隨著 AI 變得愈來愈強大且廣泛應用，愈來愈多人依賴它來分析資料與製作圖表。然而，結果可能不一致，往往需要反覆提示才能達到理想效果。圖表技能透過提供結構化指引來解決這個問題，幫助 AI agent 生成更準確、更一致、更適合直接呈現的視覺化內容。在本指南中，你將了解實用的 AI 圖表技能，並學會如何為不同的資料視覺化任務挑選合適的技能。
什麼是 AI 圖表技能？
AI 圖表技能能幫助 AI agent 處理資料視覺化流程，從選擇合適的圖表格式，到建構視覺報告、呈現關鍵洞察。它們可以支援建立圖表、優化儀表板版面、根據特定需求準備資料驅動的簡報等任務。使用 Kimi 時，使用者可以運用內建圖表技能，也可以針對不同的資料分析與視覺化需求自訂技能。
簡化圖表製作的 8 個 Kimi 內建技能
如果你使用 Kimi，就已經能使用多個內建技能，讓圖表製作與資料視覺化變得更輕鬆。這些技能只需簡單的提示詞，就能根據你的資料生成圖表、圖示、時間軸、儀表板及其他視覺化輸出。以下介紹 Kimi 的內建圖表技能，看看每一種如何支援不同的視覺化任務。
| 技能名稱 | 說明 |
|---|---|
| chart-image | 從資料生成可供發表的高品質 PNG 圖表圖片，支援折線圖、長條圖、面積圖、K 線圖、圓餅圖與熱力圖。當使用者要求將資料視覺化、建立圖形、繪製時間序列，或為報告、警示、儀表板生成圖表時觸發。以輕量、無介面的 Node.js 進程執行，無需瀏覽器。 |
| code-to-diagram | 分析程式碼庫，自動生成架構圖、流程圖與組織圖。使用 AST 解析來對應 Python、JS/TS、Go 和 Java 的匯入依賴關係，輸出 Mermaid 或 SVG 檔案。當使用者要求將程式碼架構視覺化、理解依賴關係、繪製流程圖，或根據原始碼建立模組圖時觸發。 |
| data-viz-renderer | 從 JSON 資料生成獨立的 HTML/SVG 資訊圖表，包括統計卡片、長條圖、流程圖與綜合儀表板。提供 8 種配色方案及內建圖示，無需任何外部依賴。當使用者要求資料視覺化、資訊圖表、圖表或儀表板時觸發。 |
| gantt-planner | 根據任務清單與依賴關係，生成帶有關鍵路徑法（CPM）分析的互動式 HTML 甘特圖，標示關鍵路徑並計算浮時。適用於使用者要求建立甘特圖、安排專案任務、分析關鍵路徑、視覺化依賴關係，或提及專案時程、里程碑、任務排程時使用。 |
| process-doc | 記錄業務流程——流程圖、RACI 矩陣與標準作業程序（SOP）。適用於將只存在於某人腦海中的流程正式化、建立 RACI 以釐清職責歸屬、為交接或稽核撰寫 SOP，或記錄實際工作執行中的例外情況與邊界案例時使用。 |
| story-map-builder | 生成互動式 HTML 使用者故事地圖，以「史詩 → 功能 → 故事」結構呈現產品需求，並支援 MoSCoW 優先級標記與依發布分組的泳道排列。當使用者提及故事地圖、待辦事項視覺化、MoSCoW 優先級、發布規劃，或要求將需求整理成故事地圖時觸發。 |
| timeline-builder | 根據 JSON 資料生成精美的互動式時間軸 HTML 頁面，支援垂直、水平或雙側佈局、可折疊細節與自訂配色，適合用於呈現專案里程碑、公司歷史或履歷。當使用者提及時間軸、事件歷史、專案里程碑、發布記錄，或要求將時間順序的資料視覺化時觸發。 |
| sun-path | 為建築設計分析日照與陰影，生成日照路徑圖、太陽方位資料、陰影圖與熱舒適度圖表。當使用者針對特定地點與時間詢問太陽位置、陰影分析、年日照時數或相關圖表時觸發。 |
如何在 Kimi 中使用內建圖表技能？
Kimi 讓你能透過簡單的提示詞使用內建圖表技能。選擇你需要的技能，描述你想要的圖表或視覺化類型，Kimi 就會自動為你生成。按照以下步驟開始使用。
