Install
openclaw skills install 1688-common-html-report-generator将文本数据报告快速转换为交互式可视化HTML网页。使用 Python 代码驱动预置模板,只需编写数据配置即可自动生成专业数据看板。适用于市场分析报告、运营数据复盘、行业调研报告、销售数据汇总等场景。触发词:生成HTML报告、生成网页报告、转成可视化网页、做成数据看板、数据可视化、生成HTML看板。
openclaw skills install 1688-common-html-report-generator通过 Python 代码驱动预置 HTML 模板,将数据报告转换为交互式可视化网页。AI 编写 Python 数据配置脚本(行数随数据量伸缩,简单报告 ~100 行,复杂报告可达 300-500+ 行),脚本自动处理 HTML/CSS/JS 生成。
1688-common-html-report-generator/
├── SKILL.md # 本文件(工作流 + 可视化思路)
├── scripts/
│ ├── generate.py # ReportBuilder 核心脚本
│ └── template.html # HTML 模板(暗色主题 + ECharts)
└── references/
└── chart-bindbook.md # 图表使用手册:每个组件的适用/禁用场景 + API 签名(写代码前必读)
读取用户提供的文本/数据文件,逐章逐节提取:
在写代码前,先列出章节规划清单,逐条对照下方可视化思路指南检查。
规划清单必须满足:
r.table());原文的文字洞察/结论用 r.insight() 或表格备注呈现r.insight() 做章节过渡和收束,避免纯数据堆砌,但也不要每个图表后都加 insightsize="lg")给整体印象,再用 grid 分列展示细节。grid(2) 左右体量必须相当。禁止一边大图表、另一边 3 行文字。每个图表组件有明确的适用场景和禁用场景,详见 references/chart-bindbook.md。选型时必须同时满足适用条件且不触犯禁用条件。
选型核心原则:
dual_y 而非两张独立图r.chart() 仅用于 ECharts 图表,progress_group/metric_grid/table 禁止加 r.chart()grid(3),不要在 grid(2) 里再嵌 grid(3)。图表化后的表格应裁剪,但不能丢数据:
核心思路:先对比,再展开。 读者看完平台A再看平台B时已经忘了A的数据,所以必须先用跨平台对比图建立全局印象。
推荐结构:
1. 跨平台对比(全局视角,必须有)
→ 全景对比图:分组柱状图/热力图/雷达图,把所有平台放一起(size="lg")
→ metric_grid:各平台最突出的 1 个数字
2. 分平台细节(展开视角)
→ grid(3) 并列饼图(各平台渠道构成)
→ 各平台 dual_y 图(如:月销量柱 + 客单价线,信息密度翻倍)
→ 各平台详细表格(保留文本维度)
禁止的组织方式:平台A insight → 平台A图表 → 平台A表格 → 平台B insight → 平台B图表 → 平台B表格(串行罗列,无法横向对比)
在写任何代码之前,必须先读取完整图表使用手册:references/chart-bindbook.md
读取后重点确认以下易错签名:
kpi 的参数是 (label, value, unit, change, down),不支持 color 参数chart_heatmap 的 data 格式是 [x, y, value] 三元组列表chart_bar 的 dual_y=True 时,series 里需要 "type": "bar"/"line" 和 "yAxisIndex": 1chart_pie 的 inner_radius/outer_radius 参数可选progress_bar 的参数顺序是 (label, value, max_val, color, suffix)metric 的参数是 (value, desc, color),unit 可选禁止跳过此步骤直接写代码——本文件的 API 速查是精简版,缺少参数细节,仅靠速查表写代码会导致调用出错。
在当前工作区的 outputs/ 目录下创建构建脚本,文件名格式为 build_报告主题_时间戳.py(如 outputs/build_市场分析_20260515.py)。脚本行数不设上限,以完整还原数据为第一优先级。
import sys, os
sys.path.insert(0, "1688-common-html-report-generator/scripts")
from generate import ReportBuilder
r = ReportBuilder("报告标题")
r.header("大标题", "副标题", ["时间:2026-05-14", "来源:XX"])
r.nav([("核心指标", "#kpi"), ("平台对比", "#platform")])
with r.section("kpi", "01", "核心指标", "关键数据概览"):
r.kpi_grid()
r.kpi("销量", "4.23", "亿件", "同比+14.9%")
r.kpi("均价", "89", "元", "同比-5.2%", down=True)
r.kpi_end()
# grid(2) 示例:左右体量对等
r.grid(2)
r.card("销量对比", dot_color=r.C_TAOBAO)
r.chart("barChart")
r.chart_bar("barChart",
categories=["抖音", "淘宝", "小红书"],
series=[{"name": "销量", "data": [120, 200, 80], "color": r.C_TAOBAO}],
show_label=True)
r.card_end()
r.card("占比分布", dot_color=r.C_DOUYIN)
r.chart("pieChart")
r.chart_pie("pieChart", data=[
{"value": 45, "name": "抖音", "color": r.C_DOUYIN},
{"value": 35, "name": "淘宝", "color": r.C_TAOBAO},
{"value": 20, "name": "小红书", "color": r.C_XIAOHONGSHU},
])
r.card_end()
r.grid_end()
r.insight("核心发现", ["要点1", "要点2"])
r.footer("数据来源:XX平台")
os.makedirs("outputs", exist_ok=True)
r.render("outputs/报告.html")
python3 build_报告主题_时间戳.py
open outputs/报告.html
ReportBuilder 方法生成chart_scriptr.C_DOUYIN 等),保持跨图表一致