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build-parameterized-report

pjt222
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メタautomationdesign

について

このスキルは、開発者がパラメータ化されたQuartoまたはR Markdownレポートを作成し、異なる入力でレンダリングして複数のバリエーションを生成できるようにします。パラメータ定義、プログラムによるレンダリング、反復的なレポートタスクを自動化するためのバッチ生成について説明しています。単一のテンプレートから、異なる部門、クライアント、期間、またはデータサブセットに対して同じレポート構造を生成する必要がある場合にご利用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git クローン代替
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/build-parameterized-report

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

建參之報

建受參之報,以諸入自一範生諸變。

用時

  • 為異部、區、時段生同報
  • 自範建客特之報
  • 建篩至特子集之盤
  • 以異入自動化週期報

  • 必要:報範(Quarto 或 R Markdown)
  • 必要:參定(名、類、默)
  • 可選:批生之參值列
  • 可選:輸出報之目

第一步:於 YAML 定參

Quarto(report.qmd):

---
title: "Sales Report: `r params$region`"
params:
  region: "North America"
  year: 2025
  include_forecast: true
format:
  html:
    toc: true
---

R Markdown(report.Rmd):

---
title: "Sales Report"
params:
  region: "North America"
  year: 2025
  include_forecast: true
output: html_document
---

得: YAML 頭含 params: 塊,諸名參各有正類之默值。

敗則: 若渲失以「object 'params' not found」,確 params: 塊正縮於 YAML 頭。Quarto 中 params 必居 YAML 頂級,非嵌 format: 下。

第二步:於碼用參

```{r}
#| label: filter-data

data <- full_dataset |>
  filter(region == params$region, year == params$year)

nrow(data)
```

## Overview for `r params$region`

This report covers the `r params$region` region for `r params$year`.

```{r}
#| label: forecast
#| eval: !expr params$include_forecast

# This chunk only runs when include_forecast is TRUE
forecast_model <- forecast::auto.arima(data$sales)
forecast::autoplot(forecast_model)
```

得: 碼塊以 params$name 引參,條件塊用 #| eval: !expr params$flag(Quarto)。內聯 R 表如 `r params$region` 生動文。

敗則:params$name 返 NULL,驗參名於 YAML 與碼引全合(別大小)。察默值之類正。

第三步:以自訂參渲

單渲:

# Quarto
quarto::quarto_render(
  "report.qmd",
  execute_params = list(region = "Europe", year = 2025)
)

# R Markdown
rmarkdown::render(
  "report.Rmd",
  params = list(region = "Europe", year = 2025),
  output_file = "report-europe-2025.html"
)

得: 單報以自訂參值覆 YAML 默而成渲。輸出檔建於所指之路。

敗則: Quarto 敗者,察 quarto CLI 已裝且於 PATH。R Markdown 敗者,驗 rmarkdown 已裝。確 execute_params(Quarto)或 params(R Markdown)中參名全合 YAML 定。

第四步:批渲諸報

regions <- c("North America", "Europe", "Asia Pacific", "Latin America")
years <- c(2024, 2025)

# Generate all combinations
combinations <- expand.grid(region = regions, year = years, stringsAsFactors = FALSE)

# Render each
purrr::pwalk(combinations, function(region, year) {
  output_name <- sprintf("report-%s-%d.html",
    tolower(gsub(" ", "-", region)), year)

  quarto::quarto_render(
    "report.qmd",
    execute_params = list(region = region, year = year),
    output_file = output_name
  )
})

得: 每區年之合生一 HTML 檔。

敗則: 察 YAML 與碼間參名全合。確諸參值有效。

第五步:加參之驗

#| label: validate-params

stopifnot(
  "Region must be a valid region" = params$region %in% valid_regions,
  "Year must be numeric" = is.numeric(params$year),
  "Year must be reasonable" = params$year >= 2020 && params$year <= 2030
)

得: 驗碼塊於各渲之始行,若參逾範或類誤則以明錯止。

敗則:stopifnot() 之錯言不明,改為明 if (!cond) stop("message") 以清診。

第六步:組輸出

# Create output directory
output_dir <- file.path("reports", format(Sys.Date(), "%Y-%m"))
dir.create(output_dir, recursive = TRUE, showWarnings = FALSE)

# Render with output path
quarto::quarto_render(
  "report.qmd",
  execute_params = list(region = region),
  output_file = file.path(output_dir, paste0("report-", region, ".html"))
)

得: 輸出檔書於日戳之子目,含述名(如 reports/2025-06/report-europe.html)。

敗則:dir.create() 敗,察父目存而可書。Windows 上驗路不過 260 字。

  • 報以默參成渲
  • 報以諸自訂參集成渲
  • 參於處前已驗
  • 輸出檔以述名名之
  • 條件段依參正渲
  • 批生於諸合皆畢

  • 參名不合:YAML 名必全合碼中 params$name 之引
  • 型強轉:YAML 或解 year: 2025 為整而碼望字。宜明
  • 條件估:Quarto 用 #| eval: !expr params$flag,非 eval = params$flag
  • 檔覆寫:無獨輸名,每渲覆前
  • 批模之記:久批或累記。考用 callr::r() 以隔

  • create-quarto-report - 基 Quarto 檔立
  • generate-statistical-tables - 適參之表
  • format-apa-report - 參之學報

GitHub リポジトリ

pjt222/agent-almanac
パス: i18n/wenyan/skills/build-parameterized-report
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agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

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