Ivan2330

Report Agent — Development skill for Claude Code

Development community

Agent Skill for researching topic interest across Wikipedia language editions: pageviews, normalized growth, robustness checks, and PDF and HTML reports.

How to install Report Agent

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open Ivan2330/report-agent and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Report Agent does

Agent Skill for researching topic interest across Wikipedia language editions: pageviews, normalized growth, robustness checks, and PDF and HTML reports. Tested with Claude Haiku 4.5 (15 scenarios) and Gemini 2.5 Flash (the assignment's examples).

Alternatives in Development

Contributing To Career-Ops — Thanks for your interest in contributing 32.5k ★
Contributing — Thanks for your interest in contributing to Marketing Skills 13.8k ★
Stakeholder Map — Build stakeholder maps with power/interest grid and comms plan 7.8k ★

README

Report Agent

Навичка у форматі [Agent Skills](https://agentskills.io) для AI-агента, яка допомагає засновникам B2C-продуктів обирати теми й мовні аудиторії для подальшої перевірки за статистикою переглядів Wikipedia. Агент знаходить відповідні статті в потрібних мовних розділах, а власний Python-код навички завантажує перегляди, рахує показники й перевіряє їхню стійкість, будує графіки, PDF-звіт і HTML-дашборд та пише текст відповіді з цифрами. Модель обирає статті й пояснює вибір, а числа не переказує: вони надходять із коду й перевіряються.

Навичку розраховано на швидку недорогу модель: повний сценарій перевірено на Claude Haiku 4.5 через OpenRouter (15 кейсів), кейси з умови — також на Gemini 2.5 Flash.

Результат на прикладі

Запит (кейс `growth` фінального раунду, модель Claude Haiku 4.5):

Ми плануємо курс про великі мовні моделі (LLM). Чи росте інтерес до цієї теми за останні два роки в англійському, німецькому, польському, українському та іспанському розділах Wikipedia? Які 1–2 аудиторії перевіряти першими і наскільки можна довіряти зростанню? Потрібні PDF і HTML.

Агент знайшов сутність Wikidata, перевірив статті в усіх п'яти розділах і запустив аналіз. Ось фрагмент відповіді, яку згенерував і перевірив код навички, а модель надіслала без змін (повністю — у [reply.md](outputs/evaluation/growth-20260927-221010/report/reply.md)):

**Період:** 2024-09 — 2025-08 проти 2025-09 — 2026-08; у кожному вікні 12 повних місяців, кожен місяць порівнюється з тим самим місяцем роком раніше.

**Коротко.** Перегляди зросли: de +12.91%, pl +10.37%; зменшилися: en -8.34%, uk -28.77%, es -38.60%; кандидати за обраними критеріями: de, pl; перевірки чутливості пройшли всі проаналізовані розділи.

Розділ Перегляди: попереднє → поточне Зміна переглядів, % Відносна зміна частки, % Рішення

en 1,317,304 → 1,207,397 -8.34% -1.46% критерії зростання не виконані

de 114,251 → 129,005 +12.91% +21.86%