# Jeecg Onlchart

> Use when user asks to create/edit Online graph charts, data visualization, or says "创建图表", "生成图表", "新建图表", "做一个图表", "online图表", "数据图表", "柱状图", "折线图", "饼图", "统计图", "可视化", "chart", "graph", "create chart", "generate chart", "bar chart", "line chart", "pie chart". Also triggers when user describes chart requirements like "做一个销售柱状图" or mentions data visualization like "用图表展示男女比例".

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-jeecgboot-skills-jeecg-onlchart`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [jeecgboot](https://agentstack.voostack.com/s/jeecgboot)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** Apache-2.0
- **Upstream author:** [jeecgboot](https://github.com/jeecgboot)
- **Source:** https://github.com/jeecgboot/skills/tree/main/jeecg-onlchart
- **Website:** https://jeecg.com

## Install

```sh
agentstack add skill-jeecgboot-skills-jeecg-onlchart
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# JeecgBoot Online 图表 AI 自动生成器

将自然语言的图表需求描述转换为 Online 图表配置，并通过 API 在 JeecgBoot 系统中自动创建/编辑图表。

> **重要：本 skill 处理「Online 图表」（SQL 驱动的数据可视化图表），不涉及「Online 报表」（cgreport 数据列表）或「Online 表单」（cgform）。**

## 前置条件

用户必须提供以下信息（或由 AI 引导确认）：

1. **API 地址**：JeecgBoot 后端地址（如 `https://boot3.jeecg.com/jeecgboot`）
2. **X-Access-Token**：JWT 登录令牌（从浏览器 F12 获取）

如果用户未提供，提示：
> 请提供 JeecgBoot 后端地址和 X-Access-Token（从浏览器 F12 → Network → 任意请求的 Request Headers 中复制）。

---

## 交互流程

### Step 0: 判断操作类型

| 用户意图关键词 | 操作类型 |
|---------------|---------|
| 创建/新建/做一个/生成图表 | **新增图表** → Step 1A |
| 修改图表/改字段/换图表类型 | **编辑图表** → Step 1B |

### Step 1A: 新增图表 — 解析需求

从用户描述中提取：

| 信息 | 必填 | 默认值 | 示例 |
|------|------|--------|------|
| 图表编码 (code) | 是 | 自动生成 snake_case | `tj_user_sex` |
| 图表名称 (name) | 是 | 用户指定 | "统计男女比例" |
| SQL 语句 (cgrSql) | 是 | 从需求推导或用户提供 | `select count(*) cout, sex from sys_user group by sex` |
| X 轴字段 (xaxisField) | 是 | 从 SQL 推导 | `sex` |
| Y 轴字段 (yaxisField) | 是 | 从 SQL 推导 | `cout` |
| 图表类型 (graphType) | 是 | `bar` | `bar`、`line`、`pie`、`line,bar` |
| 展示模板 (displayTemplate) | 否 | `tab` | `tab`、`single`、`double` |
| 数据源 (dbSource) | 否 | 空（默认数据源） | `second_db` |
| 数据类型 (dataType) | 否 | `sql` | `sql` |

**X/Y 轴推导规则：**
- **X 轴 (xaxisField)**：通常是分类/维度字段（如 sex、dept、month、category）
- **Y 轴 (yaxisField)**：通常是度量/聚合字段（如 count、sum、avg 的结果）

### Step 1B: 编辑图表 — 查询现有配置

1. 用户提供图表 ID 或编码
2. 通过 API 查询现有图表配置（参考 API 列表）
3. 展示现有配置，根据用户需求进行修改

### Step 2: 解析字段（根据 dataType 选择接口）

#### 2A. SQL 类型 — 复用 parseSql 接口

```
GET /online/cgreport/head/parseSql?sql={urlEncodedSql}&dbKey={dbKey}
```

- `sql`：URL 编码后的 SQL 语句
- `dbKey`：数据源编码，默认数据源可不传

**返回结构：**
```json
{
  "success": true,
  "result": {
    "fields": [
      { "fieldName": "cout", "fieldTxt": "cout", "fieldType": "String", "isShow": 1, "orderNum": 1 }
    ],
    "params": []
  }
}
```

> **注意**：parseSql 返回的 `isShow` 是数字 (0/1)，但图表接口需要字符串 `"Y"/"N"`，需要转换。

#### 2B. JSON/API 类型 — 使用 parseField 接口

