数据可视化纪律

这是可视化判断层的唯一权威源。其他 skill 引用它、不复制它——一条规则出现在两处，就多一个将来会矛盾的地方。

边界：什么归我，什么不归我

参考文件清单见下一节末尾的表（按阶段锚定，一处维护）。

这份 skill 怎么组织的（加规则之前先读这节）

规则按你在什么时刻会想起它排，不按主题分类：定意图 → 验数据 → 选形 → 编码 → 交付前自检。

阶段 1–4 各有一个「交接检查」，阶段 5 是交付闸（9 条）——合起来五个检查点，交付前那道最重。 这不是"一道闸抓所有规则"——那会把闸撑到十几条，而检查清单一超过 9 条就开始被跳过（Gawande）。成熟做法是多个停点各管各的：飞机有滑行、起飞、巡航、落地四张清单，不是一张。所以本 skill 的判据是：

每条规则都必须被五个检查点之一抓住。 不是每条都要进交付闸。

这个轴不是审美选择，是防膨胀装置。一份按主题堆叠的规则集会一直长——每收编一处沉淀就多几节，最后没人读得完，也没人知道新规则该放哪。所以：

加一条新规则前，先回答：它在第几阶段被想起？它的违反被哪个检查点抓住？

• 两个都答得上 → 写进那个阶段，正文里说清判据，并确认那个检查点的产物清单真的会暴露它。
• 答得出阶段、答不出检查点 → 把它加进那个阶段的交接检查（阶段交接不受 9 条预算限制，因为它只在那一刻问一次）。只有当它必须在交付前再查一遍时，才动交付闸——而交付闸是 5–9 条 killer items 的预算，加一条得说清挤掉谁。 这条准入规则同样管存量。 最容易漏的不是新规则——是规则立起来那天已经在文件里的内容，没人回头用它筛一遍（"祖父豁免"）。但也不能因此开一张无边界重构的许可证，所以判据是有范围的：每次实质改动这份文件时，顺手对你本次已经打开的那一节做一次同样的核对；不为找问题去打开本次不涉及的章节。

写完之后必须机械核一次，别靠记性——把新规则的关键词 grep 一遍，看它在检查点文字里出没出现。0 命中 = 它没挂上任何检查点，回到上面几条重新归位。

三条限定，缺一条这个动作就会骗你：

• 范围要说死：四个「阶段 N 交接检查」引用块 + 交付闸的编号条目正文、产物行、以及豁免表。豁免表要搜，但它的命中意义是相反的——见下一条。
• >0 命中 ≠ 挂上，必须读那一处。命中的可能是"这条闸在查这件事"（真挂上），也可能是"这条闸声明自己不管这件事"（豁免行）。只在豁免行命中 = 反向证据：它恰恰证明这条规则被明确排除在检查范围之外，等同 0 命中，要回去重新归位。

  本文件里现成的例子：闸 8 的豁免行写着"纯 KPI 数字卡片"，而闸 8 的正文与产物行里 0 次出现这个词。一条讲"KPI 卡片该怎么标"的新规则去 grep，会只命中那一行——把"这条闸不管 KPI 卡片"读成"已经挂上了"，方向正好反过来。

• 换 2–3 个同义词再搜一遍：实测过一次假阴性——搜"色盲"全文 0 命中，但文件一直用"色觉障碍"讲同一件事，只搜一个词会误判成"完全没覆盖"。
• 这个动作只对「写进阶段正文」那条出口有验证力。直接写进交接检查的，grep 必然命中（那个词就是你刚放进去的），等于什么都没验证——那条路径要反过来问："交接检查里这句，正文里有对应的判据吗？"没有的话它是一句无处可查的口令。判定为战例的则整个跳过这一步：战例本来就不该出现在检查点里，0 命中是正确结果，不是失败。

为什么必须机械化：这条准入规则在 2026-07 的一个月里被同一个作者连续违反四次——最典型的一次是他刚写完一条规则、当场忘了挂检查点，而那条规则的正上方就写着"每条规则都必须被某个检查点抓住"。四次都是"我知道有这条规则"，四次都没执行：散文提醒对作者本人无效，他正处在"我刚想明白一件事"的兴奋里，那恰是最不会回头自查的时刻。能救的只有一条可以跑的命令。

• 例外：正向动作不配闸。 本 skill 有一条不是"禁止什么"而是"该做什么"的规则（阶段 1「画法没有明显答案时：批量出候选」）。这类生成性技术没有可判失败的违反形态——硬给它配闸只会在"画法本就明显"的常见情形上误杀。它的归位方式是挂在最近那个检查点上做条件子句（阶段 1 交接第 4 项之后），不单列。
• 答得出不止一个阶段（两个都说得通，不是答不出）→ 多半说明它是两条规则粘在一起，拆开，每半各归各的阶段。真实例子："做图前先问会不会被黑白打印"能同时论证阶段 1（受众 × 介质，早问省重做）与阶段 4（技术解法与"红绿不能是唯一通道"同源）——正确处理是拆：触发条件进阶段 1 交接、技术解法并进阶段 4 既有规则。拆不开、确实是一条 → 放更早那个阶段（早发现便宜）。
• 哪个阶段都答不出（一个都说不通）→ 要么不属于本 skill（介质实现层归 report-with-html / deck-creator，见边界表），要么它根本不是规则、是战例。

反模式一节是纯指路表，不写判据——只有"看到什么形态"和"去哪读"两列。同一条规则在正文和速查各说一遍，就是一处将来会分叉的复制。

这条规则自己就漂移过：2026-07 第一次审计数出 6 条复述、收敛了那 6 条就宣布做完；一个月后逐条比对正文原句：29 条里 7 条本就是指路、16 条是正文复述、另外 6 条则是正文根本没有的规则（全是"内容不是数字时该画成什么"那一类，因为正文当时只覆盖了数字类图表）。教训是判据本身要可机械执行——"这条在正文有吗"必须去 grep 正文原句，不能凭印象数。

先读哪个：动手画图 → 直接按下面五个阶段走；内容是定性的、不知道画成什么形状 → 阶段 3「内容不是数字时」+ visual-form-selection.md；被质疑"凭什么这么画" → graphical-perception-science.md 拿实证出处。

阶段 1 · 定意图：这张图为谁存在

这一阶段决定图存不存在，不决定它长什么样。 走完它你手上应该有：受众与形态、北极星指标、以及每张图一句"读者应得出 ___"。

元教训：没问业务意图就开做

被客户点名的最大方法论问题不是画得丑，是没问就开做。

可视化的失败几乎从不是"画得不够漂亮"，而是判断错了：把过程指标当主角、用警示色标正向成果、把极值当全局、给老板塞一屏交互细节、拿过期数据画图、做错了分析对象。

动手前先问每个视图："要回答什么业务问题、给谁看、看完做什么决策？" 口径拿不准就让业务方专门讲，别自行假设。

可视化是业务判断的表达，不是画图技术活。

这张图想让读者得出什么结论？

原话："这个图想表达什么？想让观众得出什么结论？" 又一次："这个没有任何意义，你想给谁看？看了之后得到什么结论？"

判据：为每一张图写下一句话——"读者看完这张图，应该得出 ___"。写不出来那句话，就删掉这张图，不是换个画法。

先分级：一个产物只有一个北极星硬指标，其余全降级。 北极星 = 直接衡量业务成效的那个（经销商场景 = 线索，不是播放），视觉上必须最突出；过程指标刻意降级、该删就删。每个指标上图前问"它挂得上一个决策吗（so-what → now-what）"，答不出就不进——这是"洞察驱动"与"数字罗列"的硬闸门。删指标比加指标更难、更值钱。

war-story：客户反复说"看数字没用""不要虚头巴脑的数字"，明确要求删掉完播率、互动率——对高净值赛道它们是负信号。"高播放 ≠ 高线索"：18 万播放出 10 条线索，不如 5 万播放出 18 条；让播放主导视觉会把决策者带偏去追流量而非成效。

