build-parameterized-report
关于
This skill creates parameterized Quarto or R Markdown reports that can render multiple customized variations from a single template. It handles parameter definition, programmatic rendering, and batch generation for automated reporting. Use it when you need to generate reports for different departments, regions, time periods, or clients from one template.
快速安装
Claude Code
推荐npx 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-report在 Claude Code 中复制并粘贴此命令以安装该技能
技能文档
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 仓库
相关推荐技能
content-collections
元Content Collections 是一个 TypeScript 优先的构建工具,可将本地 Markdown/MDX 文件转换为类型安全的数据集合。它专为构建博客、文档站和内容密集型 Vite+React 应用而设计,提供基于 Zod 的自动模式验证。该工具涵盖从 Vite 插件配置、MDX 编译到生产环境部署的完整工作流。
polymarket
元这个Claude Skill为开发者提供完整的Polymarket预测市场开发支持,涵盖API调用、交易执行和市场数据分析。关键特性包括实时WebSocket数据流,可监控实时交易、订单和市场动态。开发者可用它构建预测市场应用、实施交易策略并集成实时市场预测功能。
creating-opencode-plugins
元该Skill帮助开发者创建OpenCode插件,用于接入命令、文件、LSP等25+种事件。它提供了插件结构、事件API规范和JavaScript/TypeScript实现模式,适合需要拦截操作、扩展功能或自定义事件处理的场景。开发者可通过它快速构建响应式模块来增强OpenCode AI助手的能力。
sglang
元SGLang是一个专为LLM设计的高性能推理框架,特别适用于需要结构化输出的场景。它通过RadixAttention前缀缓存技术,在处理JSON、正则表达式、工具调用等具有重复前缀的复杂工作流时,能实现极速生成。如果你正在构建智能体或多轮对话系统,并追求远超vLLM的推理性能,SGLang是理想选择。