```
POST /online/graphreport/head/parseField?type=JSON
POST /online/graphreport/head/parseField?type=API
```

请求体（JSON 类型传 JSON 字符串，API 类型传接口 URL）：
```json
{ "data": "[{\"month\":\"01\",\"amount\":1000}]" }
```

**返回结构**（与 parseSql 相同格式）：
```json
{
  "success": true,
  "result": {
    "fields": [
      { "fieldName": "month", "fieldTxt": "month", "fieldType": "String", "isShow": 1 },
      { "fieldName": "amount", "fieldTxt": "amount", "fieldType": "Integer", "isShow": 1 }
    ],
    "params": []
  }
}
```

> JSON/API 类型无需配置 `dbSource`，`cgrSql` 字段存放 JSON 字符串或 API URL。

#### API 数据格式要求

API 接口返回的数据**必须**包裹在 `{"data": [...]}` 结构中，否则图表无法解析：

```json
// ✓ 正确
{"data": [{"name": "一月", "value": 120}, {"name": "二月", "value": 200}]}

// ✗ 错误（裸数组，图表无法识别）
[{"name": "一月", "value": 120}]
```

#### parseField 失败时的处理

`parseField?type=API` 要求 JeecgBoot 服务端能访问该 URL。若服务端无法访问外网导致失败，**跳过 parseField，手动构造 items**（字段已知时可直接定义）。

#### 使用 YApi Mock 创建 API 数据源

项目内置 YApi Mock 平台（https://api.jeecg.com），可快速创建 mock 接口作为 API 数据源。
使用 `scripts/yapi_mock.py` 脚本操作，凭证获取规则，**禁止硬编码**：

- 优先从当前上下文（系统提示、memory、全局配置等任意来源）中查找 YApi 邮箱和密码
- 上下文中找不到时，**必须询问用户**：
  > 需要使用 YApi Mock 创建数据源，请提供登录邮箱和密码（平台地址：https://api.jeecg.com）。

> `yapi_mock.py` 内部使用 `http.cookiejar.CookieJar + build_opener` 管理会话，兼容 Python 3.6 / 3.9 / 3.12 及以上所有版本，直接调用 `init_yapi(email, password)` 即可。

```python
import sys
sys.path.insert(0, '/scripts')
from yapi_mock import init_yapi, create_mock