这一问最常失守的地方：

• 占了大版面却达不到效果 = 结构性错误。原话："你用了一整页 PPT 的一大半部分来画出来这三条横着的柱状图，但是没有达到任何效果，这是我不能接受的结构性错误。" 判据可量化：一个视觉占了多少版面，就要交付相称的洞察量——占半页却只说了一句常识，是结构性错误，不是"稍微有点浪费"。
• 把作者的数据管道当洞察：取数口径、测量覆盖、"我抓到了多少条"——那是你关心的事，受众要的是业务结论。测量完整度是脚注口径，永远不上主视觉。判别问句：把这个视觉给最终受众（老板 / 总部）看，他据此做什么决策？答案若是关于"你数据抓全没抓全" = 管道噪音，移进脚注。
• 把两个量并置却说不出为什么：并置本身就是一个论断，说不出论断就别并置（见双轴那条）。
• 标题里塞了几个限定语，它就在做几件事。原话："'单条播放中位数（分平台，不合并）· 附爆款极值' 看不懂，这个图你想表达什么？你混合了好几种东西。" 一个图名需要三个括号才说得清 = 它是三张图。修一个问题时别把修法也堆进同一张图（"分平台不合并"是上一轮的修正，塞进标题后这张图同时在讲中位数、讲分平台、讲极值）。
• 同量纲 ≠ 可同图：系列的"机制"也必须相同。那张图把客户端信息缺失率（电费/屋顶——取决于客户愿不愿说，四家普遍 70%）和销售端动作缺失率（跟进有没有记——取决于销售做没做，0%–74% 差异极大）画进同一张 9 条系列图。两者单位都是"空缺 %"、量纲相同，但背后机制完全不同：读者用同一套解释读不通，于是"看不懂"。判据：这些系列能不能用同一句话解释它为什么高或低？不能 → 拆成两张，各讲一件事。
• 装饰 / 氛围图里的图表形象（上扬趋势线、仪表盘、数字卡）同受这一问检验，不因"只是配图"而免检。判据是删形测试：把这个图形从画面里删掉，损失的是氛围还是一个数据主张？损失主张，它就得答"读者应得出 ___"——认证前 / 无数据场景答不出，读者却会把它读成"我将看到的数据长这样"。反向边界同样成立：不带轴、不带数、不指向任何真实指标的抽象形状（光晕 / 网格 / 渐变）不是图表，不进本 skill 管辖——把装饰全禁和把假图表当氛围放行是同一种不动脑。判据只裁定"这是不是一个数据主张"，不裁定"能不能用"——裁定成立而结论句答不出时，动作是呈 owner 拍板，禁默删也禁默留：owner 知情后拍板保留是合法收口，评审者先行删除同样越权（2026-08-12 登录页战例）。

画法没有明显答案时：批量出候选，别纠结一版

原话："多给线索做一些可视化，大量做，不同类型、不同维度、不同数据，让我来挑。"

这份 skill 几乎全是"删 / 砍 / 禁"方向——那是收敛工具。但有一种时刻需要相反的动作：画法本身没有明显答案（新指标、新受众、没做过的分析角度、下面那张"唯一画法"表套不进去）。此时正确的动作不是闷头做一版然后等着被批，而是批量产出不同类型 / 不同维度 / 不同切法的候选，一次摆出来让拥有者挑。

这不是把活甩回去——判据在于你交出去的是什么：

• ✅ 做完再让选：真的画出来的 N 张图摆一起，他扫一眼就知道要哪张（这是 show, don't ask 在发散期的形态）
• ❌ 不做就问："你想要柱状图还是折线图？"——那是把你的活外包给他

和收敛闸的关系：候选阶段不走 9 条闸（那会把发散扼死）；挑中之后，被选中的那张才进阶段 2–5 的完整流程。

同族能力：视觉风格方向的批量对比 → design-style-picker skill（它做的就是"批量生成不同设计方向让用户挑"，而不是猜一个最终稿）。

受众决定形态：高层要静态结论图，操盘手才要交互

同一份数据给不同人看是两种产物。先定"受众 × 使用场景"再动手。

• 老板 / 总部 / 投资人（汇报）：一眼扫完的静态结论图，不要交互 / 下钻 / 堆细节。
• 操盘手 / 运营（日常）：可 hover / 下钻 / 联动的交互工具。
• 汇报要有一条主线贯穿，别碎片化。

war-story（2026-09-18）：favbase 收藏工作台被误判为「操盘手的日常工具」（交互优先、说明从简），被纠正「这不是操盘手的日常工具」——它是团队共享知识库的浏览与策展界面，第一次打开的协作者也要读懂「这是什么、怎么把好东西提升进共享层」。受众判断先查用户原话的主语（「团队共享」「给她看」「我自己用」），不要默认「= 用户本人日常操作」；主语是「我们/团队」时，页面必须对第一次打开的人自足。

war-story：我想把四家趋势做成可交互（勾选账号），被否——原话："领导只需要看到一张静态完整的图，不需要跟着我的眼睛跳，他看一下四家分布就过了这一页。" 汇报场景里交互是负担。 另：汇报的"成果截图"和产品的"工具 demo"是两个东西，别混。

但静态不等于孤立：原话"没有关联的数据没有意义"——一堆互不相干的总览数字对决策没用。（这句出自一个交互产品语境，那里的修法是「让 tab 能跳转」；放到静态汇报上，修法不是加交互，而是让关系在同一张图里可见。）

可检验的落法：静态图里每个数至少与一个对照数有显式关系——同轴、同行、差值标注、或「vs 上周 / vs 标杆」。产物：写得出这张图的对照清单（哪个数对哪个数）。写不出来 = 这些数是孤立的。

做了又被砍的六件事（转化漏斗 / 完播率 / 对标做错对象 / 全静态 / 卡片堆虚数字 / 没问意图）——它们的规则分散在下面各阶段。

阶段 1 交接检查——动任何数据之前，手上必须有这四样：

1. 受众 × 形态一句：汇报（→ 静态结论图）还是操盘（→ 交互工具）？
2. 北极星是哪个指标，以及它凭什么是北极星——判据是「受众做决策时直接依赖它」，不是「它的数最大」。纯定性产物（流程图 / 状态示意，无任何量化指标）记「不适用」，第 1、3、4 项仍必填。（这条豁免闸 1 也有；写在这里是因为这是它第一次被需要的地方，让人翻到四百行后才看到等于没写。）
3. 每张计划中的图一句「读者应得出 ___」（操作型产物用变体「读者看完应该知道下一步做 ___」；计划中的"图"含装饰 / hero 图里被删形测试裁定为数据主张的图表形象——它们不会被数进"图清单"，恰是最常整条绕过本检查的一类，判据见上文装饰图 bullet）。此刻还没看数据，写的是这张图要回答的决策问题（"应得出四家里谁领先"），交付时由闸 1 校准成实际结论（"广州领先，是第二名的 3 倍"）。写不出那句话的图，在这里就删掉（唯一例外：装饰图表形象答不出不由你删——呈 owner 拍板，见装饰图 bullet）——别带着它去验数据、去选形，那些工时全是白花的。
4. 对照清单：每个要上屏的数，对照物是谁（vs 上周 / vs 标杆 / 同轴同行的另一个数）。

条件子句：若第 3 项写得出结论句、但画法本身没有明显答案（阶段 3 的"唯一画法"表套不进去），合法动作是批量出候选让拥有者挑（见上面「画法没有明显答案时」），不是硬选一个往下走。候选阶段不走闸，挑中之后才进阶段 2。

为什么放在这里而不是只靠闸 1：北极星选错会连锁决定所有图的排序与视觉权重，等交付前才发现，是全部重画；而这四样在动手前写下来只要几分钟。闸 1 在交付前再查其中前三项——那是最后一道拦截，不是第一次思考。第 4 项对照清单只在这里查一次：它决定的是"这些数之间有没有关系"，那是画之前的事，交付前才发现数是孤立的，等于整页重来。

阶段 2 · 验数据：这个数站得住吗

图画得再对，数错了整张都是假的。 这一阶段的产物是：每个上屏的数，你都能说出它的统计量为什么这么选、分母干不干净、以及它支撑得起你要下的那个论断。

这个数要拿去做什么决策？（决定统计量）

原话："大原则：少看平均数，没有意义。"

按用途选，不是按分布形状选：汇报"典型值"→ median + 分位数；推算"总盘子"→ mean（且说明是用来推总量的）；分布偏态 / 多峰 / 有离群点 → 让分布本身可见，别只给一个数。

mean 与 median 差得远，本身就是偏态警报。多峰分布下两个都别单独报——它们会落在"没有人"的位置。

偏态还有一个时间维度，很容易漏：按周 / 按月合计的数，先看它是不是由少数几天贡献的。一家"本周 64 条线索"里 32 条来自两天、其余五天回落到个位数——那是单条内容爆量的脉冲，不是稳态能力；按周合计去判断"这家能打"会高估它的可复制性。判据：top-2 时点占了合计的多少？过半就得在图上让这件事可见（画到日粒度、或标一句"其中 X 天贡献 Y%"）。

Anscombe / Datasaurus 证明统计量全同的数据可以长得完全不同：报聚合数之前先看过分布图。

算任何率 / 占比之前，先数分母里有多少"未知"——把"不知道"当成"否"是最常见的静默造假，它会系统性压低任何正向率。点破后我自己承认过："我糊弄了——用含大量「未知」的字段硬算了比例，分母没排除未知，把「不知道」当成了确定值。" 完整判据（未知进不进分母、有阈值必须判阈值、覆盖率太低就别画分布）见 references/chart-selection-and-statistics.md §1d。

末期是不是还没走完？（时间序列的分母是天数）

周报 / 月报最常见的静默造假：最后一个周期还没过完，却和完整周期画在同一条线上。 它的分母是"已过去的天数"，不是一周——数字天然偏小，读者看到的"暴跌"是日历造成的，不是业务造成的。

标个颜色和星号不够。 真实验证：一份四宫格周报把未完成周画成浅色 + 红星号 + 脚注，一个只想拿结论的读者仍然卡住——"那湖南这个 178 到底是真跌了，还是这周没过完？这直接决定我要不要去质问湖南，但我判断不了。"

