Modèles de style communs, configurations de couches et recettes pour des scénarios de cartographie typiques, notamment les applications de restaurants, l'immobilier, la visualisation de données, la navigation, la livraison/logistique, etc. Utilisez cette ressource lors de l'implémentation de cas d'utilisation cartographique spécifiques ou pour trouver des modèles de style éprouvés.
Cette compétence fournit une collection de modèles de style, de configurations de couches et de recettes éprouvés pour Mapbox GL, conçus pour accélérer le développement d'applications cartographiques dans divers secteurs. Elle couvre des cas d'utilisation courants comme les outils de recherche de restaurants, les visualisations immobilières, l'analyse de données, la navigation routière, et la logistique de livraison. Idéale pour les développeurs utilisant Mapbox GL JS, Mapbox SDK (Android/iOS), ou d'autres plateformes compatibles, cette ressource permet d'éviter de repartir de zéro en proposant des solutions de style pré-optimisées et des bonnes pratiques. Le référentiel est organisé par thèmes (comme 'restaurant-finder', 'real-estate', 'data-visualization'), et chaque dossier contient un README détaillant l'implémentation, des extraits de code JSON, et des captures d'écran pour une intégration rapide et fiable.
npx skills add https://github.com/mapbox/mapbox-agent-skills/tree/main/skills/mapbox-style-patternsInstalled? Explore more Image skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →
Modèles de style communs, configurations de couches et recettes pour des scénarios de cartographie typiques, notamment les applications de restaurants, l'immobilier, la visualisation de données, la navigation, la livraison/logistique, etc. Utilisez cette ressource lors de l'implémentation de cas d'utilisation cartographique spécifiques ou pour trouver des modèles de style éprouvés.
This repo contains 8 individual skills — each has its own dedicated page.
Expert guidance on map design principles, color theory, visual hierarchy, typography, and cartographic best practices for creating effective and beautiful maps with Mapbox. Use when designing map styles, choosing colors, or making cartographic decisions.
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.
Expert guidance on choosing the right geospatial tool based on problem type, accuracy requirements, and performance needs
Complete workflow for implementing Mapbox search in applications - from discovery questions to production-ready integration with best practices
Expert guidance on validating, optimizing, and ensuring quality of Mapbox styles through validation, accessibility checks, and optimization. Use when preparing styles for production, debugging issues, or ensuring map quality standards.
Security best practices for Mapbox access tokens, including scope management, URL restrictions, rotation strategies, and protecting sensitive data. Use when creating, managing, or advising on Mapbox token security.
Official integration patterns for Mapbox GL JS across popular web frameworks (React, Vue, Svelte, Angular). Covers setup, lifecycle management, token handling, search integration, and common pitfalls. Based on Mapbox's create-web-app scaffolding tool.
Performance optimization patterns for Mapbox GL JS web applications. Covers initialization waterfalls, bundle size, rendering performance, memory management, and web optimization. Prioritized by impact on user experience.
Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Add documentation for a new AI provider — usage docs, env vars, Docker config, image resources.
Tests in real browsers via Chrome DevTools MCP. Use when building or debugging anything that runs in a browser. Use when you need to inspect the DOM, capture console errors, analyze network requests, profile performance, or verify visual output with real runtime data. Requires the chrome-devtools MCP server to be configured.
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.