build-shiny-module
정보
이 스킬은 개발자가 NS()를 사용하여 적절한 네임스페이스 격리를 갖춘 재사용 가능한 Shiny 모듈을 구축하도록 돕습니다. UI/서버 쌍 생성, 반응형 반환 값 처리, 모듈 간 통신 및 중첩 구성을 다룹니다. 성장하는 앱에서 재사용 가능한 컴포넌트를 추출하거나, 복잡한 로직을 캡슐화하거나, 테스트 가능한 단위들로 더 큰 애플리케이션을 구성할 때 활용하세요.
빠른 설치
Claude Code
추천npx 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-moduleClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
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
GitHub 저장소
연관 스킬
content-collections
메타이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
polymarket
메타이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
creating-opencode-plugins
메타이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.
sglang
메타SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.