三选一，没有第四种做法：

1. 不画——末期不完整就不进图，图只画到最后一个完整周期；
2. 画在另一根线上——不与完整周期连成同一条折线 / 同一组条形（连起来就是在邀请读者做那个不成立的比较）；
3. 换成可比口径——日均值、或"同口径进度对比"（本周前 4 天 vs 上周前 4 天）。这个换算必须应用到本图的所有周期，不能只转换未完成的那一个——只转末点会在同一条线内部造出两种口径，比原来的问题更隐蔽（例句里"上周前 4 天"就是这个意思，别只读了"三选一"三个字）。

判据：这个末期点，读者能不能不看脚注就知道"它不可比"？答不出就是没做到——脚注是给较真的人看的，不是给一眼扫过的人看的。

全产物一个口径：截止日、周的定义、来源，只能有一套

同一页里出现两种"周"、三个截止日、两个数据来源，读者不会去猜哪个对，他会对整页所有数字打折扣。

真实读者原话："一页纸三个截止口径，我不知道信哪个。" 另一处："同一页纸，'一周'有两种算法，我对不上。" 更狠的一条："上半页说每周四家总共发 29–42 条，下半页说本周发了 78 条……同一类数出自两个来源、差出一倍，不解释清楚，我对这页所有数字都会打折扣。"

判据：写下这三样，全产物只能各有一个值——截止日、周期的定义（自然周？滚动 7 天？周五到周四？）、数据来源。真有必须不同的（比如两个来源本就不同系统），必须在图上显式对齐一次：说清差异从哪来，以及读者该怎么理解这个差异——是其中一个更准（说明哪个），还是两个都准、差异本身就是这张图要讲的事。不能只在两个脚注里各写各的——那不是解释，那是把矛盾留给读者发现。

这批数据能合并吗？（验聚合有效性）

原话："把不同平台的播放中位数合并有什么意义？不同平台为什么要合并？"

合并之前先证明可合并：按主要分组变量（平台 / 渠道 / 地区 / 时期 / 口径版本）分层看一遍，方向不一致就禁止只报聚合数。

口径不可比的分段算出的"总中位数"不描述任何真实总体——它既不是 A 平台的典型值，也不是 B 平台的。正确做法是分列，要总盘子就报总量。

机制是 Simpson's paradox（Berkeley 录取、COVID CFR 两个经典案例），详见 §2。

数据是地基：真实 > 漂亮

图画得再对，数据错了整张都是假的。

• 真数据是底线，绝不用过期快照糊弄。 画图前先确认：这份数据是"此刻实时"还是"某天的快照"？对外的关键数字必须可溯源到权威实时源。

  war-story：我用 repo 里的旧 csv 算出一个数、业务方核定另一个数，去拉实时源 + 按口径重算，全部复现核定值，证明不是数据打架，是我的快照过期 + 没做口径。

• 口径常含人工判断，关键数字以人工核定为准，图上标口径。 起算日 / 截止日 / 排除项写进脚注——同一指标口径不同会变成纠纷点。
• KPI 置信分级：合同强义务 / 口头对齐 / 对标阈值，三者置信度不同，别都标成"合同 KPI"。
• PII 脱敏：含手机号 / 身份信息的表，做给第三方看的图一律脱敏（展示"数量 + 画像"，不展示联系方式）。
• 标数据可信度：点赞 / 转发等有系统性失真（刷量），呈现要标可信度，别当真实热度。
• 脏数据先归一化再画图：跨平台字段不统一、日期多格式、各家列数不齐——先做字段映射 + 容忍缺列 + 标完整度。缺数据直接找业务方要，不将就脏数据。

对外呈现还有 5 条"违反会引爆退款"的红线（线索分层 / 高净值别用通用互动率 / 标失真 / 单周差数据不能证伪方法论 / 不背转化率责）。

关联要诚实：弱关联用趋势，绝不假装精确归因

数据支撑不了精确归因时，诚实的弱关联 > 漂亮的假精确。

war-story：线索只记录到"平台 + 日期"、到不了具体视频。所以用按周聚合的趋势并置看两个峰是否同步，而不是编造"这条视频精确带来这条线索"，并配注脚说明。

砍什么、画什么——一句话分清：砍的是数据撑不起的结论，画的是缺失本身。分母 30% 未知 → 把未知画成显式一段是合法的（那是事实）；拿这份数据硬算「可装率」→ 砍（那个数字本身是错的）。

降级优先于砍：能诚实降级就降级（标成弱关联 + 注脚）；连弱关联都撑不起、或数字必然是错的，才砍。

对应铁律：数据不支持的图直接砍——画得好不能救错数据。 转化漏斗曾被评价「画得非常好、要保留」，最终仍因无精确归因、算出来的转化率是错的而砍掉——「错的数据没什么可讲的」。呈现质量和数据可信度是两把尺子，后者不过关，前者再高也留不住。

为什么：假装精确会让决策者基于错误因果做决策，比"我们只能看到弱关联"危险得多。

阶段 2 交接检查——进入选形之前，对每个会上屏的数答四件事：

1. 统计量：用途是什么（典型值 / 推总量）→ 据此选了 mean 还是 median？分母里未知多少条、怎么处理的？
2. 来源与口径：这份数是此刻实时还是某天的快照？关键数字以谁的核定为准？并且：现在就把整个产物的截止日、周期定义、数据来源各定成一个值，写下来。 这一步是定规格，不是核对——图还没画，没什么可核的；它的作用是让后面每张图都有一个可遵守的对象。（真有必须不同的，此刻就写清差异从哪来。）
3. 时间序列的末期完整吗：最后一个周期走完了没有？没走完就按「不画 / 另起一根线 / 换可比口径」三选一处理——不是标个浅色加个星号。
4. 可发布性：含 PII 吗（手机号 / 身份信息）——脱敏是不可逆问题，过了这一关就没有第二次机会；有系统性失真的指标（刷量）标可信度了吗？

闸门对应：闸 6（聚合与归因体检）、闸 7（分母体检）。数据来源的性质（实时还是快照）与 PII 这两项只在本阶段查一次，不进交付闸——它们是上游性质的，等到交付前才发现快照过期，前面全白做。 与闸 3 的分工：本阶段定规格（把三个值定下来、写下来），闸 3 核对遵守（图全画完之后，逐张比对有没有跑偏）。两处提的是同样三个名词，但动作相反——一个是"决定"，一个是"审计"。只做前者会漂（定了没人核，画的时候照样各写各的）；只做后者太晚（交付前才发现两种周定义，图全要重画）。

阶段 3 · 选形：该画成什么

数确认可用之后，才轮到形状。 顺序不能反——先挑图型再回头发现数据不支持，前面全白做。

图型语义：每种图只回答一类问题

堆叠 = part-to-whole，不是比较各系列

原话："不要把线索数量堆叠起来，不同经销商堆叠成一个图有什么意思？堆叠图是为了展示什么？这里一个折线图就够用了。"

判据一句话：读者要比较各部分还是看总量构成？比较各部分 → 折线图（每系列独立）或 small multiples；只关心总量构成且时点少 → 才可堆叠。

为什么：堆叠条内部是长度判断且没有共同基线（Cleveland 第 3 级），并列条是位置判断（第 1 级）；结构上只有贴基线那层起点固定可读，上面每层起点都在浮动。堆叠面积图中间层的"波动"是上下层位移的叠加假象。

还有一条更隐蔽的：零在面积 / 长度编码里是不可见的。 一个系列这期是 0，它就不占任何像素——图上不会有任何东西告诉读者"这家这周挂零"。先判这个零是否支持本图结论或读者下一步：决策相关的零往往正是最该被看见的事；没有叙事工作的零不因数据表里存在就强塞上屏。

真实读者原话："'谁这周是零'这件事图上是隐形的。我事后拿总数减才发现：苏州 W2 是 0，湖南 W1、W3 是 0。少一块颜色我根本注意不到，可'某家一整周一条线索都没有'恰恰是我最该知道的事。"

这是编码方式的结构性后果，不是画图人疏忽：任何"用面积 / 长度表示量"的图（堆叠、面积、条形、树图、气泡）都有这个盲区。若零支持结论，修法不是换图型，是给零一个显式但不编码长度的形态——带角色与单位的 0 值直标、网格底色、一行 ✓/✗ 徽标，让"没有"和"有一点点"在视觉上不同；若不支持结论就隐藏，不能留一个无角色的裸 0。

同族判据：凡"没有 = 没有像素"的编码，都要先问——这个零是否支持结论或动作？ 是，就继续答"它长什么样、角色与单位是什么"；否，就明确隐藏。不能既不让它承担结论，又悬一个数字让读者猜。

双轴：混量纲禁止，同量异单位无害

原话："把播放中位数和当周发布量放到一张图里想说明什么？"

拆成两种情况，别一刀切：

• 混量纲（播放中位数 vs 发布量、收入 vs 增长率、绝对值 vs 比率）→ 禁止。两轴范围可各自任意缩放，等于作者能随意制造任何程度的相关或交叉，读者会把人为造出来的靠近读成关系。
• 同一个量的两种单位（°C/°F、元/千元）→ 数学等价，无害。

