一个面向 AI/ML 开源项目的技术雷达可视化工具,以雷达图形式呈现各项目在不同技术领域和成熟度象限中的分布,帮助团队追踪开源生态动态。
- 雷达图可视化 — SVG 渲染,支持五大技术象限,四个成熟度环
- 象限详情视图 — 点击任意象限可进入详细列表,按成熟度环分组展示,支持雷达图与列表联动高亮
- 多期数据切换 — 顶部下拉菜单快速切换不同期数的数据文件,URL 同步更新支持直接分享与书签
- 文件上传 — 支持本地
.csv/.xlsx/.xls文件上传,实时解析渲染 - 导出功能 — 导出 Excel 数据文件;生成包含所有象限详情的多页 PDF 报告
- 无构建依赖 — 纯 HTML / CSS / JavaScript,无需任何构建工具,直接在浏览器中运行
| 象限 | 别名 |
|---|---|
| Inference | inference / Infer |
| Finetuning | finetune / FT |
| Pretraining | pretrain / PT |
| Kernel | Kernels |
| Reinforcement Learning | RL |
| 环 | 含义 |
|---|---|
| Adopt | 推荐采用,已被验证的成熟技术 |
| Trial | 建议试用,具备一定实践价值 |
| Assess | 值得评估,需跟踪其发展动态 |
| Hold | 谨慎使用,暂缓新项目引入 |
无需安装任何依赖,直接用本地 HTTP 服务器打开即可(直接双击 index.html 因浏览器安全策略会导致 CSV 加载失败):
# 使用 Python 内置服务器
python3 -m http.server 8080
# 或使用 Node.js
npx serve .打开浏览器访问 http://localhost:8080。
数据文件为 CSV 格式,存放在 data/ 目录下,支持如下列:
| 列名 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
name |
✅ | 项目名称(如 org/repo) |
quadrant |
✅ | 技术象限(见上表别名) |
ring |
✅ | 成熟度环:Adopt / Trial / Assess / Hold |
score |
✅ | 评分(数值,越高越靠近内环) |
description |
— | 项目简介 |
community update |
— | 社区动态摘要 |
movement |
— | 变动状态:new / moved / 留空表示无变化 |
- 将新的 CSV 文件放入
data/目录,命名格式建议为radar_data_YYYYMM.csv - 在
js/app.js的DATA_FILES数组中追加一行:
const DATA_FILES = [
{ label: '2026-01', file: 'radar_data_202601.csv' },
{ label: '2026-03', file: 'radar_data_202603.csv' },
{ label: '2026-06', file: 'radar_data_202606.csv' }, // 新增
];├── index.html # 主页面
├── css/
│ └── style.css # 样式
├── js/
│ ├── app.js # 应用入口,事件绑定,视图切换
│ ├── data.js # 数据解析(CSV / Excel)、导出
│ └── radar.js # SVG 雷达图渲染
└── data/
├── radar_data_202601.csv
└── radar_data_202603.csv
所有依赖均通过 CDN 加载,无需本地安装:
- SheetJS (xlsx) — Excel 文件解析与导出
- jsPDF — PDF 生成