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openclaw skills install byteplan-chartByteplan Chat
v1.0.2BytePlan AI 图表生成技能。当用户查询 byteplan 中的数据、请求数据可视化、生成图表（如"查看不同性别分数段分布"、"查询学生成绩分布"、"byteplan 数据分析"）时自动触发。支持 12 种图表类型（柱状图、折线图、饼图等）。
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Security Scans
BytePlan Chart - BytePlan AI 图表生成技能
功能描述
通过 BytePlan AI 接口自动生成数据可视化图表，支持 12 种图表类型。
配置说明
环境变量（.env 文件）
# BytePlan API 配置
BYTEPLAN_BASE_URL=https://uatapp.byteplan.com
BYTEPLAN_AUTH_USER=PC
BYTEPLAN_AUTH_PASS=你的认证密码
# 登录参数
BYTEPLAN_USERNAME=你的用户名
BYTEPLAN_PASSWORD=你的密码（会自动 RSA 加密）
BYTEPLAN_GRANT_TYPE=password
BYTEPLAN_SCOPE=write
# BYTEPLAN_PUBLIC_KEY_ID 不再需要，运行时动态获取
# AI 配置
BYTEPLAN_AGENT_ID=Agent ID（可选，留空则自动生成）
BYTEPLAN_PAGE_CODE=AI_REPORT
# 图表配置
CHART_WIDTH=800
CHART_HEIGHT=600
CHART_OUTPUT_DIR=charts
配置项说明
| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| BYTEPLAN_BASE_URL | BytePlan API 基础 URL | https://uatapp.byteplan.com |
| BYTEPLAN_AUTH_USER | API 认证用户名 | PC |
| BYTEPLAN_AUTH_PASS | API 认证密码 | - |
| BYTEPLAN_USERNAME | 登录用户名 | - |
| BYTEPLAN_PASSWORD | 登录密码（自动 RSA 加密） | - |
| BYTEPLAN_AGENT_ID | AI Agent ID | 自动生成 |
| CHART_OUTPUT_DIR | 图表输出目录 | charts |
使用方法
命令行
cd skills/byteplan-chart
uv run python main.py <查询内容>
示例
# 查询不同分数段学生数量
uv run python main.py 查询不同分数段学生数量
# 查看不同性别分数段分布
uv run python main.py 查看不同性别分数段分布
# 生成折线图
uv run python main.py 展示每月销售趋势
支持的图表类型
全部支持（12 种）✅
| 类型 | 说明 | 状态 |
|---|---|---|
| Line | 折线图 | ✅ |
| Column | 柱状图（支持分组/堆叠） | ✅ |
| Bar | 条形图 | ✅ |
| Area | 面积图 | ✅ |
| Pie | 饼图 | ✅ |
| Rose | 南丁格尔玫瑰图 | ✅ |
| Scatter | 散点图 | ✅ |
| Box | 箱型图 | ✅ |
| Heatmap | 热力图 | ✅ |
| DualAxisChart | 双轴图（柱状图 + 折线图） | ✅ |
| DetailTable | 明细表 | ✅ |
| PivotTable | 透视表 | ✅ |
测试时间: 2026-03-13 12:40
测试结果: 12/12 通过 ✅
工作流程
- 🔑 请求公钥接口获取 RSA 公钥（含 keyId 和 key）
- 🔐 使用公钥对密码进行 RSA 加密
- 🔑 使用加密后的密码和 keyId 登录获取 access_token
- 📡 调用 AI 接口识别 model_code
- 📊 执行 AI 分析请求获取图表数据
- 🎨 使用 matplotlib 渲染图表为 PNG（纯 Python 方案，自动检测中文字体）
渲染方案
当前使用：matplotlib（纯 Python）
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 渲染引擎 | matplotlib 3.10+ |
| 字体处理 | 自动检测系统字体并配置 |
| 支持平台 | Windows / macOS / Linux |
| 输出格式 | PNG（150 DPI） |
字体检测
渲染时自动执行：
- 检测操作系统
- 查找预装中文字体
- 配置 matplotlib 字体参数
- 输出检测日志
支持的字体：
- Windows: Microsoft YaHei（微软雅黑）、SimHei（黑体）、SimSun（宋体）
- macOS: PingFang SC（苹方）、Heiti SC（黑体）
- Linux: WenQuanYi Zen Hei（文泉驿）、Noto Sans CJK
如遇到中文乱码：
# Linux 安装字体
sudo apt-get install fonts-wqy-zenhei fonts-noto-cjk # Ubuntu/Debian
sudo yum install wqy-zenhei-fonts google-noto-sans-cjk-fonts # CentOS/RHEL
输出
- 图表文件:
charts/antv_chart_YYYYMMDD_HHMMSS.png - 控制台输出: 完整的 API 响应和图表信息
依赖
- Python 3.8+
- Python 包：
requests,python-dotenv,pycryptodome,matplotlib,numpy
安装依赖
第一步：创建虚拟环境
Windows:
cd C:\Users\wangshuai\.openclaw\skills\byteplan-chart
uv venv
macOS / Linux:
cd ~/.openclaw/skills/byteplan-chart
uv venv
第二步：安装 Python 包
uv pip install requests python-dotenv pycryptodome matplotlib numpy
🍎 macOS 兼容性
- ✅ 完全兼容 macOS 10.15+ (Catalina 或更高版本)
- ✅ 中文字体: 自动检测并使用 PingFang SC（苹方）或 Heiti SC（黑体）
- ✅ 路径处理: 使用
pathlib.Path自动适配 macOS 路径格式 - ✅ 编码: UTF-8 编码，无乱码问题
验证安装
cd skills/byteplan-chart
uv run python main.py 查询不同分数段学生数量
查看输出中的字体检测信息：
🔍 检测系统中文字体...
✅ 找到中文字体：Microsoft YaHei
✅ 字体配置成功：Microsoft YaHei
🔧 修复记录（2026-03-13）
问题 1：渲染脚本调用命令错误
- 文件:
main.py(第 473 行) - 问题: 使用
py命令在虚拟环境中找不到 matplotlib - 修复: 改为
uv run python确保在虚拟环境中运行 - 代码:
['uv', 'run', 'python', str(render_script), ...]
问题 2：参数检查错误
- 文件:
render_chart.py(第 607 行) - 问题:
len(sys.argv) < 4检查错误，实际只需要 3 个参数 - 修复: 改为
len(sys.argv) < 3 - 说明: 参数 = 脚本名 + JSON 字符串 + 输出路径
问题 3：依赖缺失
- 问题: 虚拟环境中缺少 matplotlib 等必要的 Python 包
- 修复: 使用
uv pip install安装所有依赖
安全提示
.env文件包含敏感信息，请勿提交到版本控制- 建议将
.env添加到.gitignore - 定期更新 API 凭证
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