替代：拆上下两图共用 x 轴 ▸ 指数化到同一轴 ▸ 散点图直面相关 ▸ 次要系列降级为标注。

桑基图/流向图：节点是实体不是动作，自己对自己走同一套颜色语义

2026-08-07 战例：一张"四家经销商线索互转"桑基图连续四次被打回， 根因全部是把这个图型的结构性default当成了理所当然，没有先问"这个图型天生容易在哪里出错"。

判据一：节点命名必须是实体，不能是动作短语。 左右两栏如果代表的是同一组实体的两种角色 （发出方/接收方、出口/进口、来源/去向），右栏节点就该跟左栏用同一个名字，不要为了"消歧义" 造动词短语当节点名。原话："你的接收方为什么是个动作？"—— 消歧义应该靠结构解决（自己对自己的量单独一条链路），不是靠改名字解决。

判据二：自己对自己的流量，不能因为"同一实体不该流向自己"的直觉而被砍掉或合并。 三种常见的 错误处理，从最差到最不差：①完全删除该数据、退化成图外文字标注——把一块可能占总量相当比例的 真实数据从图里抹掉了；②把"所有实体的自己对自己"硬并成一个共享终点（比如一个统一的"本地"节点）—— 这四条粗带子除了字面都叫"本地"外没有任何共同点，四个不同来源汇入同一个终点，读者天然会去找 "这四条为什么是同一件事"，找不到就是"看不懂"；③（正确）把"自己对自己"建模成 src-X → dst-X 这条链路本身，dst-X 的总量自然等于"自己对自己"+"从别处收到"——这是标准的双边（bipartite） 流向图画法（贸易流向图"中国·出口"和"中国·进口"同名同理），不是发明。

判据三：颜色语义表（见上方"颜色即语义"）同样管桑基图，且更容易在这里失守。 桑基图的 色带通常按"占比大小"分配视觉权重，作者容易把"哪个类别面积最大"和"哪个类别该用强调色" 混为一谈——而告警色（红）在规则里是专属给负向/需要干预的东西，一个"面积大但其实是机会/ 待发展空间"的类别涂成红色，读者的第一反应是"这里出问题了"，语义直接读反。先判断这个类别 在论点里是正向成果、需关注的机会、还是纯背景，再套用颜色即语义表里对应的颜色，不要按 "面积大就给强调色"的直觉走。

判据四：镜头/交互如果要"推近看某一条边"，目标是边到达的节点，不是整条边本身。 一条 桑基链路的路径天然横跨图的整个宽度（从最左的源到最右的终点），任何"框住这条边再放大"的 镜头/裁剪逻辑算出来的包围盒都接近整张图的大小，缩放比例算出来恒等于 1（"zoom 不生效"）。 要做到真正的推近，目标应该是链路到达的那个节点及其邻域，不是链路本身的包围盒。

其余

• 饼图：类别 ≤3 且只要"大约几成"可用；要比较或类别多 → 条形。
• 系列 ≥ 6 条 → 拆 small multiples，且所有面板同 x/y 范围、同轴、同色映射。5 条及以下可留单图，但若线条频繁交叉、读者追不动某一条，同样拆。
• 条形的值轴必须从 0 开始（纵向条看 y、横向条看 x；长度编码，截断轴直接推高 Tufte lie factor）；线图不必（位置/斜率编码，强制 0 会压平真实变化）。

内容不是数字时：先造量纲，造不出就别做成图

上面整节讲的是"已经有一批数"该选什么图型。但很多产物要可视化的是定性内容——流程、对比、清单、方案、素材。这半边的失败模式完全不同：不是选错图型，是根本没有可视化，只是把文字装进了图形容器。

总判据：先造量纲。 问一句"这堆内容里，什么东西是有序的 / 有大小的 / 有方向的 / 有对照的？"——找到那个量，把它编成几何（位置 / 长度 / 大小 / 方向）。造不出量纲，就别硬做成图，写成文字更诚实；给文字套个彩色边框不是可视化。

五种最常见的"假可视化"：

• 量级信息写成文字标签（"≥9 高频"、"改动量大"、"≥100万:4条 ≥10万:16条"这类纯文字阶梯）→ 编成条长 / 格数。原话："这种纯文字我真的很难理解。" 指着"线索 4·50%"："这个不太好理解。"
• 两列 / 网格小方块，位置不承载任何语义 → 空间必须说话：上/下 = 价值高低、左/右 = 演化、大/小 = 权重。原话："一个罗列的、排列的、没有任何意义的小方块，我看不出来它俩到底能对比出来什么东西。" 把清单劈成左右两列 = 没有分析结构。
• "对比"做成并排列举、不标"对方怎样" → 补上对照侧，让它成为洞察的证据（价值栈的用法见 references/visual-form-selection.md）。
• 内容本身就是视觉的（成片 / 镜头 / 截图 / 帧）却画抽象方块代替 → 换真图（真实缩略图 / 播放器 / 真截图），读者眼见为实。
• 单对象的多维数据摊成一排文字字段 → 收成富数据卡（评分格 + 折叠原文）。

操作型产物多一条：界面 / 工作台类的结论句不是"读者应得出 ___"，是"读者看完应该知道下一步做 ___"。原话："这个告警工作台有点乱，分不清楚我该干啥。" 乱 = 看不懂 = 该重做信息架构，不是调样式。

完整的形状选择工具（映射表、几何组件库、价值栈、多视图分解、缺口可视化）→ references/visual-form-selection.md。

一个对象只画一次

原话："一会四个进度条，一会四宫格，一会又是四个方块卡片……完全违背了方法论。" "为什么四家线索趋势要有两张图而不是一个连续的趋势？"

判据分两层，别混：

• 同一个视图内（同一页 / 同一屏）：数同一批实体被画了几次、形状是否每次不同——>1 次且形状不同 = 违规。修法是合并成一处，或让每处回答一个不同的问题。
• 跨视图不按形状判、按轴判：每个视图认领一个不同的分解轴（见 references/visual-form-selection.md §多视图分解）。所以"一张 overview + 每维一个 detail"是合法的，不算重复——别用单视图的判据去误杀它。

动手前先定这批实体的唯一画法，别边画边换。

按"实体数 × 维度数"定唯一画法：

• N 实体 × 少属性 → 一张矩阵：实体 = 固定行（按北极星降序）、属性 = 列，北极星那列做成条（共同基线，最高精度）。这是这批实体的唯一画法。

  北极星 = 受众做决策时直接依赖的那个指标，不是最大的那个数。经销商场景通常是线索量（结果）而不是播放量（过程）。多指标拿不准就问需求方，别自己拍——排序错了会经闸第 4 条连锁到所有图。

• 1 实体 × 多维度 → 一张 overview + 每维一个不同分析问题的 detail。
• N 实体 × 少属性 × 时间序列（周报/月报最常见）→ 每个指标一张同构趋势图（同实体、同形状、同色、同序）+ 可选一张快照矩阵。同一批实体用同一种形状画不同指标，不算重复画——重复的判据是"同一个量被画了两遍"，不是"同一批实体出现了两次"。快照矩阵答"此刻谁领先"、趋势图答"怎么变的"，是两个不同的分析问题。
• 多节并存 → 每节必须是不同的分析问题，不是同一问题换几何。

"同一批数字"的粒度：只有同指标 + 同口径 + 同时间范围才算重复。矩阵的本周值与趋势图末点有交集但不算重复（一个横比指标、一个纵看变化）；真重复是"同一个指标画成柱又列成表"。

切成观众视角找重复（判据在此，产物由闸 3 收）

原话："你有没有按照观众的视角来审核我们的各种图例？" "表格和图表为什么有重复？"

作者视角数"实体画了几次"会漏两类隐蔽重复——观众一眼觉得"又画一遍"、作者却觉得"不一样"：

• 同一数据换粒度再切一遍：省份分布图 + 城市分布图，直辖市/省会导致"上海省 = 上海市"，作者想的是两个维度，观众看到同一批数字画了两遍。
• 同一个量换个说法再画一条：combo 里"当月发布账号数"柱 + "累计参与账号"折线，观众看到的是两条账号数曲线。

判据升级：从作者的"画了几次"升到观众的——"这两张图，观众会不会觉得在讲同一件事？" 把所有图列出来两两问一遍。

消重删哪张：正解常是"用更好的那张替代重复的另一张"，不是删掉用户点过名的。用户明确表扬过 / 要过的图 = must-have，消重时它是留下的那张——前提是它的数据可信度过关（见「关联要诚实」：呈现质量和数据可信度是两把尺子，被表扬过的图数据不可信时照砍）。

表扬的是什么（用来判断哪张是 must-have）——他表扬的永远是洞察和信息传达，从不表扬"好看"：

"但我觉得你的这个播放集中度和区域倒挂的洞察很好，继续保持。" "这个页面里面的矩阵和离散趋势都不错" "它在表格上是非常有一套的，它的那个颜色区分的这些标识啊，都还不错"

