Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Skill: auto-port custom columns to plugin packages

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
48/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
静か
技術スタック
python
領域
tooling

調査の方向性

まず docs/plugins/example.md と tests_e2e/.../plugins/column_generator/ を足場用テンプレートとして確認し、その後 .agents/skills/ の構造を調べます。1 つのカスタム列を対象とする /port-to-plugin skill を定義し、2 つの生成戦略、パラメータのフラット化、models の書き換えを扱います。生成されたパッケージをインストールでき、その data_designer.plugins エントリーポイントが検出され、テスト scaffold が変換をカバーすれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

enhancement

Problem

Custom columns (@custom_column_generator) are convenient for local/notebook use but hit a hard wall when users need serialization - the generator function serializes to just its __name__, so configs can't round-trip through YAML/JSON. The recommended path is to rewrite as a plugin, but the transformation is mechanical and the boilerplate is easy to get wrong.

Proposal

Add a /port-to-plugin Claude Code skill (.agents/skills/) that takes a Python file containing one or more @custom_column_generator functions and scaffolds a complete, installable plugin package.

Transformation mapping
Custom column Plugin
@custom_column_generator(required_columns=..., side_effect_columns=...) required_columns / side_effect_columns properties on config class
generator_params: BaseModel fields Promoted to config class fields
model_aliases decorator arg Config field + resource_provider.model_registry access in impl
Function body with row param ColumnGeneratorCellByCell.generate()
Function body with df param ColumnGeneratorFullColumn.generate()
GenerationStrategy choice Base class selection
Output structure

Given /port-to-plugin path/to/my_workflow.py:

data-designer-<name>-plugin/
  src/<package_name>/
    __init__.py
    config.py        # SingleColumnConfig subclass with Literal discriminator
    impl.py          # ColumnGenerator{CellByCell,FullColumn} subclass
    plugin.py        # Plugin() registration object
  pyproject.toml     # Entry point under data_designer.plugins
Scope
  • Single custom column per invocation (v1), multi-column bundling as a follow-up
  • Rewrites models parameter access to self.resource_provider.model_registry
  • Flattens generator_params into config fields
  • Uses docs/plugins/example.md and tests_e2e/.../plugins/column_generator/ as scaffolding templates
Why a skill and not a CLI command

The transformation requires understanding intent (naming the discriminator, choosing config field types, handling edge cases in function bodies). An LLM-backed skill can make judgment calls that a rigid code generator can't, while the plugin structure is constrained enough that the output is verifiable.

Acceptance criteria

  • Skill file at .agents/skills/port-to-plugin/
  • Handles cell-by-cell and full-column strategies
  • Handles generator_params flattening
  • Handles models parameter rewriting
  • Generated plugin installs and passes data_designer.plugins entry point discovery
  • Includes a test scaffold
主要言語
Python
スター
2.4k
フォーク
234
平均マージ
23時間
マージ済み PR（30日）
75

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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