data-visualization-tool
Chart and visualization generation for DBX Studio. Use when a user wants to visualize data — bar charts, line graphs, pie charts, scatter plots, etc.
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o data-visualization-tool.zip https://jpskill.com/download/18592.zip && unzip -o data-visualization-tool.zip && rm data-visualization-tool.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/18592.zip -OutFile "$d\data-visualization-tool.zip"; Expand-Archive "$d\data-visualization-tool.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\data-visualization-tool.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
data-visualization-tool.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
data-visualization-toolフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
Data Visualization — DBX Studio
Chart Types Available
The generate_chart tool supports these types:
| Type | Best For |
|---|---|
bar |
Comparisons between categories |
line |
Trends over time |
pie |
Part-to-whole relationships (< 7 slices) |
scatter |
Correlation between two numeric values |
area |
Cumulative trends over time |
histogram |
Distribution of a numeric column |
Workflow
- Understand what the user wants to visualize
- Write the SQL query to get the data (
data_query) - Call
generate_chartwith the config - Confirm chart title and axes are meaningful
generate_chart Parameters
{
"chart_type": "bar",
"title": "Monthly Revenue by Product Category",
"x_axis": "category",
"y_axis": "revenue",
"data_query": "SELECT category, SUM(amount) AS revenue FROM orders GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC",
"group_by": "category"
}
Chart Selection Guide
User says "trend" or "over time" → line chart, x_axis = date column
User says "compare" or "by category" → bar chart
User says "breakdown" or "share" → pie chart (only if ≤ 7 categories)
User says "distribution" or "spread" → histogram
User says "relationship" or "correlation" → scatter
Data Query Patterns
Bar: Top N categories
SELECT category, COUNT(*) AS count
FROM orders
GROUP BY category
ORDER BY count DESC
LIMIT 10
Line: Time series
SELECT DATE_TRUNC('day', created_at) AS date, SUM(amount) AS revenue
FROM orders
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY 1
ORDER BY 1
Pie: Proportion breakdown
SELECT status, COUNT(*) AS count
FROM orders
GROUP BY status
Design Principles
- Always give the chart a descriptive title including the time period if relevant
- Keep x_axis and y_axis names human-readable (not raw column names)
- For large result sets, aggregate before charting (avoid raw row-level data)
- Pie charts: max 7 slices, group remainder as "Other"