推论：一张图的价值 = 它承载了一个可行动的洞察，不是美观。判断某图是不是 must-have，问"它揭示的那个洞察，别的图能替代吗"，不是问"它好不好看"。

战例：为消掉"省份账号榜 × 播放榜"的重复，删掉了明确表扬过的倒挂 tornado，被纠正；正解是"用 tornado 替代两个独立榜"——既消重、又保住用户要的对比图。

表格纪律

原话："表格里写这么多数字干什么啊谁能有时间看这些数字？表格里写这么多文字干什么啊谁能有时间看这些文字？"

表格的默认失败模式是"什么都塞进去让读者自己找"。

• 每列先问"有业务价值吗"，没有就砍——列不是越全越好。
• 能编成图形的数值别留在表里：占比 → 条，状态 → 色徽标，评分 → 填格条。表格留给需要精确查阅的值。
• 文字单元格压到最短：状态 / 元信息标签降级成小徽标，不配独占一列。
• 挤掉空白：行高紧凑、单行显示，别让内容飘在格中央——原话："你自己看不出来中间有一大片空白？"
• 数值列右对齐 + tabular-nums，位数对齐才能竖扫比大小；行首锚列加粗 + nowrap。
• 表头降调（小一号灰字 + 底重线）——表头是骨架不是内容。

和图重复的表格直接删：同一批数字不要既画又列。

阶段 3 交接检查——走完这一阶段你手上应该有：

1. 这批实体的唯一画法（写下来那一句：N 实体 × 少属性 → 一张矩阵 / N 实体 × 时间 → 每指标一张同构趋势）；
2. 消重后的图与表清单；
3. 每张表的列清单，每列旁边一句"它的业务价值是什么"——答不出的列在这一步砍掉，别带进编码阶段。
4. 每张用面积 / 长度编码的图，零值处置是什么——先写它是否支持结论 / 动作；是，再写它的显式非长度形态与角色单位（"线索数 0 条" / "补一行 ✓✗ 徽标" / "网格底色露出空格"）；否，写「无决策相关零值，隐藏」。
5. 凡内容不是现成数字的视觉（流程 / 对比 / 清单 / 素材）：写下它的量纲是什么、编成了什么几何。写不出量纲的，这一步就改回文字——别让它带着"图形容器装文字"的形态进编码阶段，那时候只会被调样式，不会被改回文字。

闸门对应：闸 3（观众视角两两比对）、闸 8（轴与标值扫描）。表格的列价值只在本阶段查——交付闸不重复查，因为该砍的列早该砍了。

阶段 4 · 编码：量怎么变成形状

形状定了，还要决定"哪个视觉通道承载哪个量"。 这一阶段的错误最隐蔽——图看着正常，比例是错的、颜色说了反话。

编码通道纪律

总纲（Munzner）：变量的重要性匹配通道的显著性——最重要的量用最高效通道，一个通道只编一件事。

• 要读者准确读出或比较量 → 位置 / 长度。颜色深浅精度最差，面积会被系统性低估。
• 颜色只承载类别或阈值，不承载量。想用"颜色深浅代表大小"时只能用明度阶，且只承诺"看出序"，不承诺"读出差几倍"。
• 位置 / 长度通道上，量的编码必须是纯线性 长度 = k·值，禁止加性常数（颜色通道不受此约束——它只承诺「序」不承诺比例，所以热力色用 sqrt 开方压极值是合法的）。原话："为什么西南和其他四个区同样是 2% 的播放占比，但是它们俩的绿条条的宽度不一样？为什么质量漏斗的 4 条、16 条、53 条，这三个的宽度比例不成比例？" 宽 = 140 + 值/max·440 这种"固定底 + 比例"直接毁掉比例感——4:16:53 画出来不是 4:16:53，受众一眼看穿。
• 最终可见绘制跨度（painted span）才是长度编码：公式里的 width / SVG path length 只是上游值，观众读到的是 fill 连同可见 border、stroke、line cap、marker、伪元素等合成后的跨度。定量 mark 禁用 min-width、固定端帽或固定边框把小值撑大；很小的正值可以保留真实的 subpixel 几何，把可读性移到外置数字、括号或 leader line。若业务确实需要一个“存在即看见”的最小点，把它画成独立、明确声明不编码量的 presence mark，不能混进被量测的条长。
• 标签上的数字必须和几何编码同源、同一档舍入。"西南 1.6%" 和 "其他 2.2%" 都舍入成标签 "2%"、条宽却按真值画，就出现同标签不同宽的自相矛盾。两个修法二选一：要么都用真值（标一位小数区分），要么都用舍入后的整数（条宽也按整数算）。

动态量化可视化：因果必须同位、同拍、同源

静态图只要标签与几何对得上还不够；动画会让观众把时间上紧邻的文字与变化自动配成因果。若动作 A 出现后，动作 B 的增量才突然把总量推高，观众会把 B 的增长误归给 A——即使数据本身没算错，动画仍在说假话。

先过所有定量动画共用的转场语义基线：跨帧保持对象身份与共同尺度；duration > 0 的补间必须在一个严格内部时刻 0 < p < 1 仍是有效数据图形，原子跳变才只检查边界前后。纯时间序列播放、过滤过渡、排序动画不需要虚构动作或增量，但不能借无效中间帧暗示不存在的关系。

因果绑定的触发条件看叙事，不看图类：定量 mark 随时间变化，且画面用动作/事件标签、增量/累计叙述或操作序列，把某个动作呈现为这次变化的原因时，执行下面的因果绑定。纯时间序列播放、过滤过渡、排序动画若没有动作标签与因果声称，可把因果子项记「不适用」，只走上面的转场语义基线。

每条累计轨道先声明 { track, unit, initialTotal }，再把一次定量变化建成一个原子事件：{ id, track, operation, label, delta, from, to, at, duration, sourceMeasure?, groupId? }。operation 明说这是新增、回收、transfer-out、transfer-in 还是重置；from / delta / to 必须使用轨道的同一单位。标签里另有来源规模（如「1.4 万字」）时，放进 sourceMeasure: { value, unit }，不得把字数猜算成 context token。区间几何 [from, to]、贴段标签、+delta、累计值 to、播放/步进锚点都从这一个事件派生，禁止分别硬编码。

跨轨道转移用共享 groupId 的成对事件表示：恰好一条 transfer-out 与一条 transfer-in，两端共享 at / duration，各自在自己的轨道上计算 from / delta / to；锚点顺序只要求每条轨道内严格有序，不禁止不同轨道同拍。另建一行 transfer 台账 { groupId, outEventId, inEventId, loss, conversion? }：loss 是非负轴单位，等于明确丢弃 / 压缩 / 损耗的量，并且 loss > 0 时图内必须有对应 mark。两轨单位相同时必须满足 out.delta + in.delta + loss = 0；单位不同时必须给出显式 conversion: { fromUnit, toUnit, rate, reason }，先换到同一单位再验守恒。不能用「转移」掩盖差额，也不能只在散文里解释一个没有结构字段与图内 mark 的差额。

• 同位：动作标签必须贴在它实际占据的 mark / 区间上；放不下就用括号或 leader line 指向那一段。标题、图例、旁栏可以复述，不能是动作与几何之间唯一的映射。
• 同拍：标签、增量、区间增长与累计值在同一个事件时间坐标开始，并使用同一个归一化进度。easing 可以改变速度，不能制造第二只钟；条还在补间时，累计值也必须显示同一进度，或四者一起在边界帧跳变。
• 同帧阅读顺序：动作 +Δ → 累计 T：显著跃迁或相邻两次增长必须逐事件拆开，并让观众按这个顺序读懂；这里的箭头是语义关系，不是先播增量、再更新总量的两个时间阶段，时间上仍须同拍。禁止只把旧总量突然换成新总量，让前一个动作替后一个动作背锅。
• 逐步模式必须留证据帧：每次因果变化至少有变化前与稳定后的可停留帧；回收、转移这类过程还要有可见中间帧。键盘 gate / step 不得跨过建立因果关系的那一帧。
• 密度不是搬走标签的理由：事件多时只保留“当前事件”的直接标注，已完成事件可降噪；不要把所有标签永久铺满，也不要把当前标签退回标题区让观众自己映射。

无锚点的解释文案不是证据：如果删掉标题下的说明 / 洞察旁栏后，读者就不知道哪次操作造成哪段增长，说明几何没有完成表达；如果删掉后解码不受影响，那段文案就该删。

颜色即语义：警示色专属负向，正向成果绝不用红

原话："为什么这个线索用红色警示色？"

配色前先给每个量定性：正向 / 负向 / 中性 / 告警。告警色必须专属，不能复用到正向。

为什么：颜色是看图人第一眼的潜意识输入，比文字快。红 ≈ 警报，贴在好消息上会瞬间误读，还会和监控页的告警红撞色——一眼像出了问题。定色前先问"这个数是好事还是坏事"。

