vega

vega 技能總覽

vega 是一個圖表製作技能，適合把結構化資料轉成互動式、以資料驅動的視覺化；一般情況優先使用 Vega-Lite，進階排版或更複雜需求再用 Vega。當你需要一個可靠的方法，從數值陣列或表格資料建立長條圖、折線圖、散佈圖、熱度圖、面積圖、堆疊圖與多序列圖時，應該使用 vega 技能；它不是給你一個泛用的「幫我想圖表」提示詞。

vega 最適合的情境

vega 技能很適合分析、報表、儀表板，以及探索式視覺化，重點工作是把真實資料欄位正確對應到圖表規格。當你已經知道資料集的結構，並且需要一份能尊重欄位名稱、資料型別與編碼方式的 spec 時，這個技能特別好用。

vega 為什麼不一樣

vega 的核心價值在於精準：它重視 schema 合法性、JSON 正確性，以及欄位與資料的對應是否一致。這一點很重要，因為 Vega 圖表只要語法、型別或欄位名稱出錯就會直接失敗；這個技能能幫你降低那種「表面看起來有出來、實際卻壞掉」的靜默失敗風險。

什麼情況不適合用它

如果你要做的是流程圖、流程示意圖，或單純的 KPI 卡片，就不要優先用 vega。若輸出的是概念型圖像，而不是統計視覺化，通常會有其他技能更快、更乾淨。

如何使用 vega 技能

安裝並載入技能

先依照目錄的安裝流程完成安裝，然後在工作區打開 vega 技能檔案。核心入口是 SKILL.md，最值得一起看的輔助檔是 references/examples.md；裡面有可直接套用的圖表模式，比從零開始硬寫 spec 更實際。

提供正確的輸入內容

vega install 的判斷只有在提示詞真的包含資料結構、圖表目標與限制條件時才有意義。弱的需求會說「用這些資料做一張圖」；更好的寫法會明確說「請為 12 個產品做一張排序後的水平長條圖，使用 product 和 revenue，標示數值，並保持相容於 Vega-Lite」。

先從 Vega-Lite 開始，除非你真的需要 Vega

對大多數 vega usage 情境，先選 Vega-Lite。只有在像雷達圖、文字雲，或需要更客製的互動與版面配置時，才保留完整 Vega。若你不確定，先要求一個 Vega-Lite 版本；只有在圖表無法乾淨表達時，再切換到 Vega。

先看這些檔案

先讀 SKILL.md，掌握最關鍵的規則：要包含 $schema、要用合法 JSON、欄位名稱要完全對上。接著看 references/examples.md，那裡有水平長條圖、堆疊長條圖、多序列折線圖等具體模式，可以直接換成你自己的欄位名稱來重用。

vega 技能 FAQ

vega 只適合進階使用者嗎？

不是。只要你能清楚描述資料，vega 指南對初學者也很友善。真正的難點不是圖表理論，而是你要給模型足夠結構，讓它第一次就產出合法的 Vega-Lite JSON。

vega 比一般提示詞好在哪裡？

一般提示詞通常只會產出一個圖表構想。vega 技能更偏向安裝導向：它會把模型往「了解 schema、語法正確、可以直接渲染」的方向推，輸出更接近可立即使用的結果。

vega 適合所有圖表類型嗎？

它最適合資料視覺化，尤其是 vega for Data Visualization 這類有類別資料與數值資料的用途。若是流程圖、資訊圖風格摘要，或極小型狀態元件，因為圖表語意不是重點，就不是最佳選擇。

通常是什麼原因讓人用不起來？

最常見的失敗原因是缺少欄位名稱、資料型別不對，或忘了加上 $schema 那一行。如果原始資料很雜、資訊不完整，或只大概定義，那你就得先清理或正規化資料，技能才能產出可靠的 spec。

如何改進 vega 技能

提供真的資料範例

要改善 vega 的輸出，最快的方法不是用文字描述資料集，而是直接貼上 5–20 筆具代表性的資料列，並保留精確 key。如果欄位是 date、region 和 sales，就明說，這樣模型才能不用猜就對應編碼方式。

先講清楚圖表決策

先告訴技能你最在意的是哪種圖表行為：比較類別、呈現時間變化、看分布，或比較多條序列。這個指示會直接影響 mark 的選擇、座標軸設定、排序方式，以及最後結果該做成堆疊、分面還是分層。

補上可避免弱 spec 的限制條件

如果你需要類別排序、時間解析、圖例行為、色彩限制或標籤，請在一開始就說明。這些限制能提升輸出品質，因為它們可以減少泛用預設值，並幫助技能選對編碼方式與圖表結構。

針對第一次渲染迭代

如果第一次結果已經接近，但還不到位，就一次只改一個變數：欄位名稱、mark 類型、彙總方式或排序順序。這通常比整份重寫更有效，也能讓 vega 技能專注在修正真正的圖表問題，而不是重新解讀你的目標。