dsh-smart-charts
DeepSeek Harness 的 Smart Charts skill 插件。
> 把数据文件（CSV / Excel / JSON）一键转换为交互式 ECharts HTML：自动识别数据形态、推荐并生成图表，支持多文件合并、LLM 数据转换代码（沙箱安全执行）、完全离线渲染。
功能特性
- 21 种图表类型：
linebarareapiescatterradarheatmaptreemapgraphboxplotwaterfallgaugesankeyfunnelsunburstwordcloudhistogramstacked_barbubbleparetocombo，覆盖趋势、对比、占比、分布、相关、流向、转化、词频等场景。 - 多格式解析：CSV（逗号）/ TSV（制表）/ TXT（自动探测分隔符
,/\t/;/|）、Excel（.xlsx/.xls）、JSON（数组 + 单层嵌套）；自动检测 UTF-8 / GBK / GB2312 编码。 - 多文件自动合并：最多约 10 个文件；列完全相同 → 纵向拼接（注入
source_file来源列），≥50% 列重叠 → 横向关联，无共同结构 → 明确报错建议分开分析。 - LLM 数据转换：
--transform-code用 pandas 代码完成列重命名 / 重塑 / 聚合等清洗，由模型按数据语义生成。 - 三层安全沙箱：transform 代码经过「黑名单 + AST 白名单 + 安全 builtins」三重校验；违规返回带
suggestion的结构化错误，模型可机械修正重试，无需用户介入。 - 完全离线：ECharts JS 打包在
assets/并内联进每个 HTML，无 CDN、无外部依赖。 - 交互式输出：悬停查数、
dataZoom缩放、超阈值自动横向滚动、标题双击内联编辑、图表可保存为图片。 - 结构化错误：
SmartChartsError统一输出 JSON（code/code_name/suggestion），失败可被 agent 稳定解析并重试。
支持的数据格式
| 格式 | 说明 |
|---|---|
.csv | 逗号分隔 |
.tsv | 制表符分隔 |
.txt | 自动探测分隔符 |
.xlsx / .xls | 首个非空 sheet（可用 --sheet 指定） |
.json | 数组格式 + 单层嵌套对象 |
约束：单文件 ≤ 100 MB（推荐 ≤ 50 MB）；不支持数据库（先导出 CSV）、实时流、地理地图、嵌套 JSON > 1 层、非表格数据（图片/音视频）。
安装
渠道 A：npm（推荐，预编译免 allowBuilds）
npm 包地址：<https://www.npmjs.com/package/dsh-smart-charts>
dsh plugin --profile web add dsh-smart-charts装的是预编译产物，无需任何构建权限。
渠道 B：GitHub 直装（纯 TS 源码）
dsh plugin --profile web add github:hherosoul/dsh-smart-charts首次安装会因 pnpm≥10 拒绝运行 git 依赖的 prepare 构建脚本而失败。按 pnpm 打印的提示，把精确包名写进 profile 的 pnpm-workspace.yaml（默认 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml）：
allowBuilds:
dsh-smart-charts: true然后重新安装：
dsh plugin --profile web add github:hherosoul/dsh-smart-charts> 放行 allowBuilds 等于授权该包在安装阶段执行代码，请只对你信任的源码放行，并建议固定 commit：github:hherosoul/dsh-smart-charts#<sha>。
渠道 C：本地 tarball
dsh plugin --profile web add ./dsh-smart-charts-6.0.0.tgz验证
dsh --profile web --dump-config看到 # == dsh-smart-charts 一层即加载成功。
使用
1. 把数据文件放进 workspace 目录，启动 DSH 会话。 2. 对 agent 说「分析 sales.csv 并生成柱状图」，或输入 /smart-charts 直接触发。 3. agent 会按 SKILL.md 流程：解析数据 → 推荐图表类型 → 生成 ECharts HTML 到 workspace 的 output/。 4. 首次运行前，agent 会先安装 Python 依赖（已做 SHA256 校验）：
pip install -r requirements.txt --require-hashes依赖（== 锁定 + SHA256）：pandas numpy openpyxl xlrd。
示例数据
仓库自带示例数据，可快速体验：
- [examples/sales_data.csv](examples/sales_data.csv) — 2026 年第一季度销售数据（18 行 × 5 列）
- [examples/README.md](examples/README.md) — 使用说明与示例提示词
相关平台 / 生态
本 skill 同时发布在腾讯 SkillHub（WorkBuddy 生态）：
- 腾讯 SkillHub：<https://skillhub.cn/skills>（搜索
smart-charts） - 截至 2026-08-19：SkillHub 累计下载 6.8 万次，在数据分析分类中排名第一
- 在 SkillHub 上的使用方式：上传 CSV / Excel / JSON 数据文件 → 生成交互式图表 HTML，可保存为图片。
目录结构
dsh/
├── package.json # dsh.bundle.patch 声明
├── cordis.patch.yml # insert 插件行
├── tsconfig.json
├── src/index.ts # 唯一入口：mount dsh-skill-filesystem
└── skills/smart-charts/ # skill 本体（SKILL.md + scripts + references + assets）
├── SKILL.md # skill 指令（frontmatter + 工作流 + 图表类型表）
├── references/ # CLI flags 语义、错误码表、FAQ
├── scripts/ # Python 实现（解析/转换/渲染/沙箱）
└── assets/ # 内联 ECharts JSLicense
MIT