配套两条：

• 配色可借领域隐喻（能源项目用发电绿 / 太阳能琥珀 / 数据蓝），色彩自带行业语言。但领域隐喻色不得与语义色撞——同一份产物里，琥珀若已经是「待办 / 存疑」的语义色，就不能同时当「太阳能」的领域色，否则读者分不清这块琥珀在说什么（总纲：一个通道只编一件事）。撞了就给领域概念换通道（图标 / 位置 / 标签），别换语义色。
• 强调色克制：主色只在关键处点缀。可判据：数一下主色 / 强调色在一屏里出现几处——超过 3 处就不叫强调了。
• 热力色要压极值：用 0.05 + 0.5*sqrt(value/max) 这类开方加基础透明度兜底，否则一个极值独深、其余惨白，看不出差异。

颜色数量与身份

原话："这几个颜色要表达什么？一张图里有 9 个颜色。" "就四家经销商，为什么每一张图的图例颜色都不一样？"

• 类别色实际可用上限 6–8（ColorBrewer qualitative 色板多数 8–9 封顶；Adobe Spectrum：6 色起变难懂、12 色极难）。数的是类别色（编码实体/分类的那些）；语义色（达标绿/未达标红/状态徽标）另算、不计入这个上限，但它自己要全报告方向一致。超了不是加第 9 种颜色，而是：合并长尾为"其他" ▸ 拆 small multiples ▸ 高亮少数关键系列 + 其余统一灰色 ▸ 直接线端标注删图例。
• 同一实体跨图必须同色、同位、同序（"同位"= 在有固定位次的呈现里位置一致：矩阵行序、图例顺序、small multiples 的格位；折线图里线的位置由数据决定，此时"同位"指图例顺序）。最常见的违反方式是让绘图库按出场顺序自动配色——同一家在图 1 排第 2、图 3 排第 5，默认配色必然错乱。多图报告的起手动作是先建"实体 → 颜色"映射表，全文引用，显式传入。
• 反向约束同样成立（Qu & Hullman 2018）：不同字段必须用不同色相、色板不重叠，否则读者会把两个无关字段误当同一个。
• 语义色（好/坏、涨/跌、达标/未达标）全报告方向一致。
• 红绿不能是唯一的区分手段。 约 8% 的男性有红绿色觉障碍——而本节推荐的"正向绿 / 告警红"恰恰是最常见的那对。每一处用颜色区分状态的地方，必须还有第二个通道：形状、位置、直标文字、或明度差（红绿在灰度下常常同亮度，明度差要真的测，不能想当然）。categorical 系列色从 token 取时同样过一次色觉障碍（CVD）验证。

每个数字必须标清"什么维度、什么单位"

原话："你的第一个页面里的月度发布趋势的这个数字是什么意思？什么维度的什么数字？它的单位是什么？"

屏上每一个数，读者必须能就地答出三件事：它量的是什么实体、什么维度、什么单位。

• 轴标题 / 图名 / 直标值旁边至少有一处写清单位（条 / 万播放 / % / 人）。
• 同一屏出现多个"数量"时，各自标明量的是什么（"视频 4 条"和"线索 4 条"不能只写 4）。
• 口径（截止日 / 起算日 / 排除项）进脚注，但单位和维度必须贴在数字旁，不能只在脚注里。
• 动态画面里的 0 也必须有角色：同一局部构图里要能看出它是轴起点、本次 +0、累计值还是剩余量；位置已经把它钉在轴刻度上时不用重复写“轴起点”，但不能在没有对应 mark 的地方悬一个裸 0。没有叙事工作的零值就隐藏；需要显示就把角色写清，不能为消灭 0 编一个非零值。

自造口径必须带"怎么读"：产物里出现你发明的口径词（窗口 / 波动倍数 / 覆盖天数 / 归一分），第一页放逐列人话词典（每列一句"它是什么、怎么算、大于小于意味着什么"）。原话："窗口、窗外、干净背景，这都啥意思啊？你不能让我只看这个表就去完全理解你想要做什么。" 列名只对发明它的人自解释。

判据：随机指着图上一个数，能不能不看别处就说出"这是 X 实体的 Y 维度，单位 Z"。答不出就是没标够。

图表 house 风格：直接标值取代坐标轴

认可的图表与图表库默认相反——不是"加了数据标签的坐标系图"，是"用直接标值替掉坐标系"：

• 每个 mark 直接标值：柱内嵌白字值、折线每点上方标值、条形值随条。读者永远不用沿网格找轴刻度反查。
• 无刻度无网格：只画必要的轴线。值都标了，网格线没有工作可做（Tufte：chartjunk）。
• 阈值 / 参考线画进图里：虚线 + 行内小标签（"保底 5 万"、"拐点·净利 83 万"），不放图例、不放脚注，贴在几何旁边。
• 标值密度降级（多点折线的明确例外）：数值标签超过约 12–15 个就开始互相压盖，4 系列 × 13 周 = 52 个标签必然糊成一团。这时只标末点 + 极值 + 关键拐点，并保留一条轻量 y 轴刻度兜底。判据：能全标就全标、标不全就留轴，两者必居其一——不允许"既没标全、又没有轴"，那会让读者对未标点无处可查。
• 用成熟图表库时，mark 规格仍按本节校准——库的默认坐标系和皮不是交付标准。

调性：高价产品的可视化必须先定调

要支撑"专业 / 高价 / 可信"的叙事（卖客户、给总部、对投资人），廉价 AI 默认美学会直接毁掉叙事——再准的数据也撑不起"能交付高价系统"的故事。

AI slop 典型签名（出现即重做）：Inter / Roboto 字体、紫色渐变、大圆角卡片、彩虹配色、chart 库默认图、居中堆叠的"仪表盘"。

"卖得贵"的调性：暖白纸感底 + hairline 细线分隔（不用粗边重阴影）+ 数字扫读能力（tabular-nums + 稳定列宽）+ 克制色 + 主色极少量点缀 + 几乎无圆角。

做法：先定调性再写代码；给设计方向时给 2 个带预览的选项让用户选，别闷头做一版。质量优先，不以 deadline 为借口做减法。

网页 / dashboard 一律浅色主题（终端 CLI 才深色）。原话："这个去掉是对的，我们不要黑色的壳子。"

阶段 4 交接检查——走完这一阶段你手上应该有：

1. 实体 → 颜色映射表（显式传给图表库，不靠它按出场顺序自动配色）；
2. 通道分配表：哪个量走位置 / 长度、哪个走颜色（且颜色只编类别或阈值）。只要用了长度，再附一行渲染几何抽样：最小正值 + 一组拉开差距的值 → 理论跨度 → 最终 painted span → 是否被 min-width / border / cap / 伪元素扩张；
3. 调性对照：列出你用的字体、圆角值、主色出现次数，逐项对照 AI slop 签名清单（Inter / Roboto、紫渐变、大圆角、彩虹配色、chart 库默认图、居中堆叠的仪表盘）。这些都是可以写下来的清单，不是"我觉得挺克制的"。
4. 有定量动画时的转场语义表：写明 补间 / 原子跳变 → 对象身份锚点 → 共同尺度 → 内部帧或边界帧。命中动态因果叙事触发条件时，再写 轨道 → 轴单位 → initialTotal 与每个事件的 operation / 动作 → from → +delta → to → 时间锚点 → 直接标注落点，确认所有字段来自同一条轨道与事件；标签另含来源规模时单列 sourceMeasure，不得混入口径。存在跨轨 transfer 时，再交 groupId → out / in 事件 → 同拍 → loss / conversion → 差额图内 mark 配对表。没有定量动画时整项记「不适用」；只有纯播放/过滤/排序时只交转场语义表，不虚构因果表。

闸门对应：闸 2（遮字自测）、闸 4（颜色体检）、闸 5（读者解码抽查）、闸 8（轴与标值扫描）、闸 9（比例与动态语义校验）。调性只在本阶段查——它是设计期决定，交付前再发现字体错了已经晚了。

阶段 5 · 交付前自检

交付前自检闸（9 条 · 本 skill 的脊柱）

走这道闸的前提：先把产物真的渲染出来看。 下面九条全部是对渲染后的成品提问——代码跑通不算交付，没渲染就开始填闸等于对着想象中的图作答。这一条无条件适用，不随任何豁免免除（豁免表管的是"这一条要不要答"，不管"要不要先看图"）。

这是 DO-CONFIRM 清单：先按上面的规则做完，然后停在「要把产物交出去」这个点，逐条确认。 每条都要求一个可观察的产物，不是自我评价——「我觉得这图挺清楚」无法被判失败，「数一下有几个颜色」可以。

