vega

vega skill の概要

Vega は、構造化データをインタラクティブなデータ可視化に変えるためのチャート作成 skill です。多くのケースでは Vega-Lite を、より高度なレイアウトが必要な場合は Vega を使います。vega skill は、数値配列や表形式データから棒グラフ、折れ線、散布図、ヒートマップ、面グラフ、積み上げグラフ、複数系列のチャートを安定して作りたいときに使うもので、単なる「チャート案を考える」プロンプトではありません。

vega が最も得意な用途

vega skill は、分析、レポート、ダッシュボード、探索的な可視化に特に向いています。要点は、実データのフィールドをチャート仕様に正確にマッピングすることです。すでにデータセットの形が分かっていて、フィールド名、型、エンコーディングをきちんと守った spec が必要なときに、とくに力を発揮します。

この skill が他と違う理由

vega の強みは、とにかく精度です。スキーマの妥当性、JSON の正しさ、フィールドとデータの対応関係を重視します。Vega のチャートは、構文・型・フィールド名のズレで即失敗しやすいため、この skill を使うことで、見た目はそれっぽいのに実は壊れているチャートを減らせます。

使わないほうがよいケース

工程図、フローチャート、単純な KPI カードには vega を使わないでください。出力したいものが統計的な可視化ではなく概念図なら、別の skill のほうが速く、きれいに仕上がることが多いです。

vega skill の使い方

skill をインストールして読み込む

ディレクトリのインストール手順に従ったうえで、ワークスペース内で vega skill のファイルを開きます。中心となる入口は SKILL.md で、最も役立つ補助ファイルは references/examples.md です。ここには、ゼロから spec を発明するのではなく、応用できるチャートパターンが載っています。

skill に適切な入力を与える

vega install の判断は、実際のデータ構造、チャートの目的、制約がプロンプトに含まれていてこそ意味があります。弱い依頼は「このデータでチャートを作って」です。強い依頼は「product と revenue を使って、12 商品の並び替え済み横棒グラフを作成し、値ラベルを付け、Vega-Lite と互換のある spec にして」です。

まずは Vega-Lite から始める

vega usage の多くは、まず Vega-Lite を選ぶのが正解です。レーダーチャート、ワードクラウド、より独自性の高いインタラクションやレイアウトが必要な場合だけ、フルの Vega を使いましょう。迷うなら、まず Vega-Lite 版を依頼し、きれいに表現できないときだけ Vega に切り替えるのが無難です。

まず確認すべきファイル

最初に読むべきなのは SKILL.md です。ここには、$schema を含めること、有効な JSON にすること、フィールド名を正確に合わせること、といった重要なルールがあります。次に references/examples.md を確認して、横棒グラフ、積み上げ棒グラフ、複数系列の折れ線など、自分のフィールド名に置き換えて再利用できる具体的なパターンを見てください。

vega skill FAQ

vega は上級者向けですか？

いいえ。データをはっきり説明できるなら、vega guide は初心者にも扱いやすいです。難しさの中心はチャート理論ではなく、最初の試行で有効な Vega-Lite JSON を出せるだけの構造をモデルに与えることです。

通常のプロンプトより vega は何が優れていますか？

一般的なプロンプトは、チャートのアイデアを返しがちです。vega skill はよりインストール志向で、スキーマを意識した、構文的に正しい出力へと寄せるため、そのまま描画できる完成物に近づきます。

vega はあらゆるチャートに向いていますか？

データ可視化、とくにカテゴリデータと数値データを扱う vega for Data Visualization の用途に最適です。図解、インフォグラフィック風の要約、あるいはチャートとしての意味づけが二次的な小さなステータスウィジェットには、最適解ではありません。

導入を妨げる主な要因は何ですか？

失敗の多くは、フィールド名の不足、データ型の誤り、$schema 行の入れ忘れに起因します。元データが雑、欠損が多い、定義があいまいといった場合は、skill が信頼できる spec を出す前に、データを整形・正規化しておく必要があります。

vega skill の改善方法

実データのサンプルを渡す

vega の出力を最も速く改善する方法は、データセットの説明文ではなく、実際の代表行を 5〜20 行、そのまま貼ることです。フィールドが date、region、sales なら、それを明示してください。そうすれば、モデルが推測に頼らずにエンコーディングを対応づけられます。

どんなチャート判断をしたいか先に伝える

カテゴリ比較、時系列の変化、分布の把握、系列間比較など、何を一番見せたいのかを skill に伝えてください。その指示によって、mark の選択、軸の設定、並び順、積み上げ・分面・レイヤーのどれにするかが変わります。

弱い spec を防ぐ制約を加える

カテゴリの並び替え、時系列のパース、凡例の挙動、色数の上限、ラベル表示などが必要なら、初回プロンプトで明示してください。こうした制約は、ありがちなデフォルト設定を減らし、適切なエンコーディングとチャート構造を選びやすくするため、出力品質を上げます。

初回レンダリングを起点に反復する

最初の結果がかなり近いが少し違う、という場合は、フィールド名、mark の種類、集計、並び順を一つずつ直してください。全面的な書き直しを頼むより、たいていはこちらのほうが効果的です。また、vega skill を本来のチャート修正に集中させやすくなり、目的の再解釈に引っ張られにくくなります。