Agent-almanac build-parameterized-report

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/pjt222/agent-almanac "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/i18n/zh-CN/skills/build-parameterized-report" ~/.claude/skills/pjt222-agent-almanac-build-parameterized-report-2b7723 && rm -rf "$T"
manifest: i18n/zh-CN/skills/build-parameterized-report/SKILL.md
source content

构建参数化报告

创建接受参数的报告,从单一模板生成多个定制化变体。

适用场景

  • 为不同部门、区域或时间段生成相同报告
  • 从模板创建客户特定报告
  • 构建过滤到特定子集的仪表板
  • 自动化具有不同输入的定期报告

输入

  • 必需:报告模板(Quarto 或 R Markdown)
  • 必需:参数定义(名称、类型、默认值)
  • 可选:用于批量生成的参数值列表
  • 可选:生成报告的输出目录

步骤

第 1 步:在 YAML 中定义参数

对于 Quarto(

report.qmd
):

---
title: "Sales Report: `r params$region`"
params:
  region: "North America"
  year: 2025
  include_forecast: true
format:
  html:
    toc: true
---

对于 R Markdown(

report.Rmd
):

---
title: "Sales Report"
params:
  region: "North America"
  year: 2025
  include_forecast: true
output: html_document
---

预期结果: YAML 头部包含

params:
块,其中有命名参数,每个参数都有正确类型的默认值。

失败处理: 如果渲染失败并提示"object 'params' not found",确保

params:
块在 YAML 前置元数据下正确缩进。对于 Quarto,
params
必须在 YAML 的顶层,不能嵌套在
format:
下。

第 2 步:在代码中使用参数

```{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)
```

预期结果: 代码块通过

params$name
引用参数,条件代码块在 Quarto 中使用
#| eval: !expr params$flag
。内联 R 表达式如
`r params$region`
渲染动态文本。

失败处理: 如果

params$name
返回 NULL,验证 YAML 定义和代码引用之间的参数名称是否完全匹配(区分大小写)。检查默认值的类型是否正确。

第 3 步:使用自定义参数渲染

单次渲染:

# 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"
)

预期结果: 单个报告使用自定义参数值成功渲染,覆盖 YAML 默认值。输出文件在指定路径创建。

失败处理: 如果 Quarto 渲染失败,检查

quarto
CLI 是否已安装并在 PATH 中。如果 R Markdown 渲染失败,验证
rmarkdown
是否已安装。确保
execute_params
(Quarto)或
params
(R Markdown)中的参数名称与 YAML 定义完全匹配。

第 4 步:批量渲染多份报告

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
  )
})

预期结果: 每个区域-年份组合生成一个 HTML 文件。

失败处理: 检查 YAML 和代码之间的参数名称是否完全匹配。确保所有参数值有效。

第 5 步:添加参数验证

#| 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
)

预期结果: 验证代码块在每次渲染开始时运行,如果任何参数超出范围或类型错误则以信息性错误停止。

失败处理: 如果

stopifnot()
产生不够清晰的错误消息,改用显式的
if (!cond) stop("message")
调用以获得更清晰的诊断信息。

第 6 步:组织输出

# 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"))
)

预期结果: 输出文件写入带日期戳的子目录,使用描述性名称(例如

reports/2025-06/report-europe.html
)。

失败处理: 如果

dir.create()
失败,检查父目录是否存在且可写。在 Windows 上,验证路径长度不超过 260 个字符。

验证清单

  • 报告使用默认参数渲染正常
  • 报告使用每组自定义参数渲染正常
  • 参数在处理前经过验证
  • 输出文件命名具有描述性
  • 条件部分根据参数正确渲染
  • 批量生成对所有组合完成

常见问题

  • 参数名称不匹配:YAML 名称必须与代码中的
    params$name
    引用完全匹配
  • 类型强制转换:YAML 可能将
    year: 2025
    解析为整数,但代码期望字符。应明确指定
  • 条件评估:在 Quarto 中使用
    #| eval: !expr params$flag
    而非
    eval = params$flag
  • 文件覆盖:没有唯一的输出名称,每次渲染会覆盖前一个
  • 批量模式下的内存:长时间的批量运行可能累积内存。考虑使用
    callr::r()
    进行隔离

相关技能

  • create-quarto-report
    — 基础 Quarto 文档设置
  • generate-statistical-tables
    — 适应参数的表格
  • format-apa-report
    — 参数化学术报告