逐条写下答案，写不出来的那条就是没过：

1. 定位 + 逐图结论句 先答产物级两问：受众是谁（汇报 / 操盘）→ 形态匹配吗（静态结论图 / 交互工具）？北极星是哪个指标 → 视觉上最突出的是它吗？ 再为每张图写下「读者应得出 ___」（操作型产物——界面 / 工作台 / 告警台——用变体「读者看完应该知道下一步做 ___」，见阶段 3）。写不出的图删掉（装饰图表形象例外：答不出不由你删，呈 owner 拍板——拍板保留的在结论句清单尾单列一行「装饰形象 · 已呈 owner · 保留」，不计入图数与句数）。结论句里若含因果（「A 带来 B」），必须同时标出依据。 每句结论后面必须跟一句"所以受众该做 ___"——写得出语法完整却挂不上任何动作的句子（"发布量稳定在 29–42"）字面能过闸，但那张图该删。这是正文 so-what → now-what 判据的产物形式：闸只要求句子存在是不够的，要求它指向一个动作。 最后答一句产物级的：本期最该被注意的一件事是什么 → 它在哪张图上被显式标出来了？（产物没有时间周期概念时——架构图 / SOP 流程图 / 合规留档这类常青产物——"本期"读作"本次产出"：这份东西里最该被注意的一件事。别为了满足格式硬凑一句，凑出来的空心头条恰好违背这条规则要防的东西。）（标注、大字、圈注、单独一行结论——不是"它的数据在某张图里"，是"读者一眼会看到它"。） 逐图结论句齐全 ≠ 产物有结论：每张图各说各的，读者仍要自己拼。最重要的那件事恰恰最容易埋在色块里——真实读者是一格一格抠着看才发现"发得最多的那家线索挂零"的，而那是全页最大的事。 产物不含任何量化指标时（纯定性流程图 / 状态示意），北极星一项记「不适用：纯定性产物无量化指标」——受众 + 形态与结论句仍必填。这是北极星一项唯一的豁免，写在这里是因为豁免表从第 2 条起。 （产物：受众 + 形态判定一行、北极星一行、结论句清单且图数 = 句数、本期头条一行 + 它被标在哪）

2. 遮字自测 先真的把文字遮掉（渲染一版隐藏文字图层的截图，或关掉所有 label），再从那张图上读出具体关系，最后逐条与第 1 条的结论句比对——结论句里有、而遮字后读不出的，那张图没做到可视化。 凭记忆或凭数据写清单不算（和第 9 条「从生成代码里读不算」是同一个口子）：作者知道 A>B，但两根条几乎等长时差异只活在标签里，遮掉就读不出，而糊弄者照写不误。 拿不到源码、只有成品位图时的合法降级（这条给它名分，否则诚实的人无路可走、只能被逼着凭记忆填）：不重渲染，改为只看几何、完全不读任何标签——手遮住 / 裁掉文字区域也行——然后照样从形状读关系、照样与结论句逐条比对，并写明"降级原因：只有成品位图，无源码可重渲染"。降级的是取图方式，不是"读"这个动作：仍然必须真的看着图读，凭记忆或凭数据写清单始终不算。 遮字测的是「关系结构」，不测「身份」：谁是谁由颜色 / 位置锚定即可。定性 / 几何图读的是结构关系（顺序、方向、分支、强调），不是数值比较。对动态因果图，本闸只检查隐藏全部文字后仍可读的量级、顺序与区间结构，不要求说出动作名；闸 9 另做一张只遮外部叙述、保留图内直接标注的截图，专门检查动作身份与区间绑定。两张证据职责不同，不得用同一张截图冒充。 （产物：遮字截图 + 从截图上读出的关系清单 + 与结论句的逐条对照，三样齐备）

3. 观众视角两两比对 把所有图和表列出来，逐对问「观众会觉得这两个在讲同一件事吗？」（图与表讲同一批数字同样算重复。） 判「否」的也要写出凭什么不同（"图 1 是指标 A 的趋势、图 2 是指标 B，不同的量"）——一排光秃秃的「否」形式上合规、信息量为零，这是本闸唯一能机械填过的一条。 判「是同一个量」的，还要多做一步算术：两处的数字对得上吗？ 对不上就是硬 bug，不是脚注能救的——真实读者遇到过上半页"每周共 30 来条"、下半页"本周 78 条"，他的反应是"我对这页所有数字都会打折扣"。同时核一遍口径：全产物的截止日、周期定义、数据来源各只有一套吗？ 触发这一步的机械条件：同一数字在同一产物里出现 ≥2 处（hero、正文、读出句、缺口条都算）就必须可互查——要么由生成脚本单点产出或断言，要么在本闸产物里留下逐处比对记录。两处都靠手写的同一个数，没有任何东西会反驳它（2026-09-17：「5 笔测试单」手写进四处、未进生成脚本断言，连过两轮审阅，直到验收员独立枚举才抓出实为 6 笔）。 顺带每张图答一句：它的图型回答的是哪类问题（part-to-whole / 比较各系列 / 看趋势 / 看分布 / 看相关），读者要做的是不是那类？ 不是就换图型。这一问必须在这里问——闸 8 只查轴、闸 9 只查比例，堆叠拿来比较各系列可以从那两条闸底下全绿走过去，而那恰是被点名最狠的一种错。 （产物：两两清单 + 每对的判定与一句理由 + 同量两处的数字比对一行 + 每张图是否都遵守了阶段 2 定下的那三个值（不遵守的列出来）+ 每图一行「图型 → 它答的问题 → 读者要的问题」）

4. 颜色体检 实体→颜色映射表存在吗？所有图都引用它了吗？同一实体在每张图里颜色、位置、排序一致吗？每张图的类别色数 ≤ 8？ 语义方向对吗——告警红只出现在负向上吗？ 好 / 坏、涨 / 跌的色向全产物一致吗？ 四个子问题各自判、可分别记不适用：产物只有一张图 → 映射表与跨图一致两项不适用；无类别色 → 色数一项不适用；语义色方向这一项只要产物用了任何红 / 绿 / 琥珀语义色就必答，没用则记「无语义色」。 红绿之外有第二通道吗——每个靠颜色区分状态的地方，形状 / 位置 / 文字 / 明度差至少还占一个？ （产物：映射表本身 + 每图类别色数 + 一句「告警色只用在 ___」+ 一句「状态的第二通道是 ___」）

5. 读者解码抽查 随机抽查最多 3 个屏上的数；少于 3 个就全部检查。每个写出「这是 X 实体的 Y 维度，单位 Z」，答不出就是没标够。 动态画面出现裸 0、current / target 或 delta / total 时，抽查里至少一次必须点中这类容易混淆的数字；除非它是位置明确的轴刻度，否则解码句必须说出它在当前状态里的角色。 产物里若出现自造口径词（窗口 / 覆盖天数 / 归一分之类），第一页有没有逐列人话词典？ 自造的视觉编码同样要能解码——你发明的明度深浅 / 虚实线 / 网点填充 / 半透明代表什么？图上有没有说？（真实战例：一根柱变浅表示"这周数据不完整"，图例零解释，读者第一反应是"这是另一组实体吗"。）判据：凡不是"颜色=类别、长度=量"这种通用约定的编码，都要就地写出它的含义。 （产物：最多 3 组解码句；不足 3 个数字时全量解码 + 词典页存在与否）

6. 聚合与归因体检 每个聚合数：用途是什么（典型值 / 推总量）→ 据此选了 mean 还是 median？mean 与 median 背离查过吗？ 分层检查做过吗、方向一致吗、口径可比吗？ 凡按时间合计的数（本周共 X 条 / 本月合计）：top-2 时点占了合计的多少？ 过半 = 脉冲不是稳态，图上要让这件事可见。 凡声称转化 / 归因的图（漏斗、转化率、「A 带来 B」）：支撑这条链路的数据真的存在吗？不存在就降级为弱关联或砍掉。 （产物：每个聚合数一行「用途 → 统计量 → 分层结果」；时间合计数另加一行「top-2 时点 / 合计 = __%」；若未分层，必须写「未分层 + 为什么不分 + 万一方向不一致会怎样」三样——只写「未分层」三个字等于自首后放行）

7. 分母体检 每个率 / 占比：分母总数多少、其中未知多少条？未知是排除了还是显式画出来了？ （产物：每个率写成 分子/分母（其中未知 N 条，处理：排除 / 画出））

8. 轴与标值扫描 有混量纲双轴吗？条形的值轴从 0 开始吗（纵向条看 y、横向条看 x）？ 轴本身保真吗——时间轴 / 有序轴的刻度间隔均匀吗？（没数据的月份要留空位，不能跳过：位置也是一种量的编码，跳格等于把位置编码画成非线性。这一项对全折线图同样适用，不随闸 9 一起豁免。） 标值密度：要么全标值、要么保留轴刻度——二者必居其一，不允许既没标全又没有轴。 （产物：是 / 否 + 位置；标值策略一行）

