build-shiny-module
О программе
Этот навык помогает разработчикам создавать переиспользуемые модули Shiny с правильной изоляцией пространств имён с помощью NS(). Он охватывает создание пар UI/сервер, управление реактивными возвращаемыми значениями и обеспечение межмодульного взаимодействия и вложенности. Используйте его для выделения переиспользуемых компонентов, инкапсуляции сложной логики или сборки крупных приложений из тестируемых блоков.
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-shiny-moduleСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
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 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.
