MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

scaffold-shiny-app

pjt222
업데이트됨 Yesterday
5 조회
17
2
17
GitHub에서 보기
디자인design

정보

이 스킬은 R에서 새로운 Shiny 애플리케이션의 기본 구조를 생성하며, 프로덕션 준비(golem), 모듈식(rhino), 단순(vanilla) 프레임워크 중 선택을 제공합니다. 프로젝트 구조, 기본 UI/서버 컴포넌트를 설정하고 로컬 실행을 검증합니다. 새로운 Shiny 앱을 시작하거나 다른 구조 접근법을 선택할 때 사용하세요.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/scaffold-shiny-app

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서


name: scaffold-shiny-app description: > Shiny-App mit golem (produktionsreif), rhino (modularer Ansatz) oder Vanilla-Shiny (einfach) erstellen. Behandelt Projektstruktur, grundlegendes UI/Server-Setup und Verifikation der lokalen Ausführung. Verwenden, wenn eine neue Shiny-App gestartet oder zwischen Scaffolding-Frameworks gewählt werden soll. license: MIT locale: de source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16 allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: shiny complexity: basic language: R tags: shiny, golem, rhino, scaffold, r-packages

Shiny-App scaffolden

Eine neue Shiny-Anwendung mit dem geeigneten Framework für den Produktionsfall scaffolden.

Wann verwenden

  • Start einer neuen Shiny-App
  • Wahl zwischen Scaffolding-Frameworks (golem, rhino, Vanilla)
  • Einrichten einer standardisierten Projektstruktur für ein Team
  • Schnelles Prototypen einer datengesteuerten Web-App in R

Eingaben

  • Erforderlich: App-Name (gültiger R-Paketname)
  • Erforderlich: Framework-Wahl: golem, rhino oder vanilla
  • Optional: Autor-Informationen für DESCRIPTION (bei golem/rhino)
  • Optional: Ziel-Verzeichnis (Standard: aktuelles Verzeichnis)

Vorgehensweise

Schritt 1: Framework auswählen

Das richtige Scaffolding-Framework basierend auf Projektanforderungen auswählen.

FrameworkWann verwenden
golemProduktions-Apps, R-Paket-Struktur, CRAN-Deployment
rhinoModulare Apps, box-Module, JavaScript-Assets
vanillaSchnelle Prototypen, einfache Apps, kein Framework-Overhead

Erwartet: Framework-Auswahl stimmt mit Projektkomplexität und Team-Expertise überein.

Bei Fehler: Wenn unsicher, mit vanilla beginnen und später auf golem/rhino migrieren, wenn die App wächst.

Schritt 2: Projekt scaffolden

Das gewählte Framework installieren und das Projekt initialisieren.

Für golem:

install.packages("golem")
golem::create_golem("myapp")

Für rhino:

install.packages("rhino")
rhino::init("myapp")

Für Vanilla Shiny:

install.packages("shiny")

# Projektstruktur manuell erstellen
dir.create("myapp")
dir.create("myapp/R")
dir.create("myapp/www")

# App-Dateien erstellen
file.create("myapp/app.R")
file.create("myapp/R/ui.R")
file.create("myapp/R/server.R")

Erwartet: Projektverzeichnis mit Framework-spezifischer Struktur erstellt.

Bei Fehler: Wenn Package-Installation fehlschlägt, prüfen ob CRAN erreichbar ist: options(repos = c(CRAN = "https://cran.rstudio.com/")). Für golem auf GitHub: remotes::install_github("Thinkr-open/golem").

Schritt 3: Basis-UI und Server einrichten

Grundlegende UI- und Server-Komponenten implementieren.

Für golem (R/app_ui.R und R/app_server.R):

# R/app_ui.R
app_ui <- function(request) {
  tagList(
    golem_add_external_resources(),
    fluidPage(
      titlePanel("My App"),
      sidebarLayout(
        sidebarPanel(
          selectInput("dataset", "Choose a dataset:",
            choices = c("iris", "mtcars"))
        ),
        mainPanel(
          tableOutput("table")
        )
      )
    )
  )
}

# R/app_server.R
app_server <- function(input, output, session) {
  output$table <- renderTable({
    get(input$dataset)
  })
}

Für Vanilla Shiny (app.R):

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  titlePanel("My App"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput("dataset", "Choose a dataset:",
        choices = c("iris", "mtcars"))
    ),
    mainPanel(
      tableOutput("table")
    )
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  output$table <- renderTable({
    get(input$dataset)
  })
}

shinyApp(ui, server)

Erwartet: UI und Server ohne Syntaxfehler definiert. App startet ohne Laufzeitfehler.

Bei Fehler: Wenn get(input$dataset) Fehler erzeugt, sicherstellen, dass Datensatznamen mit R-Basisumgebung zugänglichen Datensätzen übereinstimmen (iris, mtcars, etc.).

Schritt 4: Lokal verifizieren

Die App lokal ausführen und grundlegende Funktionalität prüfen.