9. 比例与动态语义校验 抽一张有长度编码的图，量三个 mark 的几何值与真值比，比例一致吗？标签舍入档与几何同源吗？样本必须包含最小正值，另含一组差距足以稳定量测的值；后者验比例，前者专门验是否被最小宽度或固定装饰撑大。 先做结构硬闸，再量数值：任何 min-width、固定 padding / border、stroke cap、marker 或伪元素只要把可见定量 span 扩到理论区间之外，直接 FAIL；即使挑出来的大值 pair 恰好落在 lie-factor 0.95–1.05 也不能洗绿——那是整幅图的失真诊断，不是给加性底开的实现容差。装饰包含在理论区间内部、不改变最终端点则不违规。 量测必须锁定同一真实渲染条件：记录 viewport、browser zoom、DPR，以共同零基线到可见末端为跨度，统一使用 CSS px。HTML 先读定量元素的 getBoundingClientRect()，同时审计 box-sizing / min-width / padding / border / transform / ::before / ::after；可见 paint 越过 DOM rect 时，以截图像素端点换算回 CSS px。SVG 先把几何端点经实际 transform 映射到屏幕，再审计 stroke-width / linecap / marker / filter，有外扩时同样以截图可见端点为准。DOM 端点默认允许 0.5 CSS px 的取整误差；截图端点默认允许 1 device pixel ÷ DPR，更宽容的阈值必须在量测前写明仪器原因，不能看完结果再放水。 subpixel mark 不从截图反推精确比例：用 DOM / SVG 屏幕几何证明真实布局跨度与真值同源，再用截图确认没有共同可见底宽；把可读性移到外置标签。真 bug 常在渲染层（min-width 顶住小条、边框端帽放大小值、容器裁切）。 任何定量动画先做转场语义检查：补间动画必须截 变化前 → 严格内部帧（0 < p < 1）→ 稳定后，第二帧不能拿结束边界冒充；核对对象身份、共同尺度与中间图形是否仍有效。原子跳变没有内部帧，改截边界前/后，并证明所有相关 mark 在同一边界切换。 若命中阶段 4 的动态因果叙事触发条件，再做因果同步与抽样：在补间的严格内部帧，核对动作标签、+delta、区间端点与累计值是不是同一事件、同一进度；原子跳变则核对四者是否同边界切换。对每个会改变闸 1 结论/本期头条的跃迁全部取证；其余事件里若存在一组紧邻的普通跃迁，再抽一组。若不存在普通相邻组，就覆盖全部剩余事件，并记录「无普通相邻组」，不得硬凑样本。逐步播放必须能停在每个事件的稳定证据帧。然后做一次因果遮挡测试：遮掉标题 / 图例 / 旁栏等外部叙述，但保留图内直接标注，观众还能不能指出「哪次动作造成哪一段、总量为什么变」？不能就是没绑定。 结构断言与视觉抽样分工：所有因果事件都用程序断言 to - from = delta；每条连续轨道断言锚点在轨道内严格有序、first.from = initialTotal、events[i].from = events[i-1].to、events[i+1].at > events[i].at + events[i].duration、稳定帧累计值 = event.to、最终累计值 = last.to。每个事件在 at + duration 有可到达的稳定 step anchor；自动播放也必须真实渲染该稳定帧。重置是显式 operation。每个 transfer groupId 必须恰好配到一条 transfer-out 与一条 transfer-in，两端 at / duration 相同；同单位时断言 out.delta + in.delta + loss = 0 且 loss >= 0，loss > 0 时必须找到同量的图内差额 mark；不同单位时必须用台账里的显式 conversion 归一后再做同一守恒断言。坐标轴 rebase 不是数据事件，不得借机改累计值。只看源码断言不能替代转场/因果截图，只看几张截图也不能替代全事件断言。 （产物：渲染条件与量测容差一行 + 三组「真值 → 理论跨度 → 最终 painted span」，其中标出最小正值样本及其固定装饰审计；有定量动画时加转场三帧/边界对照；命中动态因果叙事时再加因果同步表 + 因果遮挡截图 + 全事件断言结果；存在跨轨 transfer 时再加配对 / 同拍 / 守恒 / 差额 mark 结果）

这道闸不能自证绿：第 1、3、4、5、6、7、8、9 条都要求写下具体内容或数字，写不出来就是没做——不存在「我检查过了」这个答案。

豁免按条件判，不按图类判（一道会误杀健康输入的闸，代价是下次整道被反射性绕过——所以豁免必须写全、且好判）：

记「不适用」要写出触发的是哪个条件（如「第 9 条比例子项不适用：全折线，无长度编码；转场语义子项不适用：静态图，无随时间变化的定量 mark；动态因果子项不适用：只表达过滤后的状态变化，无动作标签或因果声称」）——只写「不适用」三个字等于跳过。

正文之外

下面三节不属于任何阶段：一节管返工期（不是交付期），一节是速查（不重复正文），一节管这份 skill 自己怎么长大。

被批之后：退一步做系统性分析，别逐点修补

原话："而不是仅仅是单个的修修补补……你必须退一步思考，系统性的分析，这里面有哪些概念？有哪些维度？有哪些实体？是怎么统计？" "你可以从上到下，从总到分去给 1~3 页。必须是系统化的展示，而不是数据的堆叠，而不是重复的啰嗦。"

收到「这图不行」的反馈时，默认反应不该是逐条改那几个被点名的地方——被点名的往往是症状。

什么时候该退一步（别对单点批评过度反应）：被点名 ≥2 处，或批评指向结构（「看不懂」「没有主线」「信息密度差」「你想给谁看」）→ 退一步重做下面三件事。单点、局部、指向某个具体值或某种颜色的批评 → 就地改那一处即可。

退一步时做这三件事：

1. 列清楚：这个产物里有哪些概念 / 维度 / 实体？分别怎么统计？
2. 定总→分：先给一张总览，再按不同的轴往下分（见 references/visual-form-selection.md §多视图分解）。
3. 然后才动手改图。

反模式：把"修修补补"当成响应——改了被点名的三处，整体结构照旧，下一轮被批同样的问题。

反模式（出现即重做）

这一节是速查表，不是第二份规则。 每条只给"看到什么形态"和"去哪读判据"——同一条规则写两遍，就是一处将来会分叉的复制。新规则不许只写在这里：写不进任何阶段的东西，说明它没有检查点抓，按「这份 skill 怎么组织的」处理。

迭代：纠正必须当场写回

纠正就是这个 skill 的 eval 集，但只在它落到未来会被读到的地方时才成立。

show, don't ask：做出真东西给他看，靠真实反馈收敛,别拿方案去问。 矩阵图迭代 6 版、每版截图给用户看才收敛到验收通过——描述一个方案换不来那种反馈。

被纠正时认真核查根因，别嘴硬：一指出立刻认 + 分析为什么错 + 改对。（这两条和下面的写回是一套：show 拿到纠正、查根因搞清为什么、写回让它不再发生。）

• 原话照抄，不要转述——精确的话带着校准信号，转述会把它抹平。"这个没有任何意义，你想给谁看？"教的是一条硬边界；"用户希望图表有明确目的"什么都没教。
• 当场写回，两层都改：既改产物，也改这个 skill 的规则。只改产物 = 对未来每一次运行都不可见。
• 写回时检查这个 skill 是不是正好教了刚被禁掉的做法——纠正常常证伪一条既有指令，留着旧的必然复发。

但只靠纠正会长出系统性盲区——所以要定期盲测

这份 skill 的每一条几乎都是从一次批评反推出来的。 这意味着它系统性地只覆盖曾经被批过的形态；同样致命但碰巧没被批过的，它看不见——而且从内部永远发现不了，因为审查它的人和写它的人共享同一份批评清单。

盲测法（2026-07 实测有效，一次跑出 5 条正文完全没有的规则）：

1. 拿一份真实的、被否过的产物（不是编的例子）；
2. 派一个 fresh-context agent，只给图，不给这份 skill，让它扮演真实受众（"你是委托方决策者，只想拿结论"）； 「只给图」的边界：给受众身份 + 一句业务上下文（"四家经销商在做短视频获客"），不给这份 skill、不给你的设计理由、不给"我想让你发现什么"。判据是——给的是真实读者本来就知道的（他知道自己公司在干什么），不给的是本该由图传达的（谁好谁坏、该介入谁）。真实决策者不在真空里看图，把他放进真空反而不真实。
3. 问三件事：每张图你能得出什么结论 / 哪里读不懂或可疑 / 你会怎么退回去让人重做；
4. 把它报的每一条逐条 grep 回本文件——grep 不到的就是盲区。

为什么必须"不给 skill"：给了 skill 的审查者会在这份文件的框架内评价这份文件，只能验证自洽、验证不了完备。不给 skill 的读者是唯一能独立于本文件产生判断的通道。

三条戒律：① grep 判据自己会骗人（"不可比"三个字命中过三次，全是别的语境的假阳性）——必须看上下文，并且设一组"已知覆盖"的对照项证明 grep 本身有效——做法：从本文件里挑 3–5 条你确信已覆盖的具体规则（如"同一实体跨图必须同色"），用同一套 grep 判据去查，必须全部命中；有漏的说明判据本身有问题（大小写 / 折行 / 同义措辞），先修判据再看结论；② 盲测跑出来的缺口按上面的准入规则归位，不许直接塞进反模式速查；③ 每次实质改动这份 skill 之后重跑一次——盲区会随内容变化重新长出来。

首次盲测跑出的 5 条：末期未走完的周期与完整周期同轴、零在面积编码里不可见、全产物口径不统一、同一个量在两图里对不上、本期最大异常没被显式标出。没有一条在原始批评清单里。

Next Step

图表判断做完之后，按产物形态交给实现层：

图表方案已定（图型 / 统计量 / 配色映射 / 布局）。

A) HTML 报告页 → report-with-html:report-with-html（架构、组件货架、皮、渲染自验）
B) 可编辑 PPT → deck-creator:deck-creator（python-pptx 原生图表 + 渲染陷阱）
C) 当前项目的图表栈里实现 → 用项目已声明的库，mark 规格按本 skill 的 house 风格校准