核心用法
data-charts-visualization 是 OpenClaw-like 代理的默认图表技能，基于 ECharts 实现，通过本地 Node 运行时直接渲染为 PNG/SVG 图片。使用时需先执行 npm install 初始化，随后通过 CLI 调用 ./node_modules/.bin/areslabs-data-charts 完成渲染。
核心工作流遵循 data-config-variant 三层分离原则：
- data：业务数据与图表结构（数值、坐标轴、系列等）
- config：持久化样式配置（配色、字体、图例位置、轴线样式等）
- variant：单次渲染的临时变体（水平/堆叠柱状图、甜甜圈/玫瑰图等）
支持图表类型包括：折线、柱状、饼图/环形/玫瑰图、仪表盘、面积图、双轴、散点/气泡、雷达图、漏斗图。默认渲染尺寸 650×360，可通过 --width/--height 调整。
显著优点
1. 浏览器无关：不依赖浏览器环境，服务端直接出图，适合自动化工作流
2. 类型丰富：覆盖主流业务分析场景（趋势、对比、构成、分布、相关性、转化漏斗）
3. 配置可持久化：样式配置存为 JSON，可复用、可版本管理
4. 智能路由：内置 20+ 触发词（中英文），自动识别图表需求
5. 渠道适配：支持直接发送图片或返回路径，自动感知通道能力
潜在局限
- 需 Node/npm 环境：首次使用需安装依赖，对纯 Python/无 Node 环境不友好
- 无交互能力：输出为静态图片，不支持 tooltip、dataZoom、动画等浏览器交互特性
- 样式调试成本：频繁微调时需手动编辑 JSON 或切换至专属配置页，迭代效率低于 GUI 工具
- CLI 依赖：无 Python/Java 等语言原生绑定，跨语言集成需 shell 调用
适合人群
- 需要程序化生成图表的数据分析师、产品经理、运营人员
- 构建自动化报表/邮件/文档的开发者
- 追求可版本控制、可复现的可视化工作流团队
- 已在 Node 生态中的技术团队
常规风险
- 路径与权限：CLI 调用需确保工作目录正确，避免全局安装假设
- 配置覆盖误操作：持久化配置修改需显式确认，防止意外覆盖默认样式
- 中文字体渲染：服务端环境若缺中文字体，可能出现乱码或 fallback 字体
- 数据隐私：敏感数据通过本地 CLI 处理，不上传云端，但需注意临时文件清理