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#

text

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
• 图表配置参考： references/chart-config-guide.md
• 样式主题参考： 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