这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这个技能教会 AI 在回复中输出特定格式的 DOJO_CHART 代码块，由 Dashboard 前端解析并渲染成交互式 ECharts 图表。它提供了 K 线、折线、柱状、面积等常用图表模板，并内置深色主题配色，适用于股票、加密货币等金融数据的可视化。属于 DojoAgents 全市场 AI 投资助手框架的一部分。
当用户请求绘制图表时，AI 会按照技能指示，在文本回复中输出一个 DOJO_CHART 代码块，其内容为一个 JSON 对象，包含数据数组和渲染脚本。数据数组支持 OHLCV 格式（时间、开高低收、成交量）或简单的 time-value 格式；脚本为一个可调用的 JavaScript 函数体，负责调用 chart.setOption() 完成渲染。技能提供了各类图表的预设模板，并指定了深色主题的配色方案。
- 投资者询问某只股票最近 K 线走势，智能体调用股票数据工具获取 K 线数据后，在回复中输出 DOJO_CHART 块，在 Dashboard 上显示蜡烛图。
- 用户要求展示多只股票的价格对比，智能体生成柱状图。
- 需要分析技术指标趋势时，智能体生成平滑的折线图。
- 展示投资组合累计收益时，智能体生成面积图。
如何安装这个 Skill？
- 技能依赖前端 DOJO_CHART 解析器，若前端未实现则无法渲染。
- 数据获取依赖用户工具，工具失败时可能输出错误图表。
- 许可证矛盾：SKILL.md 声明 MIT，仓库为 Apache-2.0。
- 未提供安装和依赖说明，图表渲染依赖 ECharts 加载。
- 大陆用户需注意 ECharts CDN 的可达性。
该技能属于 DojoAgents 仓库的一部分，可通过安装整个 DojoAgents 集合来获取。按照 README，安装方式包括：使用 uv 创建虚拟环境并安装 PyPI 包 uv pip install dojoagents（无需克隆仓库），或者从源码安装：克隆仓库后，创建虚拟环境并执行 uv pip install -e ".[dev]"。安装后技能位于 dojoagents/skills/built_in/canvas-chart/ 目录。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/Alpha-Dojo/DojoAgents.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/dojoagents/skills/built_in/canvas-chart" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 请画出 AAPL 的 K 线图
在支持 Agent Skills 的客户端（如 Claude Code）中，将技能目录复制到项目的 skills 文件夹，或按客户端要求配置。使用示例：向智能体提问“请画出 AAPL 的 K 线图”，智能体会调用数据工具获取数据，并按照技能模板输出 DOJO_CHART 代码块。需要确保运行环境提供 Dashboard Canvas 面板来解析并渲染该块。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提供清晰的协议和多个图表模板，便于 AI 快速生成规范的图表输出。
- 内置深色主题配色，适配常见 Dashboard 设计。
- 支持多种图表类型（K 线、折线、柱状、面积），覆盖常见金融可视化需求。
- 依赖 DojoAgents 的 Dashboard Canvas 前端解析，离开该环境无法直接渲染。
- 数据点数量限制为 200 个以内，对于高频数据可能需截断。
- SKILL.md 中未提供独立的测试或验证方法，使用效果依赖模型对模板的遵循程度。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| Canvas 图表渲染技能（ECharts） 本页 | 59 · 推荐 | ★ 3.2k | 17 天前 | Apache-2.0 |
| Lieflat Charts 图表品味法典 | 57 · 谨慎使用 | ★ 6k | 1 个月前 | NOASSERTION |
| OfficeCLI 数据仪表盘技能 | 57 · 谨慎使用 | ★ 32k | 5 天前 | Apache-2.0 |
| CSV/Excel 深度数据分析技能 | 47 · 谨慎使用 | ★ 20k | 7 天前 | MIT |
| 沃尔玛销售数据深度分析器 | 32 · 不推荐 | ★ 20k | 7 天前 | MIT |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能仅指导输出 DOJO_CHART 代码块，自身不执行外部操作或访问文件/网络。无权限请求，无敏感数据处理，依赖 ECharts 渲染和前端解析，风险较低。数据来源由用户工具提供，未明确权限最小化细节。扣分点：缺少用户确认环节，数据流程透明性有限，依赖外部库未说明版本和供应链安全。
技能提供了明确的协议和模板，指令自洽。但关键路径依赖用户工具（如 dojo.sdk.get_stock_kline）和前端 DOJO_CHART 渲染器，这些在技能文件中未验证。异常输入（如缺失字段、非数字）未处理。无测试或执行证据。静态评审权限，最多给10分。
适用场景清晰（图表渲染），触发条件明确，提供了多种图表模板。但边界条件未说明（如不支持的图表类型），非适用情况未定义。中文支持有限，依赖 ECharts 和前端网络，可能影响大陆用户。环境适配证据不足。
文档结构良好，有版本、作者、许可证，提供模板和示例。但缺少安装依赖说明、变更日志、维护责任更新路径。许可证声明（MIT vs Apache）有矛盾。无 FAQ 或故障排除。
技能有望完成图表输出任务，但依赖前端解析才能实际渲染，静态评审无法验证输出可用性。示例仅有一个点，数据限制明确。缺少与替代方案的比较。最多给7分。
仅提供文本示例，无测试或执行证据。渲染由外部前端完成，无法独立复现。静态评审权限，最多给5分，实际证据很少，降为3分。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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