# 凭证由 Claude 从 memory 读取后注入，不得硬编码
init_yapi(email='', password='')

# 创建 mock 接口并写入数据，返回完整 mock URL
mock_url = create_mock(
    path='/staff',        # 路径后缀，不含 basepath（/claude）
    title='职员信息',
    data=[
        {"name": "张三", "salary": 18000},
        {"name": "李四", "salary": 15000},
    ]
)
print(mock_url)  # https://api.jeecg.com/mock/57/claude/staff
```

**路径规则（重要）**：项目 basepath 为 `/claude`，接口路径只写后缀：

| 传入 path | 完整 mock URL |
|-----------|--------------|
| `/staff`  | `https://api.jeecg.com/mock/57/claude/staff` |
| `/line`   | `https://api.jeecg.com/mock/57/claude/line` |

### Step 3: 智能字段配置

#### 3.1 字段属性映射（图表 vs 报表的差异）

**关键差异：图表字段使用 `"Y"/"N"` 字符串，而非数字 0/1。**

| 属性 | 图表 (graphreport) | 报表 (cgreport) | 说明 |
|------|-------------------|-----------------|------|
| 关联头ID | `graphreportHeadId` | `cgrheadId` | 字段名不同 |
| 是否显示 | `isShow`: `"Y"/"N"` | `isShow`: 0/1 | 类型不同 |
| 是否合计 | `isTotal`: `"Y"/"N"` | `isTotal`: `"0"/"1"` 或 null | 类型不同 |
| 是否查询 | `searchFlag`: `"Y"/"N"` | `isSearch`: 0/1 | 字段名和类型都不同 |
| 查询模式 | `searchMode` | `searchMode` | 相同 |
| 字典 | `dictCode` | `dictCode` | 相同 |
| 排序 | `orderNum` | `orderNum` | 相同 |

#### 3.2 字段显示名称 (fieldTxt)

parseSql 返回的 fieldTxt 默认等于 fieldName，AI 需要根据语义翻译为中文：

| 字段名模式 | 推导中文名 |
|-----------|-----------|
| count / cout / cnt | 数量/人数/次数 |
| sum / total / amount | 合计/总额 |
| avg / average | 平均值 |
| sex | 性别 |
| dept / department | 部门 |
| status | 状态 |
| type / category | 类型/分类 |
| month / year / date | 月份/年份/日期 |
| name / title | 名称 |
| age | 年龄 |
| salary | 薪资 |

#### 3.3 是否显示 (isShow)

| 规则 | isShow |
|------|--------|
| 所有字段（默认） | `"Y"`（图表通常字段不多，全部显示） |
| id / 主键字段 | `"N"` |

#### 3.4 是否查询 (searchFlag) + 查询模式 (searchMode)

| 字段类型 | searchFlag | searchMode |
|---------|------------|------------|
| 分类/维度字段 | `"Y"` | `single` |
| 日期/时间字段 | `"Y"` | `group` |
| 度量/聚合字段 | `"N"` | null |

#### 3.5 是否合计 (isTotal)

| 规则 | isTotal |
|------|---------|
| 度量/聚合字段 | `"Y"` |
| 维度/分类字段 | `"N"` |

#### 3.6 字典配置 (dictCode) — 列表数据值替换显示

**作用**：列表（明细表格区域）中，将数据库存储的原始值替换为可读文本显示。

> 例：性别字段数据库存 `1`/`2`，配置字典后显示为"男"/"女"。

支持两种方式：

**方式一：系统字典编码**

填写系统字典的 `dictCode`，由系统字典表自动解析值 → 文本。

```json
"dictCode": "sex"
```

常用系统字典编码：

| dictCode | 说明 |
|----------|------|
| `sex` | 性别（1=男，2=女） |
| `priority` | 优先级 |
| `valid_status` | 有效状态 |
| `yn` | 是/否 |

**方式二：字典 SQL**

在 `dictCode` 处直接写一条 SELECT 语句，动态替换显示值。SQL 必须返回两列：`value`（数据库存的值）和 `text`（展示的文本）。

```json
"dictCode": "SELECT id as value, name as text FROM sys_category WHERE pid = '1'"
```

```json
"dictCode": "SELECT code as value, name as text FROM sys_depart ORDER BY depart_order"
```

> **注意**：字典 SQL 每次渲染都会执行查询，数据量大时建议加 `WHERE` 条件限制范围。

### Step 4: 图表类型选择

根据数据特征推荐图表类型：

| 数据场景 | 推荐 graphType | 说明 |
|---------|---------------|------|
| 分类对比（如男女人数） | `bar` | 柱状图 |
| 趋势变化（如月度销售） | `line` | 折线图 |
| 占比分布（如部门比例） | `pie` | 饼图 |
| 趋势+对比（如月度销售对比） | `line,bar` | 组合图表 |
| 纯数据明细 | `table` | 数据表格（只渲染在底部明细区，不占图表位） |

**graphType 支持逗号分隔多种类型**，如 `"bar,pie"` 会同时生成柱状图和饼图两个区域。

**组合图表配置（折线+柱状同坐标系）：**
- `graphType`: `"line,bar"`（逗号分隔多种类型）
- `isCombination`: `"combination"`（标记为组合图表）
- 非组合图表 `isCombination` 为 null 或不传

### Step 5: 展示摘要并确认

**必须展示以下内容，等待用户确认后再执行：**

