| name | monitoring-dashboard |
| description | marimoダッシュボード・プロジェクト進捗可視化に使用。 「ダッシュボードを作って」「進捗を可視化して」「テスト結果を表示して」等のリクエストで発動。 |
| triggers | ["ダッシュボードを作って","進捗を可視化して","テスト結果を表示して","monitoring-dashboard","プロジェクト進捗ダッシュボード","モニタリング"] |
Monitoring Dashboard - プロジェクトモニタリングダッシュボード
marimo Run Mode を使って、プロジェクト進捗・テスト結果・要件トレーサビリティを可視化するダッシュボードを生成します。
Workflow
- データソース(JSON/CSV)を指定
- ダッシュボードのレイアウトを選択(進捗/テスト/統合)
- marimo ノートブック(.py)を自動生成
marimo run で起動し、ブラウザで確認
Dashboard Types
1. プロジェクト進捗ダッシュボード
WBS進捗データから以下を可視化:
- タスク完了率(全体/フェーズ別)
- バーンダウンチャート
- 担当者別負荷(ワークロード)
- 遅延タスクアラート
データ形式: dummy-wbs-progress.json
{
"tasks": [
{
"id": "WBS-001",
"name": "タスク名",
"phase": "Phase A",
"assignee": "担当者",
"progress": 75,
"start_date": "2025-01-01",
"due_date": "2025-01-15",
"status": "in_progress"
}
]
}
2. テスト結果ダッシュボード
テスト実行結果から以下を可視化:
- テストスイート別 成功/失敗/スキップ率
- テストカバレッジ推移
- 失敗テスト一覧(重要度順)
- テスト実行時間分析
データ形式: dummy-test-results.json
{
"suites": [
{
"name": "スイート名",
"tests": [
{
"id": "TC-001",
"name": "テスト名",
"status": "passed",
"duration_ms": 150,
"severity": "high"
}
]
}
]
}
3. 要件トレーサビリティダッシュボード
要件→設計→テストの追跡:
- 要件カバレッジマトリクス
- 未テスト要件のハイライト
- 要件ステータス分布(円グラフ)
marimo ノートブック構造
import marimo as mo
import pandas as pd
import plotly.express as px
import json
app = mo.App()
@app.cell
def load_data():
"""データ読み込み"""
with open("path/to/data.json") as f:
data = json.load(f)
return pd.DataFrame(data["tasks"])
@app.cell
def progress_chart(df):
"""進捗チャート"""
fig = px.bar(df, x="name", y="progress", color="phase",
title="タスク進捗率")
mo.ui.plotly(fig)
@app.cell
def summary_metrics(df):
"""サマリーメトリクス"""
total = len(df)
completed = len(df[df["progress"] == 100])
mo.md(f"""
## プロジェクトサマリー
- 総タスク数: **{total}**
- 完了: **{completed}**
- 完了率: **{completed/total*100:.1f}%**
""")
Parameters
| Parameter | Required | Default | Description |
|---|
| data_source | Yes | - | データファイルのパス(JSON/CSV) |
| dashboard_type | No | integrated | ダッシュボード種別(progress/test/traceability/integrated) |
| output | No | output/pm/dashboard.py | 出力ファイルパス |
| title | No | Project Dashboard | ダッシュボードタイトル |
Output Format
marimo ノートブック(.py)を生成:
output/pm/dashboard.py — marimo run output/pm/dashboard.py で起動
Requirements
- Python 3.10+
- marimo (
uv add marimo)
- pandas (
uv add pandas)
- plotly (
uv add plotly)
Example
monitoring-dashboardスキルを使って、ダミーデータからプロジェクト統合ダッシュボードを作成してください。
データ: 任意の進捗 JSON または CSV
→ output/pm/dashboard.py が生成される → marimo run で起動