Data Visualization

dashboard-builder giúp bạn biến các chỉ số thành một dashboard vận hành thực tế cho Grafana, SigNoz hoặc các công cụ tương tự. Hãy dùng skill dashboard-builder khi bạn cần một hướng dẫn rõ ràng để xây dashboard cho sức khỏe hệ thống, điểm nghẽn, thông lượng và các panel tập trung vào hành động, thay vì một bảng điều khiển chỉ để “làm đẹp”.

visualization-expert là một skill gọn nhẹ để chọn biểu đồ, áp dụng thực hành tốt về trực quan hóa và tham khảo ví dụ matplotlib hoặc plotly. Hãy dùng nó khi bạn muốn chọn loại biểu đồ phù hợp hơn, nhận xét dashboard và áp dụng hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu rõ ràng, dễ tiếp cận từ một tệp SKILL.md duy nhất.

grafana-dashboards giúp agent thiết kế dashboard Grafana cho môi trường production phục vụ observability. Dùng skill này để lên bố cục theo RED và USE, chọn hệ phân cấp panel, và phác thảo cấu trúc dashboard cho metrics kiểu Prometheus.

Dùng skill data-storytelling để biến phân tích thành câu chuyện sẵn sàng hỗ trợ ra quyết định cho báo cáo, cập nhật điều hành và giao tiếp với các bên liên quan, với cấu trúc rõ ràng và định hướng hành động.

Skill kpi-dashboard-design giúp các nhóm lập kế hoạch dashboard KPI tập trung vào quyết định, bao gồm chọn metric, xây dựng thứ bậc dashboard, áp dụng mẫu biểu đồ và hướng dẫn quản trị cho các góc nhìn điều hành, chiến thuật và vận hành.

Dùng sympy để làm toán học ký hiệu chính xác trong Python, bao gồm đại số, giải tích, ma trận, công thức vật lý, lý thuyết số, hình học và sinh mã. Skill này giúp bạn giữ biểu thức ở dạng chính xác, chọn đúng module của SymPy và tránh các lỗi thường gặp khi phụ thuộc quá nhiều vào số thực. Phù hợp nhất cho người cần một hướng dẫn sympy thực dụng cho quy trình làm việc ký hiệu và sympy cho phân tích dữ liệu.

qutip là một skill Python mô phỏng vật lý lượng tử cho hệ lượng tử mở, suy hao, tiến hóa theo thời gian và quang học lượng tử. Dùng hướng dẫn qutip này cho phương trình master, động lực Lindblad, suy giảm kết hợp, QED trong hốc cộng hưởng, mô phỏng trạng thái/toán tử và các ví dụ Scientific Python. Không dành cho điện toán lượng tử dựa trên mạch.

metrics-dashboard giúp bạn xác định và thiết kế một dashboard chỉ số sản phẩm với đúng KPI, kiểu trực quan hóa và ngưỡng cảnh báo. Hãy dùng nó để lập kế hoạch đo lường gì, nhóm các chỉ số như thế nào, và tín hiệu nào nên kích hoạt hành động cho các quy trình sản phẩm, tăng trưởng hoặc phân tích.

Thực hiện cohort-analysis cho các chỉ số giữ chân người dùng, suy giảm mức độ tương tác và mức độ chấp nhận tính năng theo từng cohort. Skill cohort-analysis này được thiết kế cho các quy trình Data Analysis cần xác thực dữ liệu, tính toán, trực quan hóa và rút ra insight rõ ràng từ dữ liệu hành vi người dùng có cấu trúc.

app-analytics giúp bạn thiết lập, diễn giải và cải thiện việc theo dõi ứng dụng di động bằng một kế hoạch đo lường thực tế. Dùng nó để chọn đúng công cụ, xác thực sự kiện, liên kết attribution với kết quả kinh doanh và hỗ trợ Data Analysis cho quyết định về sản phẩm, tăng trưởng, đăng ký thuê bao hoặc mua quảng cáo.

vega là một skill tạo biểu đồ giúp biến dữ liệu có cấu trúc thành các trực quan hóa tương tác, dựa trên dữ liệu bằng Vega-Lite trong hầu hết trường hợp và Vega cho bố cục nâng cao. Dùng nó cho các biểu đồ cột, đường, phân tán, heatmap, vùng, stacked và đa chuỗi khi bạn có các trường dữ liệu thực và cần các đặc tả JSON hợp lệ.

Skill data-analytics tạo các sơ đồ PlantUML cho quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm ETL, ELT, data lake, warehouse, pipeline streaming, phân tích log và dashboard BI. Skill này được tối ưu để thể hiện luồng nguồn-đích rõ ràng, dùng stencil phân tích/cơ sở dữ liệu AWS và cho ra nội dung hướng dẫn data-analytics thực tiễn — không phải sơ đồ phần mềm hay kiến trúc cloud chung chung.

Skill shap dành cho khả năng diễn giải mô hình và AI có thể giải thích. Dùng để hiểu dự đoán, tính đóng góp của đặc trưng, chọn biểu đồ SHAP và gỡ lỗi hành vi mô hình trong phân tích dữ liệu cho các mô hình cây, tuyến tính, deep learning và mô hình hộp đen.