步驟一：輸入技能指令
在輸入框中輸入與圖表相關的技能指令，例如 /chart-image，以啟用你想使用的技能。
步驟二：開始你的任務
說明你想視覺化的資料或所需的圖表類型。Kimi 會套用所選技能，生成合適的圖表或視覺輸出。
提示詞範例：
選定技能後，Kimi 會依照預先定義的流程，根據你的提示詞、目標與任務需求生成結果。
步驟三：檢視輸出結果
圖表生成後，檢視輸出結果，確認是否符合你的需求。如有需要可調整提示詞，也可以直接將生成的圖表用於報告、簡報或儀表板。
值得一試的 8 個開源 AI 圖表技能
內建技能是很好的入門選擇，但只是眾多選項中的一部分。開源圖表技能能為不同專案提供更多選擇，用於建立互動式圖表、儀表板、圖示及其他資料視覺化內容。以下介紹開源圖表技能，找出適合你視覺化流程的工具。
| 技能名稱 | 說明 | 網址 |
|---|---|---|
| d3-visualization | 教會 Agent 製作 D3 圖表與互動式資料視覺化內容。這是一項涵蓋各種圖表類型與技巧的完整 D3.js 技能，讓 Agent 具備專家級知識，能為編輯儀表板、報告與說明性圖表生成複雜的互動式視覺化內容。 | https://github.com/jiannanya/snow-d3 |
| openchart | 使用 OpenChart 生成圖表、表格、圖形與桑基圖。這是 OpenData 平台正式 Agent 技能的一部分，用於資料視覺化與設計，建構於 Agent Skills 規範之上。 | https://github.com/tryopendata/skills |
| data-visualization | 讓開發者能運用 matplotlib 和 seaborn 建立清晰有效的資料視覺化內容，適用於探索性分析與利害關係人溝通。非常適合透過直方圖、散佈圖與熱力圖，將複雜資料轉化為洞見。 | https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts |
| mckinsey-style-visualization | 這項 Agent 技能能將雜亂的筆記、指標與文字內容轉化為適合高層檢視的視覺化內容，包括董事會簡報、報告、提案、培訓資料、技術圖表與資訊圖表，並內建能生成真正 SVG 投影片的渲染器。 | https://github.com/kgraph57/mckinsey-style-visualization-skill |
| preview-d3 | 作為預覽技能套件的一部分，提供互動式 2D 資料視覺化。這是一款獨立工具，可直接在瀏覽器中呈現視覺化預覽，無需伺服器或外部依賴，只需可即時開啟的獨立 HTML 檔案。 | https://github.com/veelenga/preview-skills |
| markdown-viewer-skills | 為 AI 程式設計 Agent 打造的精選技能，可直接在 Markdown 中製作精美的圖表與視覺化內容。共 14 項技能，涵蓋 5 種渲染引擎，範圍從軟體建模到企業架構、資料分析，以及具編輯品質的內容卡片。 | https://github.com/markdown-viewer/skills |
| svg-design | 作為 OpenDesign 插件的一部分，用於建立 SVG 標誌、圖示與圖形。屬於官方 OpenData 平台代理技能中負責視覺設計與圖表元素的部分。 | https://github.com/tryopendata/skills |
| snow-d3 | 涵蓋各種圖表類型與技巧的完整 D3.js 技能集。讓 agent 具備專家級知識，能生成複雜的互動式視覺化效果，包括可縮放的樹狀圖、力導向網絡圖以及日曆熱力圖。 | https://github.com/jiannanya/snow-d3 |
