DeerFlow 图表可视化技能实战箱型图工具 generate_boxplot_chart 的输入规格、调用链与统计用法【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow本篇围绕 deer-flow 仓库中chart-visualization技能的箱型图规格文档完整拆解generate_boxplot_chart工具的输入字段、默认值与返回契约并结合 generate.js 的源码还原JSON 载荷 → 图表 URL的完整调用链。读完本文你可以直接复制可运行的命令生成箱型图理解VIS_REQUEST_SERVER等环境变量的作用并掌握每类别至少 5 个样本这类统计意义约束在 Agent 取参阶段应如何落实。一、箱型图在 chart-visualization 技能中的定位deer-flow 的chart-visualization技能是一个选图型 → 提参数 → 出图三件套式的可视化工作流覆盖 26 种图表类型规格定义位于 SKILL.md每种图型的输入字段说明则集中在references/目录下。箱型图对应的规格文件正是本文的主体generate_boxplot_chart.md。按照 SKILL.md 的智能选图规则箱型图被归入Specialized专业图表→ Statistical distribution统计分布一类与generate_violin_chart小提琴图并列generate_boxplot_chart展示各类别数据的分布范围最值、四分位、异常值用于质量监控、实验结果或群体分布比较generate_violin_chart结合核密度曲线与箱型统计展示分布形态适合对比多批次实验或群体表现见 generate_violin_chart.md。两者的分工可以从参考文档的使用建议中读出箱型图强调单个类别至少提供 5 个样本以保证统计意义而小提琴图要求各类别样本量建议 ≥30 以确保密度估计稳定。样本量小时用箱型图、样本量充足且关注分布形态时用小提琴图这是 Agent 在智能选图阶段可以依据的两个量化判据。二、输入字段完整规格以下字段规格完整继承自原文档并结合同系列图型如条形图 generate_bar_chart.md的写法交叉印证了默认值约定。必填字段字段类型说明dataarrayobject每条记录包含categorystring与valuenumber可选groupstring用于多组比较与直方图generate_histogram_chart.md 中data为number[]不同箱型图的data是对象数组值必须能按category归组箱型统计中位数、Q1/Q3、须线、离群点以类别为单位计算。可选字段字段类型默认值说明style.backgroundColorstring—设置背景色style.palettestring[]—定义配色列表style.texturestringdefault可选default/roughrough 为手绘纹理风格themestringdefault可选default/academy/darkwidthnumber600图表宽度heightnumber400图表高度titlestring图表标题axisXTitlestringX 轴标题axisYTitlestringY 轴标题值得注意的一点箱型图没有group/stack这类布尔开关条形图有多组比较完全依赖数据记录中是否携带group字段来触发即数据形态即配置。三、可运行的完整调用示例SKILL.md 规定的工作流是从references/读取规格 → 提取参数映射为args→ 以 JSON 载荷调用scripts/generate.js。对箱型图而言载荷格式如下{ tool: generate_boxplot_chart, args: { data: [ {category: 批次A, value: 98.2}, {category: 批次A, value: 101.5}, {category: 批次A, value: 99.8}, {category: 批次A, value: 100.3}, {category: 批次A, value: 97.1}, {category: 批次B, value: 105.2}, {category: 批次B, value: 103.9}, {category: 批次B, value: 106.1}, {category: 批次B, value: 104.4}, {category: 批次B, value: 102.8}, {category: 批次B, value: 118.0} ], title: 两批次质量指标分布对比, axisXTitle: 批次, axisYTitle: 指标值, theme: default, width: 600, height: 400, style: {texture: default} } }执行命令在技能目录下node ./scripts/generate.js payload_json从 generate.js 的参数解析逻辑看specArg会先做存在性判断若参数是一个已存在的文件路径则读取文件内容解析否则直接按 JSON 字符串解析。也就是说载荷既可以内联在命令行里也可以先写入临时 JSON 文件再传路径后者更适合在沙箱中复用载荷。技能前置元数据要求 Node.js18.0.0因为脚本使用了原生fetch。四、源码级调用链从 tool 名到图表 URLgenerate.js的实现可以完整解释原文档返回箱型图 URL这一契约的底层路径工具名映射CHART_TYPE_MAP 将generate_boxplot_chart映射为图型标识boxplot第 9 行。映射表注释标明其与前端src/utils/callTool.ts保持一致。服务端点解析getVisRequestServer() 优先读取环境变量VIS_REQUEST_SERVER未设置时回落到默认的远程渲染服务地址https://antv-studio.alipay.com/api/gpt-vis。