vega est une skill de création de graphiques qui transforme des données structurées en visualisations interactives et pilotées par les données, avec Vega-Lite dans la plupart des cas et Vega pour les mises en page avancées. Utilisez-la pour des graphiques à barres, linéaires, en nuage de points, en carte thermique, en aires, empilés ou multi-séries lorsque vous disposez de vrais champs de données et que vous avez besoin de spécifications JSON valides.
Cette skill obtient 82/100, ce qui en fait une bonne candidate pour les utilisateurs d’un annuaire : elle fournit assez d’orientations concrètes pour être installée en confiance et devrait réduire les hésitations sur les tâches courantes de création de graphiques, même si elle ne couvre pas un workflow de datavisualisation entièrement complet. Le dépôt explique clairement quand utiliser Vega-Lite ou Vega, montre les contraintes de syntaxe valides et propose des exemples de patterns qui aident un agent à déclencher la skill correctement.
- Périmètre d’usage clair : types de graphiques, distinction entre Vega-Lite et Vega, et cas à éviter (diagrammes de processus, cartes KPI)
- Règles de syntaxe utiles opérationnellement : $schema obligatoire, consigne JSON valide uniquement et correspondance des champs sensible à la casse
- Le fichier d’exemples fournit des modèles de graphiques réutilisables pour des visualisations courantes comme les barres, les barres empilées et les lignes multi-séries
- Le workflow visible est centré sur la spécification de graphiques, avec peu d’indices d’un support plus large pour la création ou le débogage de bout en bout
- Aucune commande d’installation ni outil compagnon n’est présenté, donc l’adoption dépend de la compréhension du workflow basé sur des blocs de code Markdown
Aperçu de vega
vega est un skill de création de graphiques qui transforme des données structurées en visualisations interactives et pilotées par les données, avec Vega-Lite dans la plupart des cas et Vega pour les mises en page avancées. Utilisez le skill vega quand vous avez besoin d’un moyen fiable de produire des graphiques en barres, en lignes, en nuage de points, en carte thermique, en aires, empilés ou multi-séries à partir de tableaux numériques ou de données tabulaires, et non d’un simple prompt générique de suggestion de graphique.
Ce pour quoi vega est le plus adapté
Le skill vega est particulièrement pertinent pour l’analytics, le reporting, les tableaux de bord et les visuels exploratoires, lorsque la tâche essentielle consiste à faire correspondre de vrais champs de données à une spécification de graphique. Il est surtout utile lorsque vous connaissez déjà la forme du jeu de données et qu’il vous faut une spec qui respecte les noms de champs, les types et les encodages.
Ce qui distingue ce skill
La principale force de vega est sa précision : il met l’accent sur la validité du schéma, la correction du JSON et l’alignement entre champs et données. C’est important, car les graphiques Vega échouent rapidement si la syntaxe, les types ou les noms de champs ne sont pas exacts ; le skill aide donc à réduire les ruptures silencieuses du graphique.
Quand ne pas l’utiliser
N’utilisez pas vega pour des diagrammes de processus, des organigrammes ou de simples cartes KPI. Si votre rendu est un visuel conceptuel plutôt qu’une visualisation statistique, un autre skill sera généralement plus rapide et plus propre.
Comment utiliser le skill vega
Installer et charger le skill
Suivez le flux d’installation du répertoire, puis ouvrez les fichiers du skill vega dans votre espace de travail. Le point d’entrée principal est SKILL.md, et le fichier compagnon le plus utile est references/examples.md, qui montre des modèles de graphiques que vous pouvez adapter au lieu d’inventer la spec de zéro.
Donner au skill la bonne entrée
La décision vega install n’a de valeur que si votre prompt inclut la forme réelle des données, l’objectif du graphique et les contraintes. Une demande faible dit « fais un graphique à partir de ces données » ; une demande plus solide dit « construis un graphique en barres horizontal trié pour 12 produits avec product et revenue, affiche les valeurs et garde une spec compatible avec Vega-Lite ».
Commencer par Vega-Lite sauf si Vega est nécessaire
Dans la plupart des cas d’usage de vega, commencez par Vega-Lite. Réservez Vega complet aux cas comme les graphiques radar, les nuages de mots ou des besoins plus poussés en interaction et en mise en page. En cas d’hésitation, demandez d’abord une version Vega-Lite, puis ne passez à Vega que si le graphique ne peut pas être exprimé proprement.
Relire ces fichiers en premier
Lisez SKILL.md pour les règles les plus importantes : inclure $schema, utiliser un JSON valide et faire correspondre les noms de champs exactement. Consultez ensuite references/examples.md pour des modèles concrets, comme les barres horizontales, les barres empilées et les courbes multi-séries, que vous pouvez réutiliser avec vos propres noms de champs.
FAQ sur le skill vega
vega est-il réservé aux utilisateurs avancés ?
Non. Le guide vega reste accessible si vous savez décrire clairement vos données. La difficulté principale n’est pas la théorie des graphiques ; c’est de fournir assez de structure pour que le modèle produise du JSON Vega-Lite valide dès le premier passage.
Que fait vega de mieux qu’un prompt normal ?
Un prompt générique produit souvent une idée de graphique. Le skill vega est plus orienté installation : il pousse le modèle vers un résultat compatible avec le schéma et syntaxiquement valide, donc plus proche de quelque chose que vous pouvez rendre immédiatement.
vega convient-il à tous les types de graphiques ?
Il est particulièrement adapté à la visualisation de données, notamment pour les cas d’usage vega for Data Visualization avec des données catégorielles et numériques. Ce n’est pas le meilleur choix pour les diagrammes, les résumés de type infographie ou les petits widgets d’état, où la sémantique du graphique passe au second plan.
Qu’est-ce qui bloque généralement l’adoption ?
La plupart des échecs viennent de noms de champs manquants, de types de données incorrects ou de l’oubli de la ligne $schema. Si vos données sources sont sales, incomplètes ou seulement vaguement définies, vous devrez les nettoyer ou les normaliser avant que le skill puisse produire une spec fiable.
Comment améliorer le skill vega
Fournir un véritable échantillon de données
Le moyen le plus rapide d’améliorer le rendu de vega est de coller 5 à 20 lignes représentatives avec les clés exactes, plutôt qu’une description en prose du jeu de données. Si vos champs sont date, region et sales, dites-le explicitement pour que le modèle puisse faire correspondre les encodages sans deviner.
Indiquer d’emblée la décision de graphique
Dites au skill quel comportement du graphique compte le plus : comparer des catégories, montrer une évolution dans le temps, révéler une distribution ou comparer des séries. Cette instruction influence le choix du marqueur, la configuration des axes, le tri, et le fait que le résultat doive être empilé, facetté ou superposé.
Ajouter des contraintes qui évitent les specs faibles
Si vous avez besoin de catégories triées, d’un parsing des dates, d’un comportement particulier de la légende, de limites de couleurs ou d’étiquettes, précisez-le dès le prompt initial. Ces contraintes améliorent la qualité de sortie, car elles réduisent les choix génériques par défaut et aident le skill à sélectionner le bon encodage et la bonne structure de graphique.
Itérer sur le premier rendu
Si le premier résultat est proche mais pas tout à fait juste, modifiez une seule variable à la fois : noms de champs, type de marqueur, agrégation ou ordre de tri. C’est généralement plus efficace qu’une demande de réécriture complète, et cela permet au skill vega de se concentrer sur la correction du vrai problème de graphique plutôt que de réinterpréter l’objectif.