```
## Online 图表配置摘要

- 图表编码：tj_user_sex
- 图表名称：统计男女比例
- 图表类型：bar（柱状图）
- X 轴字段：sex（性别）
- Y 轴字段：cout（人数）
- 数据源：默认
- 目标环境：https://boot3.jeecg.com/jeecgboot

### SQL 语句
select count(*) cout, sex from sys_user group by sex

### 字段配置

| 序号 | 字段名 | 显示名称 | 类型 | 显示 | 查询 | 字典 | 合计 |
|------|--------|---------|------|------|------|------|------|
| 0 | cout | 人数 | String | Y | N | - | Y |
| 1 | sex | 性别 | String | Y | N | sex | N |

### 参数
（无）

确认以上配置？(y/n)
```

### Step 6: 校验编码可用性（仅新增时）

用户确认后，**新增图表前必须先校验 code 是否已被占用**：

```
GET /sys/duplicate/check?tableName=onl_graphreport_head&fieldName=code&fieldVal={code}
```

**返回结构：**
```json
{ "success": true, "result": true }   // true = 可用（未重复）
{ "success": true, "result": false }  // false = 已存在，需换一个 code
```

若 `result` 为 `false`，提示用户更换编码，不继续执行创建。

Python 示例：
```python
encoded_code = urllib.parse.quote(report_code)
check = api_request(f'/sys/duplicate/check?tableName=onl_graphreport_head&fieldName=code&fieldVal={encoded_code}')
if not check.get('result'):
    print(f'图表编码 "{report_code}" 已存在，请换一个编码')
    exit(1)
print(f'编码 "{report_code}" 可用，继续创建...')
```

### Step 7: 调用 API 创建/编辑图表

用户确认且编码校验通过后执行。

#### 6.1 新增图表 — 请求结构

**`POST /online/graphreport/head/add`**

```json
{
    "dbSource": "",
    "name": "统计男女比例",
    "code": "tj_user_sex",
    "displayTemplate": "tab",
    "xaxisField": "sex",
    "yaxisField": "cout",
    "dataType": "sql",
    "graphType": "bar",
    "cgrSql": "select count(*) cout, sex from sys_user group by sex",
    "onlGraphreportItemList": [
        {
            "id": "前端生成的长数字ID",
            "cgrheadId": null,
            "fieldName": "cout",
            "fieldTxt": "人数",
            "fieldWidth": null,
            "fieldType": "String",
            "searchMode": null,
            "isOrder": null,
            "isSearch": null,
            "dictCode": null,
            "fieldHref": null,
            "isShow": "Y",
            "orderNum": 0,
            "replaceVal": null,
            "isTotal": null,
            "createBy": null,
            "createTime": null,
            "updateBy": null,
            "updateTime": null,
            "groupTitle": null
        }
    ],
    "paramsList": []
}
```

> **注意（add 接口）**：add 时 items 中的关联ID字段名为 `cgrheadId`（值为 null），虽然查询/编辑时返回的是 `graphreportHeadId`。

#### 6.2 编辑图表 — 请求结构

**`PUT /online/graphreport/head/edit`**