这意味着箱型图并非本地渲染而是把规格 POST 到可视化服务换取图片 URL——部署时若需切换渲染后端只需设置该环境变量。请求构造generateChartUrl() 以{ type: boxplot, source: chart-visualization-creator, ...options }构造请求体并 POSToptions即args全量透传success为假时抛出errorMessage成功则返回data.resultObj即图片 URL。批处理与容错main() 支持传入数组载荷逐个生成第 118 行Array.isArray(spec) ? spec : [spec]单条缺失tool或图型未知时仅打印错误并continue不会中断其余图形的生成。箱型图不属于地图类工具district_map/path_map/pin_map因此走标准generateChartUrl分支直接向 stdout 打印 URL。技能入口本身由 deer-flow 的技能体系加载test_skill_catalog.py 的测试夹具中即以chart-visualization, Visualize data with interactive charts作为公共技能样本印证其以skills/public/下的目录 SKILL.md形式被技能目录发现与索引。五、统计用法与返回契约样本量约束。原文档使用建议明确指出单个类别至少提供 5 个样本以保证统计意义——少于 5 个样本时四分位数Q1、中位数、Q3退化为插值估计须线与离群点判定通常为 1.5×IQR 规则失去稳健性。若需展示多批次有两种等价做法在记录中携带group字段做多组并排比较或拆分为多次调用分别出图。返回契约。脚本 stdout 输出图片 URL按 SKILL.md 第 4 步的约定Agent 需向用户同时返回图片 URL与完整的args规格——原文档亦说明输入规格会随结果在_meta.spec中留存。这一设计让生成的图表可以精确复现拿到_meta.spec即可作为下一次调用的输入实现结果即规格的幂等复用。适用边界。箱型图适合类别数不多、关注集中趋势与离散程度的场景质量监控、A/B 实验结果对比若目标是识别偏态与集中区间且数据为单一连续变量应改用直方图data为number[]支持binNumber自定义分箱若需要呈现密度形态且样本充足≥30则选择小提琴图。六、延伸阅读路径箱型图规格原文generate_boxplot_chart.md技能工作流与载荷格式SKILL.md生成脚本实现generate.js全部 26 种图型规格skills/public/chart-visualization/references/目录技能目录发现机制测试test_skill_catalog.py【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 DeerFlow 图表可视化技能实战：箱型图工具 generate_boxplot_chart 的输入规格、调用链与统计用法
DeerFlow 图表可视化技能实战箱型图工具 generate_boxplot_chart 的输入规格、调用链与统计用法【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow本篇围绕 deer-flow 仓库中chart-visualization技能的箱型图规格文档完整拆解generate_boxplot_chart工具的输入字段、默认值与返回契约并结合 generate.js 的源码还原JSON 载荷 → 图表 URL的完整调用链。读完本文你可以直接复制可运行的命令生成箱型图理解VIS_REQUEST_SERVER等环境变量的作用并掌握每类别至少 5 个样本这类统计意义约束在 Agent 取参阶段应如何落实。一、箱型图在 chart-visualization 技能中的定位deer-flow 的chart-visualization技能是一个选图型 → 提参数 → 出图三件套式的可视化工作流覆盖 26 种图表类型规格定义位于 SKILL.md每种图型的输入字段说明则集中在references/目录下。箱型图对应的规格文件正是本文的主体generate_boxplot_chart.md。按照 SKILL.md 的智能选图规则箱型图被归入Specialized专业图表→ Statistical distribution统计分布一类与generate_violin_chart小提琴图并列generate_boxplot_chart展示各类别数据的分布范围最值、四分位、异常值用于质量监控、实验结果或群体分布比较generate_violin_chart结合核密度曲线与箱型统计展示分布形态适合对比多批次实验或群体表现见 generate_violin_chart.md。两者的分工可以从参考文档的使用建议中读出箱型图强调单个类别至少提供 5 个样本以保证统计意义而小提琴图要求各类别样本量建议 ≥30 以确保密度估计稳定。样本量小时用箱型图、样本量充足且关注分布形态时用小提琴图这是 Agent 在智能选图阶段可以依据的两个量化判据。二、输入字段完整规格以下字段规格完整继承自原文档并结合同系列图型如条形图 generate_bar_chart.md的写法交叉印证了默认值约定。必填字段字段类型说明dataarrayobject每条记录包含categorystring与valuenumber可选groupstring用于多组比较与直方图generate_histogram_chart.md 中data为number[]不同箱型图的data是对象数组值必须能按category归组箱型统计中位数、Q1/Q3、须线、离群点以类别为单位计算。