Mindchart 信息图表生成工具

解决的核心问题：从代码到可视化配置的鸿沟

在技术文档、数据分析报告或产品演示中，工程师和作者常需要将复杂的信息关系（如流程、对比、层级）转化为直观的图表。传统方式要么需要手写 SVG 或 Canvas 代码，要么依赖通用图表工具（如 ECharts）的 JSON 配置，两者都存在学习曲线陡峭或对信息结构表达不够灵活的问题。Mindchart 旨在解决这一痛点：它提供了一种专为信息图表设计的声明式 DSL（领域特定语言），让 AI 或开发者能通过简练的文本直接生成渲染配置，从而快速产出符合技术规范的视觉化成果。

工作方式：基于 AntV 语法的信息图表生成流水线

该技能的核心是 AntV Infographic 语法，它是一种用缩进表示结构、专为 AI 流式输出优化的配置语言。其工作流程严格遵循几个关键步骤：

1. 理解需求与模板匹配：首先分析用户意图，从预定义模板库（如 sequence-*, compare-binary-*, hierarchy-mindmap-*）中选择最合适的结构。模板决定了信息的骨架。
2. 生成语法文件：根据所选模板的语法规则，填充 data（包含标题 title、描述 desc 和主体数据）与 theme（定义调色板 palette、字体等）。语法有严格规则，例如第一行必须是 infographic，调色板颜色值使用无引号的裸值。
3. 自检与输出：在生成代码块前，进行关键项检查：是否只有一个匹配模板的主体数据字段？children 下的每一项是否都包含 label？确保输出是纯净的、可渲染的代码块，无任何额外解释。

最终，生成的语法文件（.md）会通过内置流水线被渲染为 SVG，并进一步转换为 PNG 格式供直接使用。

适用边界与注意点

Mindchart 的价值在于快速、规范地生成静态信息图表，尤其擅长表达流程、对比、层级和简单统计趋势。但它有明确的适用边界：

• 定位是信息图表：它不适合制作高度定制化的交互式仪表板或动态数据流图表。其强项是表达 信息结构与逻辑关系，而非实时数据分析。
• 语法有严格约束：例如，compare-binary-* 模板要求只能有两个根节点；palette 的颜色值格式必须严格遵守。这意味着它更适合结构化、模式化的输出，而非完全自由的创意绘图。
• 依赖模板与规则：生成的质量高度依赖于对模板选择指南的遵循和语法的正确使用。对于超出模板范围的特殊需求，可能需要退而使用更通用的 items 作为后备方案。