mapbox-data-visualization-patterns — скилл для Claude Code
Готовые шаблоны визуализации данных на картах Mapbox для Claude Code: картограммы, тепловые слои и 3D-модели. Пригодится при отрисовке статистики и плотности точек.
npx skills add mapbox/mapbox-agent-skills --skill mapbox-data-visualization-patterns -a claude-codeЧто делает mapbox-data-visualization-patterns
Скилл учит агента собирать визуализации на Mapbox GL JS по проверенным шаблонам. Внутри собраны готовые структуры слоёв для картограмм с полигонами регионов, тепловых карт для анализа плотности инцидентов и 3D-экструзии для высоты зданий или рельефа.
Паттерны показывают, как настраивать выражения Mapbox: плавный градиент через interpolate, интервалы через step или сопоставление через match. Для тепловых карт даётся переключение на круговой слой на зуме 14. Точки не потеряются при приближении. Описаны доступные палитры ColorBrewer без проблемного сочетания красного и зелёного.
Если GeoJSON весит больше 1 МБ, передавать его напрямую в источник не стоит из-за падения производительности карты. Шаблоны включают проверку пропущенных свойств через оператор has, спасая рендеринг от сбоев.
Какие задачи решает
- настроить картограмму с заливкой полигонов по числовым показателям
- собрать тепловую карту с переключением на маркеры при приближении
- подобрать доступную цветовую шкалу без красно-зелёного градиента
- обработать пропущенные свойства в GeoJSON через оператор
has
Примеры запросов агенту
- Сделай картограмму регионов на Mapbox, где цвет полигона зависит от численности населения через interpolate
- Настрой тепловую карту точек происшествий в Mapbox с переходом в отдельные круги на 14 зуме
- Добавь безопасную цветовую шкалу ColorBrewer и проверку наличия данных в свойствах слоя
Как установить mapbox-data-visualization-patterns
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mapbox/mapbox-agent-skills --skill mapbox-data-visualization-patterns -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/mapbox-data-visualization-patterns/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/mapbox-data-visualization-patterns/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mapbox/mapbox-agent-skills --skill mapbox-data-visualization-patterns -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/mapbox-data-visualization-patterns/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mapbox/mapbox-agent-skills --skill mapbox-data-visualization-patterns -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/mapbox-data-visualization-patterns/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install mapbox/mapbox-agent-skills mapbox-data-visualization-patterns2Вручную: положить файлы
.github/skills/mapbox-data-visualization-patterns/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mapbox/mapbox-agent-skills --skill mapbox-data-visualization-patterns -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/mapbox/mapbox-agent-skills --path skills/mapbox-data-visualization-patternsВручную: положить файлы
.devin/skills/mapbox-data-visualization-patterns/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add mapbox/mapbox-agent-skills --skill mapbox-data-visualization-patterns -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о mapbox-data-visualization-patterns
Как установить mapbox-data-visualization-patterns в Claude Code?
Выполните команду npx skills add mapbox/mapbox-agent-skills --skill mapbox-data-visualization-patterns -a claude-code в терминале.
Что делает mapbox-data-visualization-patterns?
Скилл предоставляет шаблоны кода для Mapbox GL JS, включая картограммы, тепловые карты, 3D-модели, палитры ColorBrewer и оптимизацию тяжёлых слоёв.
Когда использовать step вместо interpolate?
Выражение interpolate создаёт плавный градиентный переход между значениями, а step разбивает данные на чёткие дискретные группы и подходит для явных пороговых категорий.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: mapbox-data-visualization-patterns
description: Patterns for visualizing data on maps including choropleth maps, heat maps, 3D visualizations, data-driven styling, and animated data. Covers layer types, color scales, and performance optimization.
---
# Data Visualization Patterns Skill
Comprehensive patterns for visualizing data on Mapbox maps. Covers choropleth maps, heat maps, 3D extrusions, data-driven styling, animated visualizations, and performance optimization for data-heavy applications.
