在 AI 创作产品里，我们通常用一句 Prompt 描述结果：帮我做一张全球 GDP 对比图。但这句话没有回答：数据从哪里来？应该使用哪种可视化技术？最终作品应该是什么视觉风格？

如果把这些决定全部交给模型临场发挥，即使需求相同，两次生成的结果也可能采用不同的数据来源、图表方案和设计语言。AntV Sive 的 Skill，就是为了解决这个问题。


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## Skill 不是一段更长的 Prompt
Skill 是一份可以被重复使用的能力包。它不仅包含“应该怎么做”，还会说明：

+ 这个能力适合什么场景，不适合什么场景；
+ 应该调用什么工具或数据接口；
+ 需要遵循哪些步骤、规范和限制；
+ 如何检查最终结果是否符合要求。

例如，`AntV G2 统计图表`Skill 不只是告诉 AI 使用 G2，还写明了正确的版本、图表语法、常见错误和文档检索方式；`World Bank 世界银行开放数据源` Skill 则包含接口地址、指标代码、分页规则、时间范围和空值处理方法；一个设计 Skill 还可以进一步提供颜色、字体、间距、组件和图表样式规范。

## 三类 Skill，分别解决三个问题
> 目前 Sive 已经支持 80+ Skill，主要分布在设计、数据和可视化领域，总有一款适合你，也支持创建自己的 Skill。
>

### 设计 Skill：让作品拥有稳定的视觉语言
“做得好看一点”很难形成稳定结果，设计 Skill 会把抽象的审美要求变成可以执行的规则。例如 Anthropic 产品设计风格的 Skill 会产出暖象牙纸面、石板灰结构与 Serif/Sans/Mono 分层构成冷静的页面风格。


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### 数据 Skill：把外部世界接入创作过程
很多应用需要的不是模型记忆中的知识，而是可以追溯、可以更新的数据，数据 Skill 为 AI 提供具体的数据访问方法。例如 World Bank 能够查询各国 GDP、人口、预期寿命等发展指标；


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### 可视化 Skill：选择合适的表达工具
柱状图、知识图谱、地图和 3D 场景不是同一种问题，也不应该由同一种技术勉强完成，可视化 Skill 能够确自己的能力边界，降低模型选型错误的概率，例如 Leaflet 时候地图类可视化，而 G6 时候关系网络、知识图谱等。


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## 多个 Skill 一起使用
一次创作可以选择一个或多个 Skill。它们分别约束数据、表达和设计，让复杂需求变成可组合的能力。例如，要制作一张全球经济对比单图，可以组合 `World Bank 世界银行开放数据源` | `G2 统计图表` 和 `铅字红线设计风格`。


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## 在 Sive 中使用 Skill
1. 在首页或“我的应用”中点击输入框底部的 `Skill`。
2. 点击对应卡片完成选择，支持多次选择；可点击顶部 Skills 导航查看对应效果。
3. 输入需求并发送，Sive 会把本轮选择和需求一起交给生成流程。


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## 创建自己的 Skill
除公开 Skill 之外，我们也可以创建自己的 Skill，在 `我的 Skill` 中，你可以：

+ 从一句需求或一个网页地址开始，让 AI 生成可编辑初稿；
+ 根据 API 文档创建新的数据源 Skill；
+ 在文件编辑器中修改 `SKILL.md`、参考文档、设计模型和预览页面；
+ 启用、停用或删除 Skill；
+ 提交公开审核，让其他用户也能在社区中发现和使用。

一个反复使用的数据接口、一套品牌设计规范、一种固定的图表实现方式，都可以从个人经验变成可复用 Skill。


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## Skill 让 AI 创作从“碰运气”变成“选方法”
自然语言降低了创作门槛，但真正稳定的结果，仍然需要可靠的数据、合适的技术和清晰的设计规则。Skill 把这些原本藏在专家经验里的方法显式化、结构化，再交给 AI 执行。用户不需要从头解释每一个细节，只需要为当前任务选择合适的能力组合。

在 AI 创作产品里，我们通常用一句 Prompt 描述结果：帮我做一张全球 GDP 对比图。但这句话没有回答：数据从哪里来？应该使用哪种可视化技术？最终作品应该是什么视觉风格？

AI 创作，如何提高下限？

Sive 是 AntV 团队出品的 AI 驱动的数据可视化创作平台，用自然语言对话快速构建数据可视化图表、报告，以及数据分析，让每一份洞察即刻可见、准确、轻松分享。

人工智能

前端

开发工具

AntVSive的Skill将AI创作从“碰运气”变为“选方法”，通过设计、数据、可视化三类可复用能力包，稳定输出结果。支持80+预置Skill及自定义创建，组合使用确保数据可靠、表达精准、风格统一，大幅提升生成质量与效率。

知识图谱

数据接口

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