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Skill v1.0.0
currentAutomated scan100/100minicoohei/ai-agent-camp/monitoring-dashboard
──Details
PublishedApril 28, 2026 at 05:31 AM
Content Hashsha256:b0c9185c6f9a22a0...
Git SHA9cd83f76f12f
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SKILL.md · 153 lines · 4.1 KB
version: "1.0.0" 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
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
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
python
import marimo as moimport pandas as pdimport plotly.express as pximport jsonapp = mo.App()@app.celldef 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.celldef 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.celldef 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