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。
Scanned 9/5/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add minicoohei/ai-agent-camp --skill monitoring-dashboard --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Monitoring Dashboard?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/minicoohei-monitoring-dashboard-ai-agent-camp)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
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
1. データソース(JSON/CSV)を指定
2. ダッシュボードのレイアウトを選択(進捗/テスト/統合)
3. marimo ノートブック(.py)を自動生成
4. `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 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
```
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!