design-shiny-ui
О программе
Этот навык помогает разработчикам создавать современные пользовательские интерфейсы для приложений Shiny, используя bslib для тематического оформления и адаптивных макетов. Он охватывает создание сеток с помощью layout_columns, реализацию информационных панелей/карточек и применение пользовательского CSS/SCSS для брендирования. Используйте его при начале работы над новым приложением Shiny, модернизации с fluidPage или улучшении адаптивности и доступности.
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/design-shiny-uiСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
設 Shiny UI
以 bslib 題、現代布局原、自定 CSS 設響、可訪 Shiny 介。
用
- 從始建新 Shiny UI
- 舊 app 由 fluidPage 現代化至 bslib
- 施品題(色、字)於 Shiny
- 使 Shiny 於諸屏響
- 改 Shiny 可訪
入
- 必:app 用與目眾
- 必:布類(sidebar、navbar、fillable、dashboard)
- 可:品色與字
- 可:用自定 CSS/SCSS(默:僅 bslib)
- 可:可訪求(WCAG 級)
行
一:擇頁布
bslib 供諸頁構:
# Sidebar layout — most common for data apps
ui <- page_sidebar(
title = "My App",
sidebar = sidebar("Controls here"),
"Main content here"
)
# Navbar layout — for multi-page apps
ui <- page_navbar(
title = "My App",
nav_panel("Tab 1", "Content 1"),
nav_panel("Tab 2", "Content 2"),
nav_spacer(),
nav_item(actionButton("help", "Help"))
)
# Fillable layout — content fills available space
ui <- page_fillable(
card(
full_screen = TRUE,
plotOutput("plot")
)
)
# Dashboard layout — grid of value boxes and cards
ui <- page_sidebar(
title = "Dashboard",
sidebar = sidebar(open = "closed", "Filters"),
layout_columns(
fill = FALSE,
value_box("Revenue", "$1.2M", theme = "primary"),
value_box("Users", "4,521", theme = "success"),
value_box("Uptime", "99.9%", theme = "info")
),
layout_columns(
card(plotOutput("chart1")),
card(plotOutput("chart2"))
)
)
得:布符 app 之導航與內容需。
敗:布不適→查用 page_sidebar() / page_navbar()(bslib),非 fluidPage() / navbarPage()(base shiny)。bslib 默認更佳且支題。
二:配 bslib 題
my_theme <- bslib::bs_theme(
version = 5, # Bootstrap 5
bootswatch = "flatly", # Optional preset theme
bg = "#ffffff", # Background color
fg = "#2c3e50", # Foreground (text) color
primary = "#2c3e50", # Primary brand color
secondary = "#95a5a6", # Secondary color
success = "#18bc9c",
info = "#3498db",
warning = "#f39c12",
danger = "#e74c3c",
base_font = bslib::font_google("Source Sans Pro"),
heading_font = bslib::font_google("Source Sans Pro", wght = 600),
code_font = bslib::font_google("Fira Code"),
"navbar-bg" = "#2c3e50"
)
ui <- page_sidebar(
theme = my_theme,
title = "Themed App",
# ...
)
開發時用互動題編:
bslib::bs_theme_preview(my_theme)
得:app 以一致品色、字、Bootstrap 5 組件現。
敗:字不載→查網(Google Fonts 需之)或換系字:font_collection("system-ui", "-apple-system", "Segoe UI")。題變量不施→查 theme 傳至頁函。
三:以卡與列建布
ui <- page_sidebar(
theme = my_theme,
title = "Analysis Dashboard",
sidebar = sidebar(
width = 300,
title = "Filters",
selectInput("dataset", "Dataset", choices = c("iris", "mtcars")),
sliderInput("sample", "Sample %", 10, 100, 100, step = 10),
hr(),
actionButton("refresh", "Refresh", class = "btn-primary w-100")
),
# KPI row — non-filling
layout_columns(
fill = FALSE,
col_widths = c(4, 4, 4),
value_box(
title = "Observations",
value = textOutput("n_obs"),
showcase = bsicons::bs_icon("table"),
theme = "primary"
),
value_box(
title = "Variables",
value = textOutput("n_vars"),
showcase = bsicons::bs_icon("columns-gap"),
