Notre avis

Génère des graphiques (barres, lignes, camemberts, nuages de points, histogrammes) à partir de données CSV, JSON, ou de résultats de requêtes, en utilisant matplotlib.

Points forts

Prend en charge plusieurs types de graphiques courants
Accepte les données en ligne, depuis un fichier, ou via un pipe
Peut être combiné avec d'autres compétences (ex. base de données) pour visualiser des requêtes
Interface en ligne de commande simple et rapide

Limites

Personnalisation limitée (pas de styles avancés ni d'animations)
Ne supporte que matplotlib, pas d'autres bibliothèques de visualisation
Sortie uniquement en PNG statique, pas de format interactif

Quand l'utiliser

Lorsque vous avez besoin d'une visualisation rapide et simple de données tabulaires sans installation supplémentaire.

Quand l'éviter

Pour des visualisations interactives, des tableaux de bord complexes, ou des graphiques nécessitant un contrôle stylistique avancé.

Exemples

Monthly sales bar chart

Create a bar chart showing monthly sales: Jan 12000, Feb 15000, Mar 13500, Apr 18000. Title it 'Monthly Sales'.

Revenue trend from CSV

I have a CSV file sales.csv with columns 'month' and 'revenue'. Generate a line chart of revenue over time with title 'Revenue Trend'.

Pie chart from database query

Query the database for order status counts and create a pie chart with title 'Order Status'.

name: charts description: Generate charts and graphs from data for reports. Use when user wants to visualize data, create charts, graphs, plots, or diagrams from CSV, JSON, or query results. allowed-tools:

Read
Bash(~/.claude/skills/charts/:)

Charts Skill

Generate charts and graphs from data using matplotlib.

Commands

| Command | Description | |---------|-------------| | charts bar | Bar chart (vertical or horizontal) | | charts line | Line chart for trends/time series | | charts pie | Pie chart for proportions | | charts scatter | Scatter plot for correlations | | charts histogram | Histogram for distributions | | charts help | Show help |

Data Input Methods

1. Inline data

charts bar --labels "A,B,C" --values "10,20,30"

2. From CSV/JSON file

charts line --file data.csv --x date --y revenue

3. From stdin (pipe)

echo "name,value
Product A,100
Product B,150" | charts bar --x name --y value

4. Combined with database skill

database query "SELECT status, COUNT(*) as count FROM orders GROUP BY status" | charts pie --x status --y count --title "Order Status"

Common Options

--title "Text" - Set chart title
--output file.png - Specify output path (default: /tmp/chart_<type>_<timestamp>.png)
--open - Open image after generating
--x column - Column for X axis / labels
--y column - Column for Y axis / values

Chart-Specific Options

Bar chart

--horizontal - Horizontal bars instead of vertical

Histogram

--column name - Column to analyze
--bins N - Number of bins (default: 10)

Output

By default, charts are saved to /tmp/chart_<type>_<timestamp>.png and the path is printed to stdout.

Use the Read tool to view the generated chart image.

Examples

# Sales by month
charts bar --labels "Jan,Feb,Mar,Apr" --values "12000,15000,13500,18000" --title "Monthly Sales"

# Revenue trend from CSV
charts line --file sales.csv --x month --y revenue --title "Revenue Trend"

# Distribution pie chart
charts pie --labels "Desktop,Mobile,Tablet" --values "55,35,10" --title "Traffic by Device"

# Query results visualization
database query "SELECT date, amount FROM transactions ORDER BY date" | charts line --x date --y amount --title "Transaction History"

# Age distribution histogram
charts histogram --file users.csv --column age --bins 15 --title "User Age Distribution"

Génération de Graphiques et Diagrammes

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