build-parameterized-report
О программе
Этот навык создает параметризованные отчеты в Quarto или R Markdown, которые могут генерировать множество настроенных вариаций из одного шаблона. Он обрабатывает определение параметров, программную генерацию отчетов и пакетное создание для автоматизированной отчетности. Используйте его, когда требуется генерировать отчеты для разных отделов, регионов, временных периодов или клиентов на основе единого шаблона.
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
パラメータ化レポートの構築
パラメータを受け取り、単一テンプレートから複数のカスタマイズされたバリエーションを生成するレポートを作成する。
使用タイミング
- 異なる部門、地域、または期間で同じレポートを生成する時
- テンプレートからクライアント固有のレポートを作成する時
- 特定のサブセットにフィルタリングするダッシュボードを構築する時
- 異なる入力で繰り返しレポートを自動化する時
入力
- 必須: レポートテンプレート(QuartoまたはR Markdown)
- 必須: パラメータ定義(名前、型、デフォルト値)
- 任意: バッチ生成用のパラメータ値リスト
- 任意: 生成レポートの出力ディレクトリ
手順
ステップ1: YAMLでパラメータを定義
Quarto(report.qmd)の場合:
---
title: "Sales Report: `r params$region`"
params:
region: "North America"
year: 2025
include_forecast: true
format:
html:
toc: true
---
R Markdown(report.Rmd)の場合:
---
title: "Sales Report"
params:
region: "North America"
year: 2025
include_forecast: true
output: html_document
---
期待結果: YAMLヘッダーに名前付きパラメータを含むparams:ブロックがあり、各パラメータが正しい型のデフォルト値を持つ。
失敗時: 「object 'params' not found」でレンダリングが失敗する場合、params:ブロックがYAMLフロントマター下で正しくインデントされていることを確認する。Quartoの場合、paramsはYAMLのトップレベルでなければならず、format:の下にネストしてはならない。
ステップ2: コードでパラメータを使用
```{r}
#| label: filter-data
data <- full_dataset |>
filter(region == params$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)
```
期待結果: コードチャンクがparams$nameでパラメータを参照し、条件付きチャンクがQuartoでは#| eval: !expr params$flagを使用する。`r params$region`のようなインラインR式が動的テキストをレンダリングする。
失敗時: params$nameがNULLを返す場合、パラメータ名がYAML定義とコード参照間で正確に一致していることを確認する(大文字小文字を区別)。デフォルト値が正しい型であることを確認する。
ステップ3: カスタムパラメータでレンダリング
単一レンダリング:
# 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"
)
期待結果: カスタムパラメータ値でYAMLデフォルトを上書きして単一レポートが正常にレンダリングされる。出力ファイルが指定パスに作成される。
失敗時: Quartoレンダリングが失敗する場合、quarto CLIがインストールされPATHにあることを確認する。R Markdownレンダリングが失敗する場合、rmarkdownがインストールされていることを確認する。execute_params(Quarto)またはparams(R Markdown)のパラメータ名がYAML定義と正確に一致していることを確認する。
ステップ4: 複数レポートのバッチレンダリング
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
)
})
期待結果: 地域-年の組み合わせごとに1つのHTMLファイル。
失敗時: パラメータ名がYAMLとコード間で正確に一致していることを確認する。すべてのパラメータ値が有効であることを確認する。
ステップ5: パラメータバリデーションの追加
#| 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
)
期待結果: バリデーションコードチャンクが各レンダリングの開始時に実行され、パラメータが範囲外または誤った型の場合に情報的なエラーで停止する。
失敗時: stopifnot()が不明確なエラーメッセージを生成する場合、より明確な診断のために明示的なif (!cond) stop("message")呼び出しに切り替える。
ステップ6: 出力の整理
# 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"))
)
期待結果: 出力ファイルが日付スタンプ付きサブディレクトリに記述的な名前で書き込まれる(例: reports/2025-06/report-europe.html)。
失敗時: dir.create()が失敗する場合、親ディレクトリが存在し書き込み可能であることを確認する。Windowsではパス長が260文字を超えていないことを確認する。
バリデーション
- レポートがデフォルトパラメータでレンダリングされる
- レポートが各セットのカスタムパラメータでレンダリングされる
- 処理前にパラメータがバリデーションされる
- 出力ファイルが記述的に名前付けされている
- 条件付きセクションがパラメータに基づいて正しくレンダリングされる
- バッチ生成がすべての組み合わせで完了する
よくある落とし穴
- パラメータ名の不一致: YAML名はコード内の
params$name参照と正確に一致しなければならない - 型変換: YAMLは
year: 2025を整数としてパースするかもしれないが、コードは文字列を期待する場合がある。明示的にする - 条件付き評価: Quartoでは
eval = params$flagではなく#| eval: !expr params$flagを使用する - ファイルの上書き: 一意の出力名なしでは、各レンダリングが前のものを上書きする
- バッチモードでのメモリ: 長いバッチ実行はメモリを蓄積する可能性がある。分離のために
callr::r()の使用を検討する
関連スキル
create-quarto-report-- 基本的なQuartoドキュメントセットアップgenerate-statistical-tables-- パラメータに適応するテーブルformat-apa-report-- パラメータ化された学術レポート
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.