theme = "info"
),
value_box(
title = "Missing",
value = textOutput("n_missing"),
showcase = bsicons::bs_icon("exclamation-triangle"),
theme = "warning"
)
),
# Main content row
layout_columns(
col_widths = c(8, 4),
card(
card_header("Distribution"),
full_screen = TRUE,
plotOutput("main_plot")
),
card(
card_header("Summary"),
tableOutput("summary_table")
)
)
)
諸布原:
layout_columns()— 響格,含col_widthscard()— 內容器,可選頭/尾value_box()— KPI 顯,含徽與題layout_sidebar()— 卡內嵌 sidebarnavset_card_tab()— 有頁標之卡
得:響格布應屏尺。
敗:寬屏列意外堆→查 col_widths 和為 12(Bootstrap 格)。卡重疊→非填列宜 fill = FALSE。
四:添動 UI 素
server <- function(input, output, session) {
output$dynamic_filters <- renderUI({
data <- current_data()
tagList(
selectInput("col", "Column", choices = names(data)),
if (is.numeric(data[[input$col]])) {
sliderInput("range", "Range",
min = min(data[[input$col]], na.rm = TRUE),
max = max(data[[input$col]], na.rm = TRUE),
value = range(data[[input$col]], na.rm = TRUE)
)
} else {
selectInput("values", "Values",
choices = unique(data[[input$col]]),
multiple = TRUE
)
}
)
})
# Conditional panels (no server round-trip)
# In UI:
# conditionalPanel(
# condition = "input.show_advanced == true",
# numericInput("alpha", "Alpha", 0.05)
# )
}
得:UI 素依使擇及數動更。
敗:動 UI 閃→用 conditionalPanel()(CSS 基)代 renderUI()。動入於再渲失值→加 session$sendInputMessage() 復態。
五:添自定 CSS/SCSS(可選)
求 bslib 題變量外之樣:
# Inline CSS
ui <- page_sidebar(
theme = my_theme,
tags$head(tags$style(HTML("
.sidebar { border-right: 2px solid var(--bs-primary); }
.card-header { font-weight: 600; }
.value-box .value { font-size: 2.5rem; }
"))),
# ...
)
# External CSS file (place in www/ directory)
ui <- page_sidebar(
theme = my_theme,
tags$head(tags$link(rel = "stylesheet", href = "custom.css")),
# ...
)
SCSS 與 bslib 整合:
my_theme <- bslib::bs_theme(version = 5) |>
bslib::bs_add_rules(sass::sass_file("www/custom.scss"))
得:自定樣施而不破 bslib 題。
敗:自定 CSS 與 bslib 衝→用 Bootstrap CSS 變量(var(--bs-primary))代硬編色→題變則自定樣傳播。
六:保可訪
# Add ARIA labels to inputs
selectInput("category", "Category",
choices = c("A", "B", "C")
) |> tagAppendAttributes(`aria-describedby` = "category-help")
# Add alt text to plots
output$plot <- renderPlot({
plot(data(), main = "Distribution of Values")
}, alt = "Histogram showing the distribution of selected values")
# Ensure sufficient color contrast in theme
my_theme <- bslib::bs_theme(
version = 5,
bg = "#ffffff", # White background
fg = "#212529" # Dark text — 15.4:1 contrast ratio
)
# Use semantic HTML
tags$main(
role = "main",
tags$h1("Dashboard"),
tags$section(
`aria-label` = "Key Performance Indicators",
layout_columns(
# value boxes...
)
)
)
得:app 符 WCAG 2.1 AA 之色對、鍵導、屏讀相容。
敗:用瀏覽器開發工具 Lighthouse 可訪審試。以 WebAIM 對比查色對。保諸互動素可鍵焦。
驗
- 頁布於桌與手寬皆正渲
- bslib 題一致施於諸組件
- value box 以正題及徽顯
- 卡於響格正縮
- 自定 CSS 用 Bootstrap 變量,非硬編
- 諸圖有 alt 文為屏讀
- 色對符 WCAG AA(文 4.5:1)
- 互動素可鍵訪
忌
- 混新舊 Shiny UI:勿混
fluidPage()與 bslib 組件→專用page_sidebar()、page_navbar()、或page_fillable() - CSS 硬編色:用
var(--bs-primary)代#2c3e50→硬編色題變則破 - 非填列忘
fill = FALSE:value box 列與摘列常不宜伸→設fill = FALSE - 離網境之 Google Fonts:部至隔網→用系字或自寓字檔代
font_google() - 略手機:以瀏覽器響模試。
layout_columns窄屏自動堆,自定 CSS 則或否
參
scaffold-shiny-appbuild-shiny-moduleoptimize-shiny-performancereview-web-designreview-ux-ui
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.
