deploy-shiny-app
О программе
Этот навык Claude помогает разработчикам развертывать приложения Shiny на shinyapps.io, Posit Connect или в контейнерах Docker. Он обрабатывает конфигурацию, генерацию манифеста, создание Dockerfile и проверку развертывания. Используйте его при переходе от локальной разработки к размещенной среде или при настройке автоматизированных конвейеров развертывания.
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/deploy-shiny-appСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Deploy Shiny App
Deploy Shiny application to shinyapps.io, Posit Connect, or Docker container.
When Use
- Publish Shiny app for external or internal users
- Move from local development to hosted environment
- Containerize Shiny app for Kubernetes or Docker deployment
- Set up automated deployment pipelines
Inputs
- Required: Path to Shiny application
- Required: Deployment target (shinyapps.io, Posit Connect, or Docker)
- Optional: Account name and token (for shinyapps.io/Connect)
- Optional: Instance size preference
- Optional: Custom domain or URL path
Steps
Step 1: Prep Application
Ensure app is self-contained and deployable:
# Check for missing dependencies
rsconnect::appDependencies("path/to/app")
# For golem apps, ensure DESCRIPTION lists all Imports
devtools::check()
# Verify app runs cleanly
shiny::runApp("path/to/app")
Verify these files exist:
app.R(orui.R+server.R)renv.lock(recommended for reproducible deployments).Rprofiledoes NOT callmcptools::mcp_session()in production
Got: App runs locally without errors. All dependencies captured.
If fail: If appDependencies() reports missing packages, install them and update renv.lock. If app uses system libraries (e.g., gdal, curl), note them for Docker path.
Step 2a: Deploy to shinyapps.io
# One-time account setup
rsconnect::setAccountInfo(
name = "your-account",
token = Sys.getenv("SHINYAPPS_TOKEN"),
secret = Sys.getenv("SHINYAPPS_SECRET")
)
# Deploy
rsconnect::deployApp(
appDir = "path/to/app",
appName = "my-app",
appTitle = "My Application",
account = "your-account",
forceUpdate = TRUE
)
Store credentials in .Renviron (never in code):
# .Renviron
SHINYAPPS_TOKEN=your_token_here
SHINYAPPS_SECRET=your_secret_here
Got: App deployed and accessible at https://your-account.shinyapps.io/my-app/.
If fail: If authentication fails, regenerate tokens at shinyapps.io dashboard > Account > Tokens. If package installation fails on server, check all packages available on CRAN — shinyapps.io cannot install from GitHub by default.
Step 2b: Deploy to Posit Connect
# Register server (one-time)
rsconnect::addServer(
url = "https://connect.example.com",
name = "production"
)
# Authenticate (one-time)
rsconnect::connectApiUser(
account = "your-username",
server = "production",
apiKey = Sys.getenv("CONNECT_API_KEY")
)
# Deploy
rsconnect::deployApp(
appDir = "path/to/app",
appName = "my-app",
server = "production",
account = "your-username"
)
Got: App deployed and accessible on Posit Connect instance.
If fail: If server rejects connection, verify API key and server URL. If packages fail to install, check Connect has access to required repositories (CRAN, internal CRAN-like repos).
Step 2c: Deploy with Docker
Create Dockerfile:
FROM rocker/shiny-verse:4.4.0
# Install system dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4-openssl-dev \
libssl-dev \
libxml2-dev \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Install R packages
RUN R -e "install.packages(c('shiny', 'bslib', 'DT', 'plotly'))"
# Copy app
COPY . /srv/shiny-server/myapp/
# Configure Shiny Server
COPY shiny-server.conf /etc/shiny-server/shiny-server.conf
# Expose port
EXPOSE 3838
# Run
CMD ["/usr/bin/shiny-server"]
Create shiny-server.conf:
run_as shiny;
server {
listen 3838;
location / {
site_dir /srv/shiny-server/myapp;
log_dir /var/log/shiny-server;
directory_index on;
}
}
Build and run:
docker build -t myapp:latest .
docker run -p 3838:3838 myapp:latest
Got: App accessible at http://localhost:3838.
If fail: If build fails on package installation, add missing system libraries to apt-get install line. If app doesn't load, check Shiny Server logs: docker exec <container> cat /var/log/shiny-server/*.log.
Step 3: Verify Deployment
# Check deployed URL responds
response <- httr::GET("https://your-app-url/")
httr::status_code(response) # Should be 200
# For Docker
response <- httr::GET("http://localhost:3838/")
httr::status_code(response)
Manual verification checklist:
- App loads without errors
- All interactive elements respond
- Data connections work in deployed environment
- Authentication/authorization works (if applicable)
Got: App responds with HTTP 200. All features work.
If fail: Check server logs for specific deployment platform. Common issues: environment variables not set in production, database connections using localhost instead of production URLs, or file paths only existing locally.
Step 4: Configure Monitoring (Optional)
shinyapps.io
Monitor via dashboard at https://www.shinyapps.io/admin/#/applications.
Posit Connect
# Check deployment status via API
connectapi::connect(
server = "https://connect.example.com",
api_key = Sys.getenv("CONNECT_API_KEY")
)
Docker
Add health check to Dockerfile:
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --retries=3 \
CMD curl -f http://localhost:3838/ || exit 1
Got: Monitoring configured for deployment target.
If fail: If health checks fail intermittently, increase timeout values. Shiny apps can be slow to respond during initial load.
Checks
- App deploys without errors
- Deployed URL responds with HTTP 200
- All interactive features work in production
- Environment variables/secrets configured (not hardcoded)
- Credentials stored in
.Renvironor CI secrets, not in code - renv.lock committed for reproducible dependency resolution
Pitfalls
- Hardcoded file paths: Replace absolute paths with
system.file()(for package data) or environment variables (for external resources). - Development-only dependencies: Don't deploy
.Rprofilethat loadsmcptools::mcp_session()ordevtools. Use conditional loading or separate profiles. - Missing system libraries in Docker: R packages like sf, curl, and xml2 need system libraries. Add them to Dockerfile's
apt-get install. - CRAN-only packages on shinyapps.io: shinyapps.io only installs from CRAN by default. GitHub-only packages need
remotespackage and explicit installation in deployment. - Forgotten environment variables: Database credentials, API keys, other secrets must be configured in deployment environment separately from code.
See Also
scaffold-shiny-app— create app structure before deploymentcreate-r-dockerfile— detailed Docker configuration for R projectssetup-docker-compose— multi-container setups for Shiny with databasessetup-github-actions-ci— CI/CD including automated deploymentoptimize-shiny-performance— performance tuning before deploying to production
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.
