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金大哥
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分类: 数据与分析需要 API Key

Byteplan Chat

BytePlan AI 图表生成技能。当用户查询 byteplan 中的数据、请求数据可视化、生成图表（如"查看不同性别分数段分布"、"查询学生成绩分布"、"byteplan 数据分析"）时自动触发。支持 12 种图表类型（柱状图、折线图、饼图等）。

person作者: wangshuaiitr-aihubclawhub
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BytePlan Chart - BytePlan AI 图表生成技能

功能描述

通过 BytePlan AI 接口自动生成数据可视化图表，支持 12 种图表类型。

配置说明

环境变量（.env 文件）

# BytePlan API 配置
BYTEPLAN_BASE_URL=https://uatapp.byteplan.com
BYTEPLAN_AUTH_USER=PC
BYTEPLAN_AUTH_PASS=你的认证密码

# 登录参数
BYTEPLAN_USERNAME=你的用户名
BYTEPLAN_PASSWORD=你的密码（会自动 RSA 加密）
BYTEPLAN_GRANT_TYPE=password
BYTEPLAN_SCOPE=write
# BYTEPLAN_PUBLIC_KEY_ID 不再需要，运行时动态获取

# AI 配置
BYTEPLAN_AGENT_ID=Agent ID（可选，留空则自动生成）
BYTEPLAN_PAGE_CODE=AI_REPORT

# 图表配置
CHART_WIDTH=800
CHART_HEIGHT=600
CHART_OUTPUT_DIR=charts

配置项说明

| 配置项 | 说明 | 默认值 | |--------|------|--------| | BYTEPLAN_BASE_URL | BytePlan API 基础 URL | https://uatapp.byteplan.com | | BYTEPLAN_AUTH_USER | API 认证用户名 | PC | | BYTEPLAN_AUTH_PASS | API 认证密码 | - | | BYTEPLAN_USERNAME | 登录用户名 | - | | BYTEPLAN_PASSWORD | 登录密码（自动 RSA 加密） | - | | BYTEPLAN_AGENT_ID | AI Agent ID | 自动生成 | | CHART_OUTPUT_DIR | 图表输出目录 | charts |

使用方法

命令行

cd skills/byteplan-chart
uv run python main.py <查询内容>

示例

# 查询不同分数段学生数量
uv run python main.py 查询不同分数段学生数量

# 查看不同性别分数段分布
uv run python main.py 查看不同性别分数段分布

# 生成折线图
uv run python main.py 展示每月销售趋势

支持的图表类型

全部支持（12 种）✅

| 类型 | 说明 | 状态 | |------|------|------| | Line | 折线图 | ✅ | | Column | 柱状图（支持分组/堆叠） | ✅ | | Bar | 条形图 | ✅ | | Area | 面积图 | ✅ | | Pie | 饼图 | ✅ | | Rose | 南丁格尔玫瑰图 | ✅ | | Scatter | 散点图 | ✅ | | Box | 箱型图 | ✅ | | Heatmap | 热力图 | ✅ | | DualAxisChart | 双轴图（柱状图 + 折线图） | ✅ | | DetailTable | 明细表 | ✅ | | PivotTable | 透视表 | ✅ |

测试时间: 2026-03-13 12:40
测试结果: 12/12 通过 ✅

工作流程

  1. 🔑 请求公钥接口获取 RSA 公钥（含 keyId 和 key）
  2. 🔐 使用公钥对密码进行 RSA 加密
  3. 🔑 使用加密后的密码和 keyId 登录获取 access_token
  4. 📡 调用 AI 接口识别 model_code
  5. 📊 执行 AI 分析请求获取图表数据
  6. 🎨 使用 matplotlib 渲染图表为 PNG（纯 Python 方案，自动检测中文字体）

渲染方案

当前使用：matplotlib（纯 Python）

| 特性 | 说明 | |------|------| | 渲染引擎 | matplotlib 3.10+ | | 字体处理 | 自动检测系统字体并配置 | | 支持平台 | Windows / macOS / Linux | | 输出格式 | PNG（150 DPI） |

字体检测

渲染时自动执行：

  1. 检测操作系统
  2. 查找预装中文字体
  3. 配置 matplotlib 字体参数
  4. 输出检测日志

支持的字体：

  • Windows: Microsoft YaHei（微软雅黑）、SimHei（黑体）、SimSun（宋体）
  • macOS: PingFang SC（苹方）、Heiti SC（黑体）
  • Linux: WenQuanYi Zen Hei（文泉驿）、Noto Sans CJK

如遇到中文乱码：

# Linux 安装字体
sudo apt-get install fonts-wqy-zenhei fonts-noto-cjk  # Ubuntu/Debian
sudo yum install wqy-zenhei-fonts google-noto-sans-cjk-fonts  # CentOS/RHEL

输出

  • 图表文件: charts/antv_chart_YYYYMMDD_HHMMSS.png
  • 控制台输出: 完整的 API 响应和图表信息

依赖

  • Python 3.8+
  • Python 包：requests, python-dotenv, pycryptodome, matplotlib, numpy

安装依赖

第一步：创建虚拟环境

Windows:

cd C:\Users\wangshuai\.openclaw\skills\byteplan-chart
uv venv

macOS / Linux:

cd ~/.openclaw/skills/byteplan-chart
uv venv

第二步：安装 Python 包

uv pip install requests python-dotenv pycryptodome matplotlib numpy

🍎 macOS 兼容性

  • ✅ 完全兼容 macOS 10.15+ (Catalina 或更高版本)
  • ✅ 中文字体: 自动检测并使用 PingFang SC（苹方）或 Heiti SC（黑体）
  • ✅ 路径处理: 使用 pathlib.Path 自动适配 macOS 路径格式
  • ✅ 编码: UTF-8 编码，无乱码问题

验证安装

cd skills/byteplan-chart
uv run python main.py 查询不同分数段学生数量

查看输出中的字体检测信息：

🔍 检测系统中文字体...
✅ 找到中文字体：Microsoft YaHei
✅ 字体配置成功：Microsoft YaHei

🔧 修复记录（2026-03-13）

问题 1：渲染脚本调用命令错误

  • 文件: main.py (第 473 行)
  • 问题: 使用 py 命令在虚拟环境中找不到 matplotlib
  • 修复: 改为 uv run python 确保在虚拟环境中运行
  • 代码: ['uv', 'run', 'python', str(render_script), ...]

问题 2：参数检查错误

  • 文件: render_chart.py (第 607 行)
  • 问题: len(sys.argv) < 4 检查错误，实际只需要 3 个参数
  • 修复: 改为 len(sys.argv) < 3
  • 说明: 参数 = 脚本名 + JSON 字符串 + 输出路径

问题 3：依赖缺失

  • 问题: 虚拟环境中缺少 matplotlib 等必要的 Python 包
  • 修复: 使用 uv pip install 安装所有依赖

安全提示

  • .env 文件包含敏感信息，请勿提交到版本控制
  • 建议将 .env 添加到 .gitignore
  • 定期更新 API 凭证