build-parameterized-report
について
このスキルにより、開発者はパラメータ化されたQuartoまたはR Markdownレポートを作成し、バッチ生成のために異なる入力でプログラム的にレンダリングできるようになります。単一のテンプレートから、異なるクライアント、部門、またはデータサブセット向けにカスタマイズされたレポートを自動生成するために設計されています。主な機能には、パラメータの定義、プログラムによるレンダリング、および様々な入力での定期的なレポートの自動化が含まれます。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx 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-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
Build Parameterized Report
Create reports that accept parameters to generate multiple customized variations from single template.
When Use
- Generating same report for different departments, regions, time periods
- Creating client-specific reports from template
- Building dashboards filtering to specific subsets
- Automating recurring reports with different inputs
Inputs
- Required: Report template (Quarto or R Markdown)
- Required: Parameter definitions (names, types, defaults)
- Optional: List of parameter values for batch generation
- Optional: Output directory for generated reports
Steps
Step 1: Define Parameters in YAML
For Quarto (report.qmd):
---
title: "Sales Report: `r params$region`"
params:
region: "North America"
year: 2025
include_forecast: true
format:
html:
toc: true
---
For R Markdown (report.Rmd):
---
title: "Sales Report"
params:
region: "North America"
year: 2025
include_forecast: true
output: html_document
---
Got: YAML header contains params: block with named parameters, each having default value of correct type.
If fail: Rendering fails with "object 'params' not found"? Ensure params: block correctly indented under YAML frontmatter. For Quarto, params must be at top level of YAML, not nested under format:.
Step 2: Use Parameters in Code
```{r}
#| label: filter-data
data <- full_dataset |>
filter(region == params$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)
```
Got: Code chunks reference parameters via params$name. Conditional chunks use #| eval: !expr params$flag for Quarto. Inline R expressions like `r params$region` render dynamic text.
If fail: params$name returns NULL? Verify parameter name matches exactly between YAML definition and code reference (case-sensitive). Check default values correct type.
Step 3: Render with Custom Parameters
Single render:
# 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"
)
Got: Single report renders successfully with custom parameter values overriding YAML defaults. Output file created at specified path.
If fail: Quarto render fails? Check quarto CLI installed and on PATH. R Markdown render fails? Verify rmarkdown installed. Ensure parameter names in execute_params (Quarto) or params (R Markdown) match YAML definitions exactly.
Step 4: Batch Render Multiple Reports
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
)
})
Got: One HTML file per region-year combination.
If fail: Check parameter names match exactly between YAML and code. Ensure all parameter values valid.
Step 5: Add Parameter Validation
#| 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
)
Got: Validation code chunk runs at start of each render, stops with informative error if any parameter out of range or wrong type.
If fail: stopifnot() produces unhelpful error messages? Switch to explicit if (!cond) stop("message") calls for clearer diagnostics.
Step 6: Organize Output
# 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"))
)
Got: Output files written to date-stamped subdirectory with descriptive names (e.g., reports/2025-06/report-europe.html).
If fail: dir.create() fails? Check parent directory exists and is writable. On Windows, verify path length does not exceed 260 characters.
Checks
- Report renders with default parameters
- Report renders with each set of custom parameters
- Parameters validated before processing
- Output files named descriptively
- Conditional sections render correctly based on parameters
- Batch generation completes for all combinations
Pitfalls
- Parameter name mismatch: YAML names must exactly match
params$namereferences in code - Type coercion: YAML may parse
year: 2025as integer but code expects character. Be explicit. - Conditional evaluation: Use
#| eval: !expr params$flagnoteval = params$flagin Quarto - File overwriting: Without unique output names, each render overwrites previous
- Memory in batch mode: Long batch runs may accumulate memory. Consider using
callr::r()for isolation.
See Also
create-quarto-report- base Quarto document setupgenerate-statistical-tables- tables that adapt to parametersformat-apa-report- parameterized academic reports
GitHub リポジトリ
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