```json
{
    "id": "1290934362649460737",
    "name": "统计男女比例",
    "code": "tj_user_bysex",
    "cgrSql": "select count(*) cout, sex from sys_user group by sex",
    "xaxisField": "sex",
    "yaxisField": "cout",
    "yaxisText": "yaxis_text",
    "content": null,
    "extendJs": null,
    "graphType": "line,bar",
    "isCombination": "combination",
    "displayTemplate": "tab",
    "dataType": "sql",
    "dbSource": "",
    "tenantId": 0,
    "lowAppId": null,
    "onlGraphreportItemList": [
        {
            "id": "1290934166687383554",
            "graphreportHeadId": "1290934362649460737",
            "fieldName": "cout",
            "fieldTxt": "人数",
            "isShow": "Y",
            "isTotal": "N",
            "searchFlag": "N",
            "searchMode": null,
            "dictCode": "",
            "fieldHref": null,
            "fieldType": "String",
            "orderNum": 0,
            "replaceVal": null,
            "createBy": "admin",
            "createTime": "2020-08-05 17:03:06",
            "updateBy": null,
            "updateTime": null
        }
    ],
    "paramsList": []
}
```

**add 与 edit 字段差异：**

| 字段 | add | edit | 说明 |
|------|-----|------|------|
| `id` (head) | 不传 | 必传 | 图表头ID |
| `yaxisText` | 不传 | 可选 | Y轴标签文字 |
| `content` | 不传 | 可选 | 自定义内容 |
| `extendJs` | 不传 | 可选 | 扩展JS |
| `isCombination` | 不传 | 可选 | 组合图表标记 |
| `tenantId` | 不传 | 传回原值 | 租户ID |
| Item 关联ID字段 | `cgrheadId`: null | `graphreportHeadId`: headId | 字段名不同 |
| Item `isShow` | `"Y"/"N"` | `"Y"/"N"` | 一致 |
| Item `searchFlag` | 不存在，用 `isSearch` | `searchFlag`: `"Y"/"N"` | add 和 edit 可能不同 |

#### 6.3 字段 ID 生成规则

- add 时使用**雪花ID格式**（19位数字字符串），如 `"2033369959277633538"`
- 可用 Python 的 `str(int(time.time() * 1000) * 1000000 + random.randint(100000, 999999))` 近似生成

#### 6.4 使用 Python 调用 API

**重要限制：**
1. **Windows 环境下 curl 发送中文/长 JSON 会出错**，必须使用 Python
2. **禁止使用 `python3 -c "..."` 内联方式**
3. **必须先用 Write 工具写入 `.py` 临时文件，再用 Bash 执行，最后删除临时文件**

**推荐方式：使用 `onlchart_api.py` 封装脚本（与 jeecg-onlreport 的 onlreport_api.py 同模式）**

**脚本路径：** skill 加载时开头已提供 `Base directory for this skill: `，scripts 目录即 `\scripts`。

```python
import sys
sys.path.insert(0, r'\scripts')
from onlchart_api import init_api, build_item, build_param, create_chart

init_api('', '')

items = [
    build_item('sex',    '性别',  search_flag='Y', search_mode='single', dict_code='sex', order_num=0),
    build_item('cout',   '人数',  is_total='Y', order_num=1),
]

# 默认只创建图表，不挂菜单、不授权
# 如需发布，改用 create_and_publish() 或单独调用 publish_chart()
result = create_chart(
    code='tj_user_sex',
    name='用户性别分布',
    sql='SELECT sex, count(*) cout FROM sys_user GROUP BY sex',
    x='sex', y='cout',
    graph_type='bar',
    items=items,
)
```

**可用函数一览：**

| 函数 | 说明 |
|------|------|
| `init_api(api_base, token)` | 初始化连接（必须最先调用） |
| `build_item(field_name, ...)` | 构建字段配置 |
| `build_param(param_name, ...)` | 构建自定义参数 |
| `parse_sql(sql, db_key)` | 解析 SQL 字段 |
| `check_code_available(code)` | 校验编码是否可用 |
| `create_chart(code, name, sql, x, y, items, ...)` | 创建图表 |
| `edit_chart(head_id, ...)` | 编辑图表 |
| `publish_chart(head_id, name, role_code)` | 挂载菜单 + 授权角色 |
| `create_and_publish(code, name, sql, x, y, items, ...)` | **一键全流程** |
| `list_charts()` | 查询图表列表 |
| `query_chart(head_id)` | 查询图表详情 |
| `get_chart_id_by_code(code)` | 按编码查 head_id |

---

**低级手写脚本模板（不推荐，优先使用上方封装）：**

```python
import urllib.request
import json
import time
import random
import ssl
import urllib.parse

API_BASE = '{用户提供的后端地址}'
TOKEN = '{用户提供的 X-Access-Token}'

