chartjs-reporter
# chartjs-reporter — Chart.js HTML 可视化报告生成技能
## 技能目的
将结构化数据（SQL 查询结果、CSV 摘要、Python dict/list、手动提供的表格）转换为
**自包含的 HTML 可视化报告**，内嵌 Chart.js 图表和 KPI 卡片，无需服务器，
浏览器直接打开即可查看。
## 触发条件
以下任意一种情况触发本技能：
- 用户提供了数据并要求"出图"、"可视化"、"生成报告"
- 用户已有 DuckDB / SQL / pandas 查询结果，需要图表化展示
- 用户指定了图表类型（饼图、柱状图、折线图等）+ 数据
- 与 chat2duckdb 技能配合：查询完成后生成可视化报告
## 操作步骤
### 步骤 1：理解数据结构
收到数据后，确认以下信息：
- 数据形态：数值列 / 分类列 / 时间列
- 分析目的：占比 / 趋势 / 对比 / 排名
- 期望图表类型（用户未指定时，按照「图表选型规则」自动选择）
### 步骤 2：选择图表类型
| 分析目的 | 推荐图表 |
|---------|---------|
| 占比 / 构成 | doughnut（≤6类）/ pie |
| 趋势 / 时间序列 | line（fill: true 显示面积） |
| 分类对比（≤8项） | bar（垂直） |
| 分类对比（>8项或标签长） | bar（水平，indexAxis: 'y'） |
| 多指标对比 | 分组 bar |
| 排名 Top N | 水平 bar + 进度条 |
| 关键指标摘要 | KPI 卡片（非图表） |
### 步骤 3：调用生成脚本
使用 `scripts/generate_report.py` 生成 HTML 报告：
```bash
python scripts/generate_report.py \
--title "报告标题" \
--subtitle "副标题说明" \
--data '{"charts": [...], "kpis": [...]}' \
--output report.html
```
也可以直接在 Python 中调用（适合与 chat2duckdb 配合）：
```python
from scripts.generate_report import build_report
html = build_report(title, subtitle, kpis, charts)
with open("report.html", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(html)
```
### 步骤 4：数据格式规范
`kpis` 列表（可选，顶部 KPI 卡片）：
```json
[
{"label": "总营收", "value": "¥1,755,905", "sub": "全年累计", "color": "green"},
{"label": "订单数", "value": "200", "sub": "5 品类", "color": "blue"}
]
```
`color` 可选值：`blue` | `green` | `yellow` | `purple` | `red`
`charts` 列表（图表配置）：
```json
[
{
"type": "doughnut",
"title": "品类营收占比",
"labels": ["Food", "Electronics", "Sports"],
"datasets": [{"data": [456833, 351665, 349967]}]
},
{
"type": "line",
"title": "月度趋势",
"labels": ["1月","2月","3月"],
"datasets": [{"label": "营收", "data": [158495, 185560, 98369]}]
}
]
```
支持的 `type` 值：`bar` | `line` | `doughnut` | `pie` | `horizontalBar`（自动转 bar + indexAxis:y）
### 步骤 5：布局规则
- KPI 卡片行：最多 4 列，超出自动换行
- 图表区：默认 2 列网格；1 个图表时全宽；3 个图表时 3 列
- 每张图表高度固定 240px，响应式宽度
- 表格（Top N 排名）：单独一行，全宽显示
- 页脚：说明数据来源和生成时间
### 步骤 6：输出与展示
- 输出路径默认为用户提供的路径，或 `./report_<timestamp>.html`
- 生成后调用 `preview_url` 工具在浏览器中预览
- 所有依赖（Chart.js）通过 CDN 加载，无需本地安装
## 与 chat2duckdb 配合的标准流程
```
1. chat2duckdb 执行 SQL 查询 → 得到 DataFrame / 字典结果
2. chartjs-reporter 将结果转换为图表配置 JSON
3. 调用 generate_report.py 生成 HTML
4. 调用 preview_url 展示报告
```
## 参考资源
- 核心脚本：[scripts/generate_report.py](scripts/generate_report.py)
- 图表配置参考：[references/chart-config-guide.md](references/chart-config-guide.md)
- 样式主题参考：[references/theme-tokens.md](references/theme-tokens.md)
## 注意事项
- 报告为**深色主题**（dark mode），背景色 `#0f172a`，适合截图展示
- 数值超过 1000 时，自动格式化为千分位（¥1,234,567）
- 颜色序列已内置，无需手动指定每个数据点颜色
- Chart.js 版本固定为 4.4.0（CDN），确保稳定性
标签
skill
ai
