build-parameterized-report
О программе
Этот навык позволяет разработчикам создавать параметризованные отчеты Quarto или R Markdown, которые генерируют множество вариаций из одного шаблона. Он охватывает определение параметров, программную генерацию отчетов и пакетное создание для автоматизированных рабочих процессов. Используйте его для формирования отчетов для конкретных отделов, персонализированных выводов для клиентов или автоматизации регулярных отчетов с различными входными данными.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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-reportСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
建參報
造受參之報,自一模生多客變。
用
- 為異部、域、期生同報
- 自模造客專報
- 建濾於具子之儀
- 自定期報附異入
入
- 必:報模(Quarto 或 R Markdown)
- 必:參定(名、類、默)
- 可:批生之參值列
- 可:生報之出目
行
一:YAML 定參
Quarto(report.qmd):
---
title: "Sales Report: `r params$region`"
params:
region: "North America"
year: 2025
include_forecast: true
format:
html:
toc: true
---
R Markdown(report.Rmd):
---
title: "Sales Report"
params:
region: "North America"
year: 2025
include_forecast: true
output: html_document
---
得: YAML 頭含 params: 塊附名參,各有正類默值。
敗: 渲敗報「object 'params' not found」→確 params: 塊於 YAML 首縮對。Quarto params 必於 YAML 頂,非 format: 下嵌。
二:碼中用參
```{r}
#| label: filter-data
data <- full_dataset |>
filter(region == params$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$name 引參,條塊以 Quarto #| eval: !expr params$flag。行內 R 表如 `r params$region` 渲動文。
敗: params$name 返 NULL→驗參名於 YAML 與碼全合(區大小)。察默值類正。
三:以客參渲
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: 單報以客參值成渲,覆 YAML 默。出檔於所述徑造。
敗: Quarto 渲敗→察 quarto CLI 已裝且於 PATH。R Markdown 敗→驗 rmarkdown 已裝。確參名於 execute_params(Quarto)或 params(R Markdown)合 YAML 定。
四:批渲多報
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: 每域年組一 HTML。
敗: 察參名於 YAML 與碼全合。確諸參值有效。
五:加參驗
#| 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: 驗碼塊於每渲始行,若參出範或類誤則以清誤止。
敗: stopifnot() 生無益訊→換顯 if (!cond) stop("message") 呼以清診。
六:組出
# 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: 出檔書於日戳子目附述名(如 reports/2025-06/report-europe.html)。
敗: dir.create() 敗→察父目存且可書。Windows 上驗徑長不過 260 字。
驗
- 報以默參渲
- 報以每組客參渲
- 參處前驗
- 出檔命述
- 條段依參正渲
- 批生於諸組完
忌
- 參名不合:YAML 名必全合碼
params$name引 - 類強轉:YAML 或解
year: 2025為整,而碼候字元。必顯。 - 條評:Quarto 用
#| eval: !expr params$flag,非eval = params$flag - 檔覆:無唯出名→每渲覆前
- 批記:久批或積記。宜用
callr::r()為隔。
參
create-quarto-report— 基 Quarto 文設generate-statistical-tables— 適參之表format-apa-report— 參化學術報
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
