用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/minicoohei/ai-agent-camp --skill monitoring-dashboard命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
Slack検索・TODO抽出・タスク管理を行うサブエージェント。 複数データソースからタスクを抽出し、優先順位付けを行う。 「Slackを検索」「タスクを抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。
BigQuery/Snowflake接続、EDA、可視化、Marimoノートブック作成を行うサブエージェント。 データ分析関連の4つのルール(data_analysis, visualization, notebook, marimo_variable_naming)を統合。 「データ分析して」「BigQueryに接続」「EDAを実行」「Marimoで分析」等のリクエストで発動。
Remotionコンポジションを20項目チェックリストで品質レビューする。 「動画レビュー」「motion review」「Remotion品質チェック」等のリクエストで発動。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| 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"] |
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。
marimo run で起動し、ブラウザで確認WBS進捗データから以下を可視化:
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"
}
]
}
テスト実行結果から以下を可視化:
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"
}
]
}
]
}
要件→設計→テストの追跡:
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}%**
""")
| 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 |
marimo ノートブック(.py)を生成:
output/pm/dashboard.py — marimo run output/pm/dashboard.py で起動uv add marimo)uv add pandas)uv add plotly)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