visuals

Используйте, когда пользователь хочет включить в свой проект диаграммы, графики, таблицы данных или другие визуальные представления данных. Используйте VegaVisual и DataGrid…

npx skills add https://github.com/microsoft/fabric-apps-analytic-templates --skill visuals

Visuals

Types of visuals

There are 2 different types of visuals that can be used in a project:

  1. Charts and Graphs: These are used to represent data in a visual format, such as bar charts, line charts, pie charts, etc. These are built using vega-lite, see references/vega-lite-visual.md for more details.
  2. Data Grids: These are used to display tabular data in a structured format, allowing for sorting, filtering, and pagination. See references/data-grid-visual.md for more details.

Packages & Imports

The visual components are provided by three packages. Always use these package imports when creating visuals.

PackagePrimary exportsExample import
@microsoft/fabric-visualsVegaVisual, types: VisualizationSpec, VegaLiteConfig, VegaVisualPropsimport { VegaVisual } from "@microsoft/fabric-visuals"
@microsoft/fabric-datagridDataGrid, types: GridColumnDef, Row, CellValue, DataGridProps, DataGridTheme, SortConfigimport { DataGrid } from "@microsoft/fabric-datagrid"
@microsoft/fabric-visuals-coreisDataTable, convertDataTableToRows, design tokensimport { isDataTable } from "@microsoft/fabric-visuals-core"

The DataTable type (used by both components) is defined in @microsoft/fabric-visuals-core and re-exported by the visual packages' type definitions.

Data Format

The chart and data grid components share a unified data prop of type DataTable (from @microsoft/fabric-visuals-core). This structured format carries column metadata (displayName, format, semanticType) that the components use for axis titles, grid headers, number formatting, and tooltips.

Using DataTable: Pass a DataTable via the data prop. The visual uses its column metadata for formatting, axis titles, and tooltips.

Static/inline data: For static data, transformed data, or plain arrays, put data: { values: [...] } directly in the Vega-Lite spec and omit the data prop.

Multiple tables in one visual: the data prop also accepts a Record<string, DataTable> for specs that bind separate layers to more than one dataset by name such as layered overlays, reference lines, and axis spines. See references/multi-data-input.md.

import { VegaVisual, useCssTheme } from "@microsoft/fabric-visuals";
import { DataGrid } from "@microsoft/fabric-datagrid";
import type { DataTable } from "@microsoft/fabric-visuals-core";

// useCssTheme() reads --color-* vars from the page and updates automatically
// when the theme changes (e.g. dark-mode toggle adds/removes the .dark class).
const theme = useCssTheme();

// Charts — pass a DataTable and Vega-Lite spec
<VegaVisual spec={vegaLiteSpec} data={dataTable} theme={theme} />

// Grids — displayName becomes column headers, format applies to cells
<DataGrid data={dataTable} theme={theme} />

// Static/inline data — no data prop needed
const inlineSpec = {
  data: { values: [{ x: 1, y: 2 }, { x: 3, y: 4 }] },
  mark: "point",
  encoding: { ... },
};

<VegaVisual spec={inlineSpec} theme={theme} />

For the DataTable schema and ColumnDef fields, see references/data-table.md.

VisualContainer defaults for every visual

VegaVisual and DataGrid wrap themselves in a VisualContainer by default. The container draws the chrome — border, padding, header (title/subtitle) — plus its built-in actions, all enabled by default. Do not add a wrapper of your own unless absolutely required.

<VegaVisual
    spec={vegaLiteSpec}
    data={dataTable}
    theme={theme}
    header={{ title: "Revenue by Region", subtitle: "Last 12 months" }}
/>

<DataGrid data={dataTable} theme={theme} header={{ title: "Top Products" }} />

Anything the default container doesn't cover — custom actions, programmatic capture, the same chrome around a non-visual etc: references/visual-container.md.

Formatting & Theme

  • Formatting rules: Number formatting, color palettes, chart-specific encoding rules, highlighting guidelines, and a default theme. See references/formatting.md.

Custom visuals

Always use the above mentioned ways to create visual when possible. If the user's request doesn't allow creation using the above methods, ask the user if they are ok with using another library for creating the visual. If they are ok with it, use the library to create the visual. If they are not ok with it, then build that visual from scratch using HTML, CSS, and JS/TS. Make sure to ask the user for any specific requirements they have for the visual, such as colors, labels, etc.

Interactivity

Both VegaVisual and DataGrid expose an onInteraction prop that emits structured, predicate-based events when the user clicks a data point or row.

Always use the onInteraction prop on VegaVisual and DataGrid to surface user selections. The component only emits the selection; the host app decides what it does — e.g. coordinating other visuals or queries on the page.

A visual renders a layered subset by binding two named datasets to two layers (data={{ all, highlighted }}) — see references/multi-data-input.md. The component renders whatever tables it is handed.

import type { InteractionEvent } from "@microsoft/fabric-visuals-core";

function handleInteraction(source: string, events: InteractionEvent[]) {
    for (const event of events) {
        if (event.action === "select") {
            // event.selections describes the clicked data as predicates
        } else if (event.action === "clear") {
            // user deselected (re-clicked same item or clicked empty space)
        }
    }
}

<VegaVisual spec={spec} data={dataTable} theme={theme}
    onInteraction={(events) => handleInteraction("salesChart", events)} />
<DataGrid data={dataTable} theme={theme}
    onInteraction={(events) => handleInteraction("detailTable", events)} />

Key concepts:

  • Clicking a different data point emits a new select (replaces the prior selection — no preceding clear).
  • Re-clicking the same item or background space in a vega-lite visual emits clear.
  • Predicates include all fields from the datum; consumers filter to the ones that are relevant to them.

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development