如何用外部 AI 圖表技能擴充 Kimi？
你可以透過分享想使用的技能的 GitHub 儲存庫，將開源圖表技能新增至 Kimi。安裝完成後，該技能即可在你的工作區中使用，供日後的圖表製作與視覺化任務使用。以下是操作方法。
步驟一：輸入提示詞
打開 Kimi，讓它使用該倉庫的 GitHub URL 安裝圖表技能。
提示詞範例：
步驟 2：讓 AI 自動安裝技能
Kimi 會下載所需檔案、配置技能並準備就緒。安裝完成後，新的圖表技能即可輕鬆加入你的可用技能列表。
步驟 3：使用技能
選擇已安裝的技能，啟用它，並描述你想建立的圖表或視覺化內容。Kimi 會運用該技能生成所需的視覺化結果。
在 Kimi 中使用自訂技能，讓資料視覺化更進一步
Kimi 也讓你能根據現有文件與資料建立專屬的圖表技能。當你希望 AI 依照你偏好的圖表方法、格式規則或報告標準來完成未來的視覺化任務時，這項功能非常實用。按照以下步驟在 Kimi 中建立自訂技能。
步驟 1：進入「文件轉技能」工具
打開 Kimi Skills，選擇「文件轉技能」，開始建立你的自訂圖表技能。
步驟 2：上傳檔案
上傳你希望技能學習的資料，例如圖表製作指南、儀表板範本、視覺化標準、報告文件或資料格式規範。Kimi 會將這些內容整理成可重複使用的技能。
步驟 3：建立並使用你的技能
處理完檔案後，Kimi 會建立一個自訂技能，你可以用它按照自己偏好的風格與流程生成圖表與視覺化內容。你也可以之後更新該技能，或將其匯出用於其他專案。
你可以隨時編輯技能，改進指示內容、更新工作流程並優化結果。完成後，將其儲存以便重複使用、分享或在不同任務間管理。
如何更好地使用 AI 圖表技能？
建立圖表只是整個流程的一部分。資料、提示詞與指示的品質，會大大影響最終視覺化成果的實用性。以下幾點技巧能幫助你更有效地使用 AI 圖表技能，生成更清晰、更有意義的圖表。
明確設定視覺化目標
在使用圖表技能之前，先確定你希望圖表呈現什麼內容，例如趨勢、比較、關係或整體表現。明確的目標能幫助 AI 選出最合適的視覺化方式。舉例來說，趨勢分析最適合用折線圖呈現，而類別比較則更適合用長條圖表現。
準備乾淨且結構化的資料
組織良好的資料能生成更準確、更可靠的圖表。請確保你的資料集有清楚的欄位名稱、一致的格式、完整的數值，且沒有重複或錯誤的資料。乾淨的資料有助於 AI 生成更易理解的視覺化內容。
借助 AI 選出合適的圖表類型
每種圖表類型都有其設計目的，不宜每份資料都套用同一種格式。可以請 AI 根據你的資料與目標推薦最適合的視覺化方式，幫助你選出能更有效傳達資訊的圖表。
撰寫詳細的提示詞以獲得客製化結果
具體的指示能幫助 AI 建立更符合你需求的圖表。與其只是要求「建立一張銷售圖表」，不如提供圖表格式、資料範圍、目標受眾及需要強調的重點等細節。你也可以請 AI 加入標題、標籤或註解，讓最終的視覺化內容更具資訊量。
善用 AI 從圖表中提取洞察
AI 圖表技能不僅能生成視覺內容，還能協助解讀圖表背後的資料。建立圖表後，可以請 AI 找出趨勢、異常變化、可能原因及可行的洞察建議。這能讓圖表從單純的展示工具，變成支援分析與決策的工具。
透過多次調整精進圖表
第一次生成的圖表未必是最理想的版本。檢視輸出結果，並提出後續指示以改善可讀性、調整版面配置、簡化複雜資訊或凸顯特定資料點。反覆調整能幫助你製作出適合用於報告與簡報的精緻圖表。
結語
優秀的視覺化能讓資料更易於理解、分享與運用。合適的圖表技能能簡化重複性工作，同時幫助你在不同專案間打造出更一致、更專業的成果。隨著需求增加，你也可以自訂這些技能，使其符合自己的工作流程與報告風格。試試 Kimi，探索內建與自訂圖表技能，讓資料視覺化更快速、更聰明。