# 忽略SSL验证（开发环境）
ctx = ssl.create_default_context()
ctx.check_hostname = False
ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE

def api_request(path, data=None, method=None):
    """发送 API 请求"""
    url = f'{API_BASE}{path}'
    headers = {
        'X-Access-Token': TOKEN,
        'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8'
    }
    if data is not None:
        json_data = json.dumps(data, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
        if method is None:
            method = 'POST'
        req = urllib.request.Request(url, data=json_data, headers=headers, method=method)
    else:
        if method is None:
            method = 'GET'
        req = urllib.request.Request(url, headers=headers, method=method)
    resp = urllib.request.urlopen(req, context=ctx)
    return json.loads(resp.read().decode('utf-8'))

def gen_id():
    """生成雪花ID格式的字符串（19位数字）"""
    return str(int(time.time() * 1000) * 1000000 + random.randint(100000, 999999))

# ====== Step 1: 调用 parseSql 解析字段 ======
sql = "select count(*) cout, sex from sys_user group by sex"
encoded_sql = urllib.parse.quote(sql, safe='')
parse_result = api_request(f'/online/cgreport/head/parseSql?sql={encoded_sql}')
print('解析结果:', json.dumps(parse_result, ensure_ascii=False, indent=2))

if not parse_result.get('success'):
    print('SQL 解析失败:', parse_result.get('message'))
    exit(1)

# ====== Step 2: 构造字段配置 ======
items = [
    {
        "id": gen_id(), "cgrheadId": None,
        "fieldName": "cout", "fieldTxt": "人数",
        "fieldWidth": None, "fieldType": "String",
        "searchMode": None, "isOrder": None, "isSearch": None,
        "dictCode": None, "fieldHref": None,
        "isShow": "Y", "orderNum": 0,
        "replaceVal": None, "isTotal": None,
        "createBy": None, "createTime": None,
        "updateBy": None, "updateTime": None, "groupTitle": None
    },
    {
        "id": gen_id(), "cgrheadId": None,
        "fieldName": "sex", "fieldTxt": "性别",
        "fieldWidth": None, "fieldType": "String",
        "searchMode": None, "isOrder": None, "isSearch": None,
        "dictCode": "sex", "fieldHref": None,
        "isShow": "Y", "orderNum": 1,
        "replaceVal": None, "isTotal": None,
        "createBy": None, "createTime": None,
        "updateBy": None, "updateTime": None, "groupTitle": None
    }
]

# ====== Step 3: 构造请求 ======
graph_data = {
    "dbSource": "",
    "name": "统计男女比例",
    "code": "tj_user_sex",
    "displayTemplate": "tab",
    "xaxisField": "sex",
    "yaxisField": "cout",
    "dataType": "sql",
    "graphType": "bar",
    "cgrSql": sql,
    "onlGraphreportItemList": items,
    "paramsList": []
}

# ====== Step 4: 调用 add API 创建图表 ======
result = api_request('/online/graphreport/head/add', graph_data)
print('创建结果:', json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

if result.get('success'):
    print('\n图表创建成功！')
else:
    print('\n创建失败:', result.get('message'))
```

**编辑图表脚本差异：**

```python
# 编辑时用 PUT 方法，且 items 使用 graphreportHeadId
graph_data = {
    "id": "existing_head_id",
    "name": "统计男女比例",
    "code": "tj_user_bysex",
    "cgrSql": sql,
    "xaxisField": "sex",
    "yaxisField": "cout",
    "yaxisText": "",
    "content": None,
    "extendJs": None,
    "graphType": "line,bar",
    "isCombination": "combination",
    "displayTemplate": "tab",
    "dataType": "sql",
    "dbSource": "",
    "tenantId": 0,
    "lowAppId": None,
    "onlGraphreportItemList": [
        {
            "id": "existing_item_id",
            "graphreportHeadId": "existing_head_id",
            "fieldName": "cout", "fieldTxt": "人数",
            "isShow":

…

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [jeecgboot](https://github.com/jeecgboot)
- **Source:** [jeecgboot/skills](https://github.com/jeecgboot/skills)
- **License:** Apache-2.0
- **Homepage:** https://jeecg.com

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** yes
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-jeecgboot-skills-jeecg-onlchart
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/jeecgboot
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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