Навык агента-журналиста данных, который превращает любой набор данных в проверяемую, основанную на фактических данных мультимодальную историю — самодостаточную HTML-статью, где каждое предложение восходит к данным или источнику, который его оправдывает.

Что он делает

[[Т0]]

Данные - готовая статья. Направьте его на CSV, папку данных или бумагу, и фиксированный конвейер из семи ролей приведет к публикации истории HTML. ** Основанные на доказательствах.** Каждое предложение и визуальные ссылки на его источник. Трубопровод излучает инспектора viewer.html, где вы можете щелкнуть любую претензию, чтобы увидеть данные, код или цитату за ним. Мультимодальный по умолчанию Графики, изображения, видео, аудио, карты и интерактивные элементы — выбранные из фактических свойств данных, а не из фиксированного контрольного списка. Маршруты генерации медиа через OpenRouter. ** Поддается проверке** Каждый запуск записывает в свою собственную версию папки проекта и делает снимки используемых версий навыков, поэтому каждый результат можно отследить и перепроверить. ** Прогрессивное раскрытие.** Каждая роль «убивает».

Data2Story

A data-journalist agent skill that turns any dataset into a verifiable, evidence-grounded multimodal story — a self-contained HTML article where every sentence traces back to the data or source that justifies it.

What it does

https://github.com/user-attachments/assets/7a2e2b65-3289-431d-b06a-230252df8774

• Dataset → finished article. Point it at a CSV, a folder of data, or a paper, and a fixed pipeline of seven roles produces a publishable HTML story end to end.
• Evidence-grounded. Every sentence and visual links back to its source. The pipeline emits a viewer.html inspector where you can click any claim to see the data, code, or citation behind it.
• Multimodal by default. Charts, images, video, audio, maps, and interactive elements — chosen from the data’s actual properties, not a fixed checklist. Media generation routes through OpenRouter.
• Verifiable. Each run writes to its own versioned project folder and snapshots the exact skill versions used, so every result can be traced and re-checked.
• Progressive disclosure. Each role’s SKILL.md holds only its instructions; bulky reference material (output schemas, field rules, lookup tables) lives in that role’s references/ folder as JSON and is loaded only when needed.

Two versions. The repository ships two peer skills under skills/ — the richer, current build is data2story-pro; the paper’s reproducible version is data2story.

Skill	Invoke	What it is
data2story-pro	/data2story-pro	Improved version of data2story. See skills/data2story-pro/README.md.
data2story	/data2story	The paper’s canonical 7-role pipeline.

Updates

• [x] [2026.6] Version 0.1.0: Optimized visual effects.
• [x] [2026.6.9] Released the arXiv paper, GitHub repository.
• [x] [2026.5.11] Data2Story was accepted as a Spotlight paper at the ACM Conference on AI and Agentic Systems workshop.

Installation & usage

Data2Story is an agent skill. The orchestrator lives in skills/data2story/SKILL.md — it works first-class with Claude Code, and equally with Codex, Cursor, Gemini CLI, and other agents.

1. Set your API key. Media generation routes through OpenRouter by default:

   export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
   

2. Run the skill on a dataset:

   • Claude Code — make the skill available (place skills/data2story/ under ~/.claude/skills/, or run from inside this repo), then:

     /data2story data/pick_a_card