build-shiny-module
정보
이 스킬은 개발자가 NS()를 사용하여 적절한 네임스페이스 격리로 재사용 가능한 Shiny 모듈을 구축하는 데 도움을 줍니다. UI/서버 쌍 생성, 반응형 반환 값 관리, 모듈 간 통신 및 중첩 기능 구현을 다룹니다. 재사용 가능한 컴포넌트 추출, 복잡한 로직 캡슐화, 또는 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
Create reusable Shiny UI/server module pairs with proper namespace isolation, reactive communication, and composability.
When to Use
- Extracting a reusable component from a growing Shiny app
- Building a UI widget that will be used in multiple places
- Encapsulating complex reactive logic behind a clean interface
- Composing larger applications from smaller, testable units
Inputs
- Required: Module purpose and functionality description
- Required: Input/output contract (what the module receives and returns)
- Optional: Whether the module nests other modules (default: no)
- Optional: Framework context (golem, rhino, or vanilla)
Procedure
Step 1: Define the Module Interface
Before writing code, define what the module accepts and returns:
Module: data_filter
Inputs: reactive dataset, column names to filter on
Outputs: reactive filtered dataset
UI: filter controls (selectInput, sliderInput, dateRangeInput)
Got: Clear contract specifying reactive inputs, reactive outputs, and UI elements.
If fail: If the interface is unclear, the module is probably too broad. Split it into smaller modules with single responsibilities.
Step 2: Create the Module UI Function
#' 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:
- Function name follows
<name>UIconvention - First argument is always
id - Create
ns <- NS(id)at the top - Wrap every
inputIdandoutputIdwithns() - Return a
tagList()to allow flexible placement
Got: UI function that creates namespaced input/output elements.
If fail: If IDs collide when using the module twice, check that every ID is wrapped with ns(). Common miss: IDs inside renderUI() or uiOutput() — these need ns() too.
Step 3: Create the Module Server Function
#' 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:
- Function name follows
<name>Serverconvention - First argument is always
id - Additional arguments are reactive expressions or static values
- Use
moduleServer(id, function(input, output, session) { ... }) - Use
session$nsfor dynamic UI created inside the server - Return reactive values explicitly
Got: Server function that processes inputs and returns reactive output.
If fail: If reactive values don't update, check that inputs from dynamic UI use session$ns (not the outer ns). If the module returns NULL, ensure return() is the last expression inside moduleServer().
Step 4: Wire the Module into the Parent App
# 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$table <- DT::renderDataTable({
filtered_data()
})
}
Got: Module appears in the UI and its returned reactive flows into downstream outputs.
If fail: If the module UI doesn't render, verify the id string matches between UI and server calls. If the returned reactive is NULL, check that the server function returns a value.
Step 5: Compose Nested Modules (Optional)
For modules that contain other modules:
analysisUI <- function(id) {
ns <- NS(id)
tagList(
dataFilterUI(ns("filter")),
plotOutput(ns("plot"))
)
}
analysisServer <- function(id, data) {
moduleServer(id, function(input, output, session) {
# Call inner module with namespaced ID
filtered <- dataFilterServer("filter", data = data, columns = names(data()))
output$plot <- renderPlot({
req(filtered())
plot(filtered())
})
return(filtered)
})
}
Key rule: In the UI, nest with ns("inner_id"). In the server, call with just "inner_id" — moduleServer handles the namespace chaining.
Got: Inner module renders correctly within the outer module's namespace.
If fail: If the inner module's UI doesn't appear, you likely forgot ns() around the inner module's ID in the outer UI function. If server communication breaks, check that the inner module ID matches (no ns() in the server call).
Step 6: Test the Module 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$result <- DT::renderDataTable(filtered())
}
)
}
Got: Module works correctly in the minimal test app.
If fail: If the module fails in isolation but works in the full app (or vice versa), check for implicit dependencies on global variables or parent session state.
Validation
- Module UI function accepts
idas first argument and usesNS(id) - Every input/output ID in the UI is wrapped with
ns() - Module server uses
moduleServer(id, function(input, output, session) { ... }) - Dynamic UI in server uses
session$nsfor IDs - Module can be instantiated multiple times without ID collisions
- Reactive return values are accessible to the parent app
- Module works in a minimal standalone test app
Pitfalls
- Forgetting
ns()inrenderUI(): Dynamic UI created inside the server must usesession$ns— the outernsis not available insidemoduleServer(). - Passing non-reactive data: Module arguments that change over time must be reactive expressions. Pass
reactive(data)notdata. - ID mismatch: The
idstring in the UI call must exactly match theidin the server call. - Not returning reactives: If the module computes something the parent needs, it must
return()a reactive. Forgetting this is a silent bug. - Namespace in nested modules: In UI:
ns("inner_id"). In server: just"inner_id". Mixing these up causes namespace double-wrapping or missing prefixes.
Related Skills
scaffold-shiny-app— set up the app structure before adding modulestest-shiny-app— test modules with testServer() unit testsdesign-shiny-ui— bslib layout and theming for module UIsoptimize-shiny-performance— cache and async patterns within 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.
