build-shiny-module
À propos
Cette compétence aide les développeurs à construire des modules Shiny réutilisables avec une isolation appropriée des espaces de noms en utilisant NS(). Elle couvre la création de paires interface utilisateur/serveur, la gestion des valeurs réactives retournées, et permet la communication inter-modules et la composition imbriquée. Utilisez-la pour extraire des composants réutilisables d'applications en croissance, encapsuler une logique complexe, ou composer des applications plus grandes à partir d'unités testables.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/build-shiny-moduleCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
Build Shiny Module
Reusable Shiny UI/server module pairs w/ proper namespace isolation, reactive comm, composability.
Use When
- Extract reusable component from growing Shiny app
- UI widget used in many places
- Encapsulate complex reactive logic behind clean interface
- Compose larger apps from smaller testable units
In
- Required: Module purpose + fn desc
- Required: In/out contract (what module receives + returns)
- Optional: Whether module nests others (default: no)
- Optional: Framework ctx (golem, rhino, vanilla)
Do
Step 1: Define Interface
Before code, define accepts + returns:
Module: data_filter
Inputs: reactive dataset, column names to filter on
Outputs: reactive filtered dataset
UI: filter controls (selectInput, sliderInput, dateRangeInput)
→ Clear contract w/ reactive ins, reactive outs, UI elements.
If err: Interface unclear → module too broad. Split into smaller, single responsibilities.
Step 2: Module UI Fn
#' Data Filter Module UI
#'
#' @param id Module namespace ID
#' @return A tagList of filter controls
#' @export
dataFilterUI <- function(id) {
ns <- NS(id)
tagList(
selectInput(
ns("column"),
"Filter column",
choices = NULL
),
uiOutput(ns("filter_control")),
actionButton(ns("apply"), "Apply Filter", class = "btn-primary")
)
}
Key rules:
- Fn name:
<name>UIconvention - First arg always
id ns <- NS(id)at top- Wrap every
inputId+outputIdw/ns() - Return
tagList()for flexible placement
→ UI fn creates namespaced in/out elements.
If err: IDs collide when module used twice → check every ID wrapped w/ ns(). Common miss: IDs inside renderUI() or uiOutput() — also need ns().
Step 3: Module Server Fn
#' Data Filter Module Server
#'
#' @param id Module namespace ID
#' @param data Reactive expression returning a data frame
#' @param columns Character vector of filterable column names
#' @return Reactive expression returning the filtered data frame
#' @export
dataFilterServer <- function(id, data, columns) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
ns <- session$ns
# Update column choices when data changes
observeEvent(data(), {
available <- intersect(columns, names(data()))
updateSelectInput(session, "column", choices = available)
})
# Dynamic filter control based on selected column
output$filter_control <- renderUI({
req(input$column)
col_data <- data()[[input$column]]
if (is.numeric(col_data)) {
sliderInput(
ns("value_range"),
"Range",
min = min(col_data, na.rm = TRUE),
max = max(col_data, na.rm = TRUE),
value = range(col_data, na.rm = TRUE)
)
} else {
selectInput(
ns("value_select"),
"Values",
choices = unique(col_data),
multiple = TRUE,
selected = unique(col_data)
)
}
})
# Return filtered data as a reactive
filtered <- eventReactive(input$apply, {
req(input$column)
col <- input$column
df <- data()
if (is.numeric(df[[col]])) {
req(input$value_range)
df[df[[col]] >= input$value_range[1] &
df[[col]] <= input$value_range[2], ]
} else {
req(input$value_select)
df[df[[col]] %in% input$value_select, ]
}
}, ignoreNULL = FALSE)
return(filtered)
})
}
Key rules:
- Fn name:
<name>Serverconvention - First arg always
id - Additional args = reactive exprs or static values
- Use
moduleServer(id, function(input, output, session) { ... }) - Use
session$nsfor dynamic UI inside server - Return reactive values explicitly
→ Server fn processes ins + returns reactive out.
If err: Reactives don't update → check ins from dynamic UI use session$ns (not outer ns). Module returns NULL → ensure return() is last expr in moduleServer().
Step 4: Wire Module into Parent
# In app_ui.R or ui
ui <- page_sidebar(
title = "Analysis App",
sidebar = sidebar(
dataFilterUI("filter1")
),
card(
DT::dataTableOutput("table")
)
)
# In app_server.R or server
server <- function(input, output, session) {
# Raw data source
raw_data <- reactive({ mtcars })
# Call module — capture its return value
filtered_data <- dataFilterServer(
"filter1",
data = raw_data,
columns = c("cyl", "mpg", "hp", "wt")
)
# Use the module's returned reactive
output$table <- DT::renderDataTable({
filtered_data()
})
}
→ Module appears in UI, returned reactive flows into downstream outs.
If err: UI doesn't render → verify id matches between UI + server calls. Returned reactive NULL → check server fn actually returns value.