Für golem:

golem::run_dev()

Für Vanilla:

# Im Projektverzeichnis
shiny::runApp("myapp")

# Oder wenn bereits in myapp/
shiny::runApp()

App öffnet sich im Standard-Browser oder zeigt die URL an:

Listening on http://127.0.0.1:PORT

Erwartet: App startet ohne Fehler. Basis-UI rendert korrekt. Dropdown-Auswahl ändert Tabelleninhalt.

Bei Fehler: Wenn Port belegt ist, anderen Port angeben: shiny::runApp(port = 3838). Wenn App mit Fehler abbricht, Konsolen-Fehlerausgabe für Paket-fehlende oder Syntaxfehler prüfen.

Schritt 5: Projektstruktur dokumentieren

README.md und grundlegende Konfiguration hinzufügen.

# README.md erstellen
writeLines(c(
  "# My App",
  "",
  "## Overview",
  "Brief description of the app.",
  "",
  "## Setup",
  "```r",
  "install.packages('shiny')",
  "shiny::runApp()",
  "```",
  "",
  "## Structure",
  "- `R/` — App-Logik (UI, Server, Module)",
  "- `www/` — Statische Assets (CSS, JS, Bilder)",
  "- `tests/` — App-Tests"
), "myapp/README.md")

Erwartet: README erklärt App-Zweck und Setup-Schritte.

Bei Fehler: Wenn README-Erstellung fehlschlägt, manuell im Texteditor erstellen.

Validierung

  • Projektverzeichnis mit korrekter Framework-Struktur erstellt
  • Basis-UI und Server ohne Syntaxfehler definiert
  • App startet lokal ohne Fehler
  • UI rendert korrekt im Browser
  • Basis-Interaktivität (Input → Output) funktioniert
  • README mit Setup-Anweisungen vorhanden

Haeufige Stolperfallen

  • Golem vs Plain Shiny: golem erzwingt R-Paket-Struktur (DESCRIPTION, NAMESPACE). devtools::check() laufen lassen, um Paket-Konformität sicherzustellen.
  • Namespace-Kollisionen: Wenn mehrere Pakete Funktion select() exportieren, stets pkg::function() verwenden (z. B. dplyr::select()).
  • Reaktive Kontexte: input$*-Werte nur innerhalb reaktiver Kontexte (reactive(), observe(), render*()). Außerhalb schlägt dies fehl.
  • Shiny-App vs Funktion: In golem ist run_app() die Entry-Point-Funktion. In Vanilla ist shinyApp(ui, server) der Entry-Point.
  • Port-Konflikte: Wenn mehrere Apps gleichzeitig laufen, für jede explizite Ports setzen.
  • www/-Verzeichnis: Statische Dateien müssen in www/ liegen. Auf sie wird mit relativem Pfad ohne www/-Präfix zugegriffen.

Verwandte Skills

  • build-shiny-module — wiederverwendbare Shiny-Module erstellen
  • test-shiny-app — App mit shinytest2 testen
  • deploy-shiny-app — App auf shinyapps.io oder Posit Connect deployen
  • design-shiny-ui — UI mit bslib und modernen Themes gestalten

GitHub 저장소

pjt222/agent-almanac
경로: i18n/de/skills/scaffold-shiny-app
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

연관 스킬

executing-plans

디자인

executing-plans 스킬은 검토 체크포인트가 포함된 통제된 배치로 실행할 완전한 구현 계획이 있을 때 사용합니다. 이 스킬은 계획을 불러와 비판적으로 검토한 후, 소규모 배치(기본값 3개 작업)로 작업을 실행하면서 각 배치 사이에 진행 상황을 아키텍트 검토를 위해 보고합니다. 이를 통해 내재된 품질 관리 체크포인트를 갖춘 체계적인 구현이 보장됩니다.

스킬 보기

requesting-code-review

디자인

이 스킬은 코드 변경 사항을 요구 사항에 따라 분석하기 위해 코드 리뷰어 하위 에이전트를 호출합니다. 작업 완료 후, 주요 기능 구현 후, 또는 메인 브랜치에 병합하기 전에 사용해야 합니다. 이 리뷰는 현재 구현체와 원래 계획을 비교하여 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.

스킬 보기

connect-mcp-server

디자인

이 스킬은 개발자들이 HTTP, stdio 또는 SSE 전송 방식을 통해 MCP 서버를 Claude Code에 연결하는 포괄적인 가이드를 제공합니다. GitHub, Notion 및 사용자 정의 API와 같은 외부 서비스를 통합하기 위한 설치, 구성, 인증 및 보안을 다룹니다. MCP 통합 설정, 외부 도구 구성 또는 Claude의 모델 컨텍스트 프로토콜 작업 시 활용하세요.

스킬 보기

web-cli-teleport

디자인

이 스킬은 작업 분석을 기반으로 개발자가 Claude Code 웹 인터페이스와 CLI 인터페이스 중 선택할 수 있도록 돕고, 두 환경 간 원활한 세션 텔레포트를 가능하게 합니다. 웹, CLI 또는 모바일 환경 전환 시 세션 상태와 컨텍스트를 관리하여 워크플로를 최적화합니다. 다양한 단계에서 서로 다른 도구가 필요한 복잡한 프로젝트에 사용하세요.

스킬 보기