La méthode de travail
AntV G6 Graph se concentre sur la visualisation de données connectées : réseaux, arbres, hiérarchies, cartes mentales et autres structures nœuds-arêtes. Le skill capturé cible G6 v5 et organise le graphe par une configuration déclarative des données, de la disposition, de l'apparence, des comportements et des plugins. Sa question centrale : comment afficher et explorer une structure de relations.
L'entrée associe des mises en garde concrètes sur la migration vers la v5 à un service distant de récupération de références pour les sujets spécialisés. Elle distingue G6 des graphiques statistiques de G2 et des éditeurs de diagrammes de X6. Une image nœuds-arêtes peut ressembler à un canevas d'éditeur, mais afficher un réseau existant est une tâche différente de celle qui consiste à laisser les utilisateurs construire et enregistrer un workflow.
Livrables attendus
- Une vue de graphe G6 JavaScript configurée pour un jeu de données de relations fourni
- Un choix de disposition et d'encodage visuel pour les nœuds, les arêtes et les groupes
- Des comportements d'exploration explicites, comme le zoom, le déplacement ou la sélection
Du brief à la revue
- 01Valider les données de relations
Identifiez chaque nœud par un ID unique et assurez-vous que les extrémités des arêtes désignent bien les nœuds voulus. Séparez les libellés et les attributs visuels de la relation elle-même.
- 02Choisir la vue
Associez la structure à une disposition en force, en arbre, hiérarchique, radiale ou autre disposition adaptée. Récupérez la référence G6 pertinente lorsque les détails de configuration dépassent le fichier d'entrée.
- 03Configurer G6 v5
Utilisez les conventions documentées de données, de style, de comportement et de rendu pour la version cible, plutôt que de mélanger une configuration v4 retenue de mémoire.
- 04Inspecter le graphe
Vérifiez les libellés affichés, les relations entre extrémités, la lisibilité de la disposition et les interactions prévues dans l'environnement d'exécution réel du navigateur. Examinez les parties denses ou déconnectées, pas seulement un échantillon bien ordonné.