## When to Use This Skill
Use this skill when:
- Visualizing statistical data on maps (population, sales, demographics)
- Creating choropleth maps with color-coded regions
- Building heat maps or clustering for density visualization
- Adding 3D visualizations (building heights, terrain elevation)
- Implementing data-driven styling based on properties
- Animating time-series data
- Working with large datasets that require optimization
## Visualization Types
### Choropleth Maps
**Best for:** Regional data (states, counties, zip codes), statistical comparisons
**Pattern:** Color-code polygons based on data values
```javascript
map.on('load', () => {
// Add data source (GeoJSON with properties)
map.addSource('states', {
type: 'geojson',
data: 'https://example.com/states.geojson' // Features with population property
});
// Add fill layer with data-driven color
map.addLayer({
id: 'states-layer',
type: 'fill',
source: 'states',
paint: {
'fill-color': [
'interpolate',
['linear'],
['get', 'population'],
0,
'#f0f9ff', // Light blue for low population
500000,
'#7fcdff',
1000000,
'#0080ff',
5000000,
'#0040bf', // Dark blue for high population
10000000,
'#001f5c'
],
'fill-opacity': 0.75
}
});
// Add border layer
map.addLayer({
id: 'states-border',
type: 'line',
source: 'states',
paint: {
'line-color': '#ffffff',
'line-width': 1
}
});
// Add hover effect with reusable popup
const popup = new mapboxgl.Popup({
closeButton: false,
closeOnClick: false
});
map.on('mousemove', 'states-layer', (e) => {
if (e.features.length > 0) {
map.getCanvas().style.cursor = 'pointer';
const feature = e.features[0];
popup
.setLngLat(e.lngLat)
.setHTML(
`
<h3>${feature.properties.name}</h3>
<p>Population: ${feature.properties.population.toLocaleString()}</p>
`
)
.addTo(map);
}
});
map.on('mouseleave', 'states-layer', () => {
map.getCanvas().style.cursor = '';
popup.remove();
});
});
```
> **`step` vs `interpolate`:** The example above uses `interpolate` for smooth color gradients. For **discrete color buckets** (e.g., "low / medium / high"), use `['step', ['get', 'population'], '#f0f0f0', 500000, '#fee0d2', 2000000, '#fc9272', 10000000, '#de2d26']` instead. Prefer `step` when data has natural categories or when exact boundary values matter.
**Color Scale Strategies:**
```javascript
// Linear interpolation (continuous scale)
'fill-color': [
'interpolate',
['linear'],
['get', 'value'],
0, '#ffffcc',
25, '#78c679',
50, '#31a354',
100, '#006837'
]
// Step intervals (discrete buckets)
'fill-color': [
'step',
['get', 'value'],
'#ffffcc', // Default color
25, '#c7e9b4',
50, '#7fcdbb',
75, '#41b6c4',
100, '#2c7fb8'
]
// Case-based (categorical data)
'fill-color': [
'match',
['get', 'category'],
'residential', '#ffd700',
'commercial', '#ff6b6b',
'industrial', '#4ecdc4',
'park', '#45b7d1',
'#cccccc' // Default
]
```
### Heat Maps
**Best for:** Point density, event locations, incident clustering
**Pattern:** Visualize density of points
```javascript
map.on('load', () => {
// Add data source (points)
map.addSource('incidents', {
type: 'geojson',
data: {
type: 'FeatureCollection',
features: [
{
type: 'Feature',
geometry: {
type: 'Point',
coordinates: [-122.4194, 37.7749]
},
properties: {
intensity: 1
}
}
// ... more points
]
}
});
// Add heatmap layer
map.addLayer({
id: 'incidents-heat',
type: 'heatmap',
source: 'incidents',
maxzoom: 15,
paint: {
// Increase weight based on intensity property
'heatmap-weight': ['interpolate', ['linear'], ['get', 'intensity'], 0, 0, 6, 1],
// Increase intensity as zoom level increases
'heatmap-intensity': ['interpolate', ['linear'], ['zoom'], 0, 1, 15, 3],