Step 5: Nested Modules (Optional)
Modules containing other modules:
analysisUI <- function(id) {
ns <- NS(id)
tagList(
dataFilterUI(ns("filter")),
plotOutput(ns("plot"))
)
}
analysisServer <- function(id, data) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
# Call inner module with namespaced ID
filtered <- dataFilterServer("filter", data = data, columns = names(data()))
output$plot <- renderPlot({
req(filtered())
plot(filtered())
})
return(filtered)
})
}
Key: UI nests w/ ns("inner_id"). Server calls w/ just "inner_id" — moduleServer handles namespace chaining.
→ Inner module renders correctly w/in outer's namespace.
If err: Inner UI doesn't appear → likely forgot ns() around inner ID in outer UI. Server comm breaks → check inner ID matches (no ns() in server call).
Step 6: Test in Isolation
# Quick test app for the module
if (interactive()) {
shiny::shinyApp(
ui = fluidPage(
dataFilterUI("test"),
DT::dataTableOutput("result")
),
server = function(input, output, session) {
data <- reactive(iris)
filtered <- dataFilterServer("test", data, names(iris))
output$result <- DT::renderDataTable(filtered())
}
)
}
→ Module works correctly in minimal test app.
If err: Fails in isolation but works in full app (or reverse) → implicit deps on global vars or parent session state.
Check
- UI fn accepts
idas first arg + usesNS(id) - Every in/out ID in UI wrapped w/
ns() - Server uses
moduleServer(id, function(input, output, session) { ... }) - Dynamic UI in server uses
session$nsfor IDs - Module instantiable many times w/o ID collisions
- Reactive returns accessible to parent
- Works in minimal standalone test
Traps
- Forget
ns()inrenderUI(): Dynamic UI inside server must usesession$ns— outernsnot available inmoduleServer() - Non-reactive data: Args that change over time must be reactive. Pass
reactive(data)notdata - ID mismatch:
idin UI call must exactly matchidin server call - Not returning reactives: Module computes something parent needs → must
return()reactive. Silent bug - Nested namespace: UI:
ns("inner_id"). Server: just"inner_id". Mixing → double-wrapping or missing prefixes
→
scaffold-shiny-app— set up app structure before adding modulestest-shiny-app— test modules w/ testServer() unit testsdesign-shiny-ui— bslib layout + theming for module UIsoptimize-shiny-performance— cache + async patterns w/in modules
Dépôt GitHub
Frequently asked questions
What is the build-shiny-module skill?
build-shiny-module is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform build-shiny-module-related tasks without extra prompting.
How do I install build-shiny-module?
Use the install commands on this page: add build-shiny-module to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does build-shiny-module belong to?
build-shiny-module is in the Meta category, tagged react, ai, testing and design.
Is build-shiny-module free to use?
Yes. build-shiny-module is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Compétences associées
Cette compétence propose une configuration éprouvée en production pour Content Collections, un outil axé sur TypeScript qui transforme des fichiers Markdown/MDX en collections de données typées de manière sûre avec une validation Zod. Utilisez-la lors de la création de blogs, de sites de documentation ou d'applications Vite + React riches en contenu pour garantir la sécurité de typage et la validation automatique du contenu. Elle couvre tout, de la configuration du plugin Vite et de la compilation MDX à l'optimisation des déploiements et la validation des schémas.
Cette compétence permet aux développeurs de créer des applications avec la plateforme de marchés prédictifs Polymarket, incluant l'intégration d'API pour le trading et les données de marché. Elle fournit également une diffusion de données en temps réel via WebSocket pour surveiller les transactions en direct et l'activité du marché. Utilisez-la pour mettre en œuvre des stratégies de trading ou pour créer des outils traitant les mises à jour de marché en direct.
Cette compétence aide les développeurs à créer des plugins OpenCode qui s'interconnectent avec plus de 25 types d'événements tels que les commandes, les fichiers et les opérations LSP. Elle fournit la structure du plugin, les spécifications de l'API événementielle et les modèles d'implémentation pour les modules JavaScript/TypeScript. Utilisez-la lorsque vous avez besoin d'intercepter, de surveiller ou d'étendre le cycle de vie de l'assistant IA OpenCode avec une logique personnalisée pilotée par les événements.
SGLang est un framework de service LLM haute performance spécialisé dans la génération rapide et structurée pour les workflows JSON, regex et agentiques grâce à son cache de préfixe RadixAttention. Il offre une inférence nettement plus rapide, particulièrement pour les tâches avec des préfixes répétés, ce qui le rend idéal pour les sorties complexes et structurées ainsi que les conversations multi-tours. Choisissez SGLang plutôt que des alternatives comme vLLM lorsque vous avez besoin d'un décodage contraint ou que vous construisez des applications avec un partage étendu de préfixes.