Seaborn là một skill seaborn dành cho trực quan hóa thống kê trong Python, với đầu vào thân thiện với pandas và thiết lập mặc định rất tốt. Dùng nó khi cần khám phá nhanh phân phối, mối quan hệ, so sánh theo nhóm, box plot, violin plot, pair plot và heatmap. Dựa trên matplotlib để tạo biểu đồ tĩnh, sẵn sàng cho xuất bản.

scvelo là một skill Python để phân tích RNA velocity trong dữ liệu RNA-seq đơn bào. Dùng nó để ước lượng chuyển trạng thái tế bào từ mRNA chưa spliced và đã spliced, suy ra hướng quỹ đạo, tính latent time và xác định các gen driver. Skill này đặc biệt hữu ích cho scvelo trong Data Analysis khi bạn cần tính định hướng vượt ra ngoài clustering tiêu chuẩn hoặc pseudotime.

scientific-visualization là một meta-skill dành cho các hình vẽ sẵn sàng cho công bố khoa học. Hãy dùng nó cho các biểu đồ nộp tạp chí với bố cục nhiều panel, chú thích mức ý nghĩa thống kê, thanh sai số, bảng màu thân thiện với người mù màu, và định dạng theo phong cách Nature/Science/Cell. Skill này điều phối matplotlib, seaborn và plotly cho công việc scientific-visualization trong Data Visualization.

Skill scanpy cho phân tích dữ liệu single-cell RNA-seq bằng Python. Dùng cho QC, chuẩn hóa, PCA, UMAP/t-SNE, phân cụm, tìm marker gene, phân tích quỹ đạo và biểu đồ chất lượng cao cho bài báo. Phù hợp nhất cho các quy trình scRNA-seq khám phá xoay quanh AnnData, với hướng dẫn dùng và cài đặt scanpy rõ ràng.

networkx là một skill Python để tạo, phân tích và trực quan hóa đồ thị cùng các mạng phức tạp. Hãy dùng nó cho các nhu cầu sử dụng networkx như đường đi ngắn nhất, độ trung tâm, phân cụm, phát hiện cộng đồng, xây dựng đồ thị, và các quy trình phân tích dữ liệu với networkx. Phù hợp nhất với dữ liệu nút-cạnh, nơi cấu trúc và mối quan hệ là yếu tố quan trọng.

Kỹ năng matplotlib cho vẽ biểu đồ bằng Python với toàn quyền kiểm soát trục, nhãn, chú giải, bố cục và định dạng xuất. Hãy dùng khi cần biểu đồ khoa học, phân tích nhiều khung, kiểu biểu đồ tùy chỉnh và trực quan hóa có thể tái tạo, đặc biệt khi bạn cần độ chính xác cao hơn một prompt biểu đồ chung chung. Đây là hướng dẫn matplotlib rất phù hợp cho Phân tích dữ liệu và các biểu đồ sẵn sàng đưa vào xuất bản.

Kỹ năng matlab giúp bạn tạo, gỡ lỗi và điều chỉnh mã MATLAB hoặc GNU Octave cho các phép toán ma trận, phân tích dữ liệu, trực quan hóa, thống kê, tối ưu hóa và tính toán khoa học. Hãy dùng khi cần mã MATLAB có thể chạy được, MATLAB cho phân tích dữ liệu, chuyển đổi MATLAB sang Python, hoặc các script tương thích Octave khi bạn muốn ít phải thử đi thử lại hơn so với một prompt chung chung.

Kỹ năng infographics giúp bạn tạo ra các hình ảnh sẵn sàng xuất bản từ một chủ đề, bộ dữ liệu hoặc câu chuyện. Kỹ năng này hỗ trợ infographics cho Data Visualization với khả năng tạo bằng Nano Banana Pro, review chất lượng bằng Gemini 3 Pro, tùy chọn nghiên cứu, bảng màu dễ tiếp cận và tinh chỉnh lặp lại cho marketing, báo cáo, timeline, so sánh và bố cục mạng xã hội.

Skill geopandas dành cho phân tích dữ liệu vector địa lý bằng Python, bao gồm shapefile, GeoJSON và GeoPackage. Dùng để đọc, làm sạch, nối, tạo vùng đệm, cắt, chuyển hệ tọa độ và xuất dữ liệu không gian với ít phải đoán mò hơn.

etetoolkit là bộ công cụ cây phát sinh chủng loài cho các quy trình ETE. Dùng skill etetoolkit để phân tích cú pháp, chỉnh sửa, so sánh, định gốc, tỉa và trực quan hóa cây ở định dạng Newick, NHX, PhyloXML hoặc NeXML. Skill này hỗ trợ phylogenomics, phân tích orthology/paralogy, taxonomy NCBI, và xuất PDF hoặc SVG theo phong cách xuất bản.

Skill deeptools hỗ trợ các workflow phân tích NGS trong deepTools: chuyển BAM sang bigWig, QC, so sánh mẫu, và tạo heatmap hoặc biểu đồ profile cho ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq và các xét nghiệm liên quan. Hãy dùng nó như một hướng dẫn deeptools thực tiễn khi bạn cần phân tích và trực quan hóa trên dòng lệnh có thể tái lập.