能是很好的起点，但可用的资源远不止这些。开源图表技能能为你提供更多选择，帮助你在不同项目中创建交互式图表、仪表盘、图示等各类数据可视化内容。请看下面的开源图表技能，找到适合你可视化工作流的工具。
| 技能名称 | 说明 | 链接 |
|---|---|---|
| d3-visualization | 教智能体生成 D3 图表和交互式数据可视化。这是一套全面的 D3.js 技能，涵盖各类图表和技术示例，赋予智能体专家级知识，用于为编辑仪表盘、报告和说明性图表生成复杂的交互式可视化内容。 | https://github.com/jiannanya/snow-d3 |
| openchart | 使用 OpenChart 生成图表、表格、图形和桑基图。属于 OpenData 平台官方智能体技能的一部分，用于数据可视化与设计，基于 Agent Skills 规范构建。 | https://github.com/tryopendata/skills |
| data-visualization | 让开发者能够使用 matplotlib 和 seaborn 创建清晰、有效的数据可视化，用于探索性分析和与相关方沟通。适合通过直方图、散点图和热力图将复杂数据转化为洞见。 | https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts |
| mckinsey-style-visualization | 一款智能体技能，可将杂乱的笔记、指标和文字内容转化为适合高管阅读的可视化成果，包括董事会幻灯片、报告、提案、培训材料、技术图表和信息图，内置渲染器可生成真正的 SVG 幻灯片。 | https://github.com/kgraph57/mckinsey-style-visualization-skill |
| preview-d3 | 作为预览技能套件的一部分，提供交互式 2D 数据可视化。这是一款独立工具，可直接在浏览器中渲染可视化预览，无需服务器或外部依赖，只需打开自包含的 HTML 文件即可立即查看。 | https://github.com/veelenga/preview-skills |
| markdown-viewer-skills | 专为 AI 编程智能体设计的一套技能，可直接在 Markdown 中创建精美的图表和可视化内容。共 14 项技能，涵盖 5 种渲染引擎，覆盖软件建模、企业架构、数据分析以及编辑级质量的内容卡片等场景。 | https://github.com/markdown-viewer/skills |
| svg-design | 作为 OpenDesign 插件的一部分，创建 SVG 徽标、图标和图形。它属于 OpenData 平台官方智能体技能库中用于视觉设计和图表元素制作的技能。 | https://github.com/tryopendata/skills |
| snow-d3 | 全面的 D3.js 技能，涵盖多种图表类型和技巧的示例。让智能体具备生成复杂交互式可视化图形的专业级能力，包括可缩放矩形树图、力导向网络图和日历热力图。 | https://github.com/jiannanya/snow-d3 |
如何用外部 AI 图表技能扩展 Kimi？
你可以通过分享想使用的技能所在的 GitHub 仓库，将开源图表技能添加到 Kimi 中。安装完成后，该技能会出现在你的工作空间中，供后续图表和可视化任务使用。具体操作如下。
步骤 1：输入提示词
打开 Kimi，让它使用该仓库的 GitHub URL 安装图表技能。
提示词示例：
第二步：让 AI 自动安装技能
Kimi 会下载所需文件、配置技能并完成使用前的准备工作。安装完成后，新的图表技能就会出现在你的可用技能列表中，方便调用。
第三步：使用技能
选择已安装的技能并激活，然后描述你想创建的图表或可视化效果。Kimi 会调用该技能生成对应的可视化内容。
在 Kimi 中用自定义技能进一步提升数据可视化
Kimi 还支持你根据现有文档和资料创建自己的图表技能。如果你希望 AI 在后续可视化任务中沿用你偏好的绘图方法、格式规则或报告标准，这个功能会很有用。按照以下步骤在 Kimi 中构建自定义技能。
第一步：进入文档转技能工具
打开 Kimi 技能，选择“文档转技能”，开始创建你的自定义图表技能。
第二步：上传文件
上传你希望技能学习的资料，例如绘图规范、仪表盘模板、可视化标准、报告文档或数据格式说明。Kimi 会将这些内容整理成一个可复用的技能。
第三步：创建并使用你的技能
处理完文件后，Kimi 会创建一个自定义技能，你可以用它按照自己偏好的风格和流程生成图表和可视化内容。之后你还可以更新该技能，或将其导出用于其他项目。
你可以随时编辑技能，完善说明、更新流程、优化效果。定稿后，就可以保存下来以便复用、分享，或在不同任务间进行管理。
如何更有效地使用 AI 图表技能？
生成图表只是流程的一部分。数据、提示词和说明的质量，会直接影响最终可视化效果的实用性。以下技巧能帮助你更有效地使用 AI 绘图技能，生成更清晰、更有意义的图表。
明确你的可视化目标
在使用图表技能之前，先想清楚你想让图表展示什么，比如趋势、对比、关系或整体表现。明确的目标能帮助 AI 选择最合适的可视化方式。例如，趋势分析最适合用折线图，而类别对比更适合用柱状图。
准备干净、结构清晰的数据
组织良好的数据能生成更准确、更可靠的图表。请确保数据集列名清晰、格式统一、数值完整，没有重复或错误的条目。干净的数据有助于 AI 生成更易理解的可视化结果。
借助 AI 选择合适的图表类型
每种图表类型都有各自的适用场景，不要对所有数据集都用同一种格式。可以让 AI 根据你的数据和目标推荐最合适的可视化方式，这样能帮你选出更有效传达信息的图表。
写出详细的提示词以获得定制化结果
具体的说明能帮助 AI 生成更符合你需求的图表。与其只说“做一张销售图表”，不如说明图表格式、数据范围、受众以及需要突出的重点内容。你还可以让 AI 添加标题、标签或注释，让最终的可视化内容信息更丰富。
用 AI 从图表中提取洞察
AI 图表技能不仅能生成图形，还能帮你解读图表背后的数据。生成图表后，可以让 AI 找出趋势、异常变化、可能的原因以及可行的建议。这样图表就不再只是简单的图示，而是能支持分析和决策的工具。
通过多次迭代打磨图表
第一次生成的图表并不一定是最好的版本。查看输出结果并给出后续指令，改善可读性、调整布局、简化复杂信息，或突出特定数据点。通过反复打磨，你可以生成适合用于报告和演示的精细图表。
总结
好的可视化能让数据更容易理解、分享和运用。合适的绘图技能能简化重复性工作，帮助你在不同项目中生成更一致、更专业的成果。随着需求的增长，你还可以自定义这些技能，使其贴合自己的工作流程和报告风格。快来体验 Kimi，探索内置及自定义图表技能，让数据可视化更快、更智能。