可选字段字段类型默认值说明style.backgroundColorstring—设置背景色style.palettestring[]—定义配色列表style.texturestringdefault可选default/roughrough 为手绘纹理风格themestringdefault可选default/academy/darkwidthnumber600图表宽度heightnumber400图表高度titlestring图表标题axisXTitlestringX 轴标题axisYTitlestringY 轴标题值得注意的一点箱型图没有group/stack这类布尔开关条形图有多组比较完全依赖数据记录中是否携带group字段来触发即数据形态即配置。三、可运行的完整调用示例SKILL.md 规定的工作流是从references/读取规格 → 提取参数映射为args→ 以 JSON 载荷调用scripts/generate.js。对箱型图而言载荷格式如下{ tool: generate_boxplot_chart, args: { data: [ {category: 批次A, value: 98.2}, {category: 批次A, value: 101.5}, {category: 批次A, value: 99.8}, {category: 批次A, value: 100.3}, {category: 批次A, value: 97.1}, {category: 批次B, value: 105.2}, {category: 批次B, value: 103.9}, {category: 批次B, value: 106.1}, {category: 批次B, value: 104.4}, {category: 批次B, value: 102.8}, {category: 批次B, value: 118.0} ], title: 两批次质量指标分布对比, axisXTitle: 批次, axisYTitle: 指标值, theme: default, width: 600, height: 400, style: {texture: default} } }执行命令在技能目录下node ./scripts/generate.js payload_json从 generate.js 的参数解析逻辑看specArg会先做存在性判断若参数是一个已存在的文件路径则读取文件内容解析否则直接按 JSON 字符串解析。也就是说载荷既可以内联在命令行里也可以先写入临时 JSON 文件再传路径后者更适合在沙箱中复用载荷。技能前置元数据要求 Node.js18.0.0因为脚本使用了原生fetch。四、源码级调用链从 tool 名到图表 URLgenerate.js的实现可以完整解释原文档返回箱型图 URL这一契约的底层路径工具名映射CHART_TYPE_MAP 将generate_boxplot_chart映射为图型标识boxplot第 9 行。映射表注释标明其与前端src/utils/callTool.ts保持一致。服务端点解析getVisRequestServer() 优先读取环境变量VIS_REQUEST_SERVER未设置时回落到默认的远程渲染服务地址https://antv-studio.alipay.com/api/gpt-vis。这意味着箱型图并非本地渲染而是把规格 POST 到可视化服务换取图片 URL——部署时若需切换渲染后端只需设置该环境变量。请求构造generateChartUrl() 以{ type: boxplot, source: chart-visualization-creator, ...options }构造请求体并 POSToptions即args全量透传success为假时抛出errorMessage成功则返回data.resultObj即图片 URL。批处理与容错main() 支持传入数组载荷逐个生成第 118 行Array.isArray(spec) ? spec : [spec]单条缺失tool或图型未知时仅打印错误并continue不会中断其余图形的生成。箱型图不属于地图类工具district_map/path_map/pin_map因此走标准generateChartUrl分支直接向 stdout 打印 URL。技能入口本身由 deer-flow 的技能体系加载test_skill_catalog.py 的测试夹具中即以chart-visualization, Visualize data with interactive charts作为公共技能样本印证其以skills/public/下的目录 SKILL.md形式被技能目录发现与索引。五、统计用法与返回契约样本量约束。原文档使用建议明确指出单个类别至少提供 5 个样本以保证统计意义——少于 5 个样本时四分位数Q1、中位数、Q3退化为插值估计须线与离群点判定通常为 1.5×IQR 规则失去稳健性。若需展示多批次有两种等价做法在记录中携带group字段做多组并排比较或拆分为多次调用分别出图。返回契约。脚本 stdout 输出图片 URL按 SKILL.md 第 4 步的约定Agent 需向用户同时返回图片 URL与完整的args规格——原文档亦说明输入规格会随结果在_meta.spec中留存。这一设计让生成的图表可以精确复现拿到_meta.spec即可作为下一次调用的输入实现结果即规格的幂等复用。适用边界。箱型图适合类别数不多、关注集中趋势与离散程度的场景质量监控、A/B 实验结果对比若目标是识别偏态与集中区间且数据为单一连续变量应改用直方图data为number[]支持binNumber自定义分箱若需要呈现密度形态且样本充足≥30则选择小提琴图。六、延伸阅读路径箱型图规格原文generate_boxplot_chart.md技能工作流与载荷格式SKILL.md生成脚本实现generate.js全部 26 种图型规格skills/public/chart-visualization/references/目录技能目录发现机制测试test_skill_catalog.py【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考