# reporting-pipelines

Скилл задаёт единый порядок выгрузки отчётов: собрать данные, нормализовать, выгрузить CSV/JSON/Markdown с меткой времени и сохранить в reports/.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 354 установки · ★ 78
- Автор: Claude MPM Team
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/bobmatnyc/claude-mpm-skills/tree/HEAD/universal/data/reporting-pipelines/SKILL.md
- Обновлён: 2026-07-18
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/reporting-pipelines

## Что делает

Скилл описывает повторяемый шаблон отчётности: сначала запускается CLI или скрипт, который выдаёт структурированные данные, потом результат выгружается в CSV, JSON или Markdown с суффиксом даты в имени файла и складывается в `reports/` или `tests/results/`. Внутри — пять шагов: сбор базовых данных, нормализация в строки и записи, выгрузка с меткой времени, сводка ключевых метрик в stdout, сохранение файлов.

В качестве примеров разобраны два случая. `gitflow-analytics` запускается с конфигом и числом недель, отдаёт CSV и Markdown-отчёт с суффиксом даты. Скрипт `edgar/scripts/create_csv_reports.py` читает JSON с результатами и делает три файла: `executive_compensation_<timestamp>.csv`, `top_25_executives_<timestamp>.csv` и `company_summary_<timestamp>.csv`; для сортировки и процентилей ему нужен pandas.

Соглашение об именах простое: суффикс `YYYYMMDD` или `YYYYMMDD_HHMMSS`, один каталог вывода на репозиторий, осмысленный префикс вроде `narrative_report_`. Если файл не появился, первым делом проверьте, существует ли каталог вывода и доступен ли он на запись — это самая частая причина. Крупные CSV советует фильтровать или агрегировать до выгрузки и держать рядом сводку для быстрого просмотра.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill reporting-pipelines -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/reporting-pipelines/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/reporting-pipelines/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill reporting-pipelines -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/reporting-pipelines/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill reporting-pipelines -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/reporting-pipelines/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install bobmatnyc/claude-mpm-skills reporting-pipelines
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/reporting-pipelines/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill reporting-pipelines -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/bobmatnyc/claude-mpm-skills --path universal/data/reporting-pipelines
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/reporting-pipelines/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill reporting-pipelines -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/bobmatnyc/claude-mpm-skills/tree/HEAD/universal/data/reporting-pipelines/SKILL.md

## Когда брать
- собрать CSV-отчёт с меткой времени из результатов скрипта
- привести выгрузки в разных репозиториях к одному каталогу и именам
- посчитать процентили и отсортировать таблицу перед выгрузкой
- получить сводку метрик в stdout, не открывая файл
- разложить один JSON на несколько тематических CSV

## Примеры запросов агенту
- сделай отчёт по последним 8 неделям и положи CSV с меткой времени в reports/
- выгрузи результаты в CSV и Markdown, имена файлов с суффиксом YYYYMMDD_HHMMSS
- прочитай JSON с результатами и собери три сводных CSV в tests/results/

## Похожие
- [scenario-admin-analytics](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scenario-admin-analytics.md) — скилл · 345 установок
- [business-analytics-reporter](https://affpapa.org/nevibecode/skills/business-analytics-reporter.md) — скилл · 2200 установок
- [firecrawl-dashboard-reporting](https://affpapa.org/nevibecode/skills/firecrawl-dashboard-reporting.md) — скилл · 31600 установок
- [receipts](https://affpapa.org/nevibecode/skills/receipts.md) — скилл · 2052 установки
- [finance-manager](https://affpapa.org/nevibecode/skills/finance-manager.md) — скилл · 2500 установок
- [cargo-analytics](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cargo-analytics.md) — скилл · 9900 установок

Из того же набора: [bobmatnyc/claude-mpm-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/bobmatnyc/claude-mpm-skills.md) — 65 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md