// Color ramp for heatmap
'heatmap-color': [
'interpolate',
['linear'],
['heatmap-density'],
0,
'rgba(33,102,172,0)',
0.2,
'rgb(103,169,207)',
0.4,
'rgb(209,229,240)',
0.6,
'rgb(253,219,199)',
0.8,
'rgb(239,138,98)',
1,
'rgb(178,24,43)'
],
// Adjust radius by zoom level
'heatmap-radius': ['interpolate', ['linear'], ['zoom'], 0, 2, 15, 20],
// Decrease opacity at higher zoom levels
'heatmap-opacity': ['interpolate', ['linear'], ['zoom'], 7, 1, 15, 0]
}
});
// Add circle layer for individual points at high zoom
map.addLayer({
id: 'incidents-point',
type: 'circle',
source: 'incidents',
minzoom: 14,
paint: {
'circle-radius': ['interpolate', ['linear'], ['zoom'], 14, 4, 22, 30],
'circle-color': '#ff4444',
'circle-opacity': 0.8,
'circle-stroke-color': '#fff',
'circle-stroke-width': 1
}
});
});
```
## Best Practices
### Color Accessibility
```javascript
// Use ColorBrewer scales for accessibility
// https://colorbrewer2.org/
// Good: Sequential (single hue)
const sequentialScale = ['#f0f9ff', '#bae4ff', '#7fcdff', '#0080ff', '#001f5c'];
// Good: Diverging (two hues)
const divergingScale = ['#d73027', '#fc8d59', '#fee08b', '#d9ef8b', '#91cf60', '#1a9850'];
// Good: Qualitative (distinct categories)
const qualitativeScale = ['#e41a1c', '#377eb8', '#4daf4a', '#984ea3', '#ff7f00'];
// Avoid: Red-green for color-blind accessibility
// Use: Blue-orange or purple-green instead
```
### Error Handling
```javascript
// Handle missing or invalid data
map.on('load', () => {
map.addSource('data', {
type: 'geojson',
data: dataUrl
});
map.addLayer({
id: 'data-viz',
type: 'fill',
source: 'data',
paint: {
'fill-color': [
'case',
['has', 'value'], // Check if property exists
['interpolate', ['linear'], ['get', 'value'], 0, '#f0f0f0', 100, '#0080ff'],
'#cccccc' // Default color for missing data
]
}
});
// Handle map errors
map.on('error', (e) => {
console.error('Map error:', e.error);
});
});
```
## Data Size Rule
- **< 1 MB**: Use GeoJSON directly
- **1–10 MB**: Consider either GeoJSON or vector tiles depending on complexity
- **> 10 MB**: Use vector tiles (upload to Mapbox as tileset)
See [references/performance.md](references/performance.md) for implementation details.
## Reference Files
For additional visualization patterns, load the relevant reference file:
- **[references/clustering.md](references/clustering.md)** — Point clustering, custom cluster properties, clustering vs heatmap comparison
- **[references/3d-extrusions.md](references/3d-extrusions.md)** — 3D building extrusions, custom data sources, data-driven heights
- **[references/circles-lines.md](references/circles-lines.md)** — Circle/bubble maps, line data visualization, traffic flow styling
- **[references/animation.md](references/animation.md)** — Time-series animation, real-time data updates, smooth transitions
- **[references/performance.md](references/performance.md)** — Vector tiles vs GeoJSON, feature state, filtering, progressive loading
- **[references/legends-use-cases.md](references/legends-use-cases.md)** — Legend UI, data inspector, data preprocessing, election/COVID/real-estate examples
## Resources
- [Mapbox Expression Reference](https://docs.mapbox.com/style-spec/reference/expressions/)
- [ColorBrewer](https://colorbrewer2.org/) - Color scales for maps
- [Turf.js](https://turfjs.org/) - Spatial analysis
- [Simple Statistics](https://simple-statistics.github.io/) - Data classification
- [Data Visualization Tutorials](https://docs.mapbox.com/help/tutorials/#data-visualization)
© mapbox · MIT · mapbox/mapbox-agent-skills