Générateur de Rapports Data IA

VérifiéSûr

Génère des rapports basés sur les données du projet, soit un aperçu initial complet, soit un résumé de session de travail. Il collecte des informations réelles depuis les fichiers de configuration, les logs git et les URLs pour produire des rapports structurés avec tableaux. Utile lors du démarrage d’un nouveau projet ou après une session pour suivre l’avancement et les décisions.

Spar Skills Guide Bot
DocumentationIntermédiaire
8002/06/2026
Claude Code
#data-report#project-documentation#session-summary#coding-metrics

Recommandé pour

Notre avis

Génère des rapports structurés sur le projet (rapport initial ou résumé de session) à partir de données réelles du code et de l'historique Git.

Points forts

  • Utilise des données concrètes issues du code (package.json, git log, etc.)
  • Produit des rapports bien formatés avec tableaux et emojis
  • Sauvegarde et versionne les rapports dans le dépôt Git
  • Détecte automatiquement le mode (initial ou session) selon la demande

Limites

  • Dépend de la présence d'un historique Git et de fichiers de configuration
  • Peut manquer de contexte si le projet n'est pas bien documenté
  • Ne capture pas les décisions non codifiées ou les discussions
Quand l'utiliser

Pour générer un rapport de projet initial lors de l'arrivée sur un nouveau projet ou un résumé de session après une séance de travail.

Quand l'éviter

Pour des notes informelles ou des commentaires en direct pendant le développement.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité88/100

The skill only reads local project files (package.json, requirements.txt, .env.example) and git history to generate reports. No external network calls, no execution of arbitrary code, no destructive commands. Reports are saved locally and committed, so no data exfiltration.

Aucun point d'attention détecté

Exemples

Initial project report
/project-report
Session summary after work
/ai-data-report session summary

name: ai-data-report description: "Generates data-driven reports about the project. Use for initial project reports or session summaries."

Skill: AI Data Report

Description

Generates data-driven reports about the project. Use /ai-data-report to invoke.

Where reports are saved

  • Location: .claude/reports/
  • Naming: YYYY-MM-DD-[type].md (e.g., 2026-01-22-session.md, 2026-01-22-initial.md)
  • Git: Reports are committed to the repo for history tracking

Modes

1. Initial Report (first time on project)

Generates a complete report with:

## 📊 Project Report

**Production URL:** [production URL]
**GitHub URL:** [repo URL]
**Development time:** [estimated hours and context]

### Services used:
| Service | Purpose |
|---------|---------|
| [Service 1] | [What it does] |
| [Service 2] | [What it does] |
...

### Flow when someone uses the app:
1. [Step 1]
2. [Step 2]
...

### Tech stack:
- Backend: [technology]
- Frontend: [technology]
- Database: [technology]
- Hosting: [technology]

### Deployment:
- [How it deploys]
- [Where env variables are stored]

2. Session Report (when finishing work)

Generates a session summary:

## 📝 Session Summary

**Date:** [date]
**Approximate duration:** [time]

### Changes made:
| Area | Change | Files |
|------|--------|-------|
| [area] | [description] | [files] |

### Commits:
- `[hash]` [message]

### Bugs found/fixed:
- [bug 1]

### Suggested next steps:
- [ ] [task 1]
- [ ] [task 2]

### Metrics:
| Metric | Value |
|--------|-------|
| Lines changed | +X / -Y |
| Files modified | N |
| Commits | N |
| **Time - Claude** | ~Xh Xmin (coding, debugging, testing) |
| **Time - Human** | ~Xmin (reviewing, testing, giving feedback) |

Instructions for Claude

When user invokes /project-report:

  1. Detect mode:

    • If first interaction or they ask for "initial report" → Mode 1
    • If they ask for "session summary" or "what did we do" → Mode 2
  2. Gather data:

    • Read package.json, requirements.txt, .env.example to detect services
    • Check git log for recent commits
    • Check git remote -v for URLs
    • Look for production URLs in README or configs
  3. Be data-driven:

    • Use real data from code, don't make things up
    • If data is missing, indicate "[pending configuration]"
    • Include specific numbers when possible
  4. Format:

    • Use tables for structured information
    • Use emojis for main sections
    • Be concise but complete
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