sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices – Data & Science skill for AI agents
This skill should be used when the user asks for patterns, best practices, creation, or fixing of Sankhya dashboards using HTML, JSP, Java, and SQL.
Install the sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices skill with one command
Pick the tool you use, copy the command and paste it in your terminal. The skill lands in that tool's skills folder and is ready in your next session.
Claude Code
mkdir -p ~/.claude/skills && curl -fsSL https://skill.dn1nguoi.com/z/sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-p-e942e.tgz | tar xz -C ~/.claude/skills
Call it in Claude Code: /sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices – then describe the task you want done.
Codex
mkdir -p ~/.codex/skills && curl -fsSL https://skill.dn1nguoi.com/z/sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-p-e942e.tgz | tar xz -C ~/.codex/skills
Call it in Codex: $sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices – then describe the task you want done.
Hermes Agent
mkdir -p ~/.hermes/skills && curl -fsSL https://skill.dn1nguoi.com/z/sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-p-e942e.tgz | tar xz -C ~/.hermes/skills
Call it in Hermes Agent: /sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices – then describe the task you want done.
DeepSeek
mkdir -p ~/.deepcode/skills && curl -fsSL https://skill.dn1nguoi.com/z/sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-p-e942e.tgz | tar xz -C ~/.deepcode/skills
Call it in DeepSeek: /sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices – then describe the task you want done.
SKILL.md content
sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices
Purpose
To provide a consolidated guide of patterns and best practices for creating and maintaining dashboards, SQL queries, BI parameterization, and UI/UX within the Sankhya ecosystem (JSP/HTML/Java).
When to Use This Skill
This skill should be used when:
- The user asks about "boas praticas do sankhya" or "Sankhya best practices".
- The user mentions "dashboard sankhya" or is working on a Sankhya BI dashboard.
- The request specifically concerns Sankhya dashboard/JSP/BI implementation or review.
- The user wants to create or modify code files for Sankhya dashboards.
Core Capabilities
1. Code Generation & Review: Apply JSP/JSTL patterns and server-side organization to reduce compilation errors and rendering failures.
2. Visual Consistency: Standardize visual identity in BI components using predefined CSS tokens.
3. Database Exploration: Structure data exploration queries for performance and correct mapping of Sankhya entities.
4. BI Construction Guide: Use the HTML5 component flow in BI to ensure correct rendering, reactivity, and navigation.
Patterns
Contrato de versão, dados e autorização
Os trechos são exemplos independentes, não um componente compilado ou uma API certificada. Confirme versão Sankhya/JSTL, taglibs disponíveis, banco, esquema, binds e eventos do container na documentação/instância autorizada. snk:query, executeQuery, openLevel, CODUSU_LOG e STP_GET_CODUSULOGADO precisam do contrato real; uma variável JSP não é automaticamente bind SQL. Não execute consultas amplas, DBExplorer, uploads/publicação ou alterações transacionais sem escopo e orçamento autorizados. Use dados sintéticos, limites/paginação e identidade de sessão derivada no servidor.
Melhores Práticas de Código
Aplicar padrões de JSP/JSTL e organização server-side para reduzir erros de compilação, falhas de renderização e regressões em dashboards/telas.
Diretrizes de implementação
- Declarar diretivas JSP e taglibs obrigatórias no topo do arquivo.
- Forçar
isELIgnored="false"para habilitar${...}em tempo de renderização. - Preferir
core_rtpara JSTL core no ecossistema Sankhya. - Evitar scriptlets Java em JSP; usar JSTL (
c:if,c:choose,c:forEach). - Modularizar lógica de negócio (camadas/serviços), evitando acoplamento em arquivo único.
- Evitar hardcode de credenciais, URLs sensíveis e tokens.
- Modelar estado global da UI (dados, filtros, ordenação, aba ativa) e resetar estado antes de novo carregamento.
- Persistir preferências de visualização no
localStorage(ordem de colunas e ordenação). - Implementar carregamento sob demanda para abas/modais pesados (lazy-load) para reduzir tempo inicial.
- Blindagem de Parâmetros: Sempre definir um valor padrão (fallback) para parâmetros de URL via
c:setpara evitar Erro 500 no servidor Java do Sankhya. - Separação de Camadas (JSP vs JS): Evitar injetar tags JSP diretamente dentro de blocos
<script>. Utilizar containers HTML ocultos para passar dados ao JavaScript, mantendo a saúde do editor de código (IDE Linting).
> Os nomes de tabelas e campos abaixo são representativos e podem variar conforme a implementação da instância.
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8" isELIgnored="false" %>
<%@ taglib prefix="snk" uri="/WEB-INF/tld/sankhyaUtil.tld" %>
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jstl/core_rt" prefix="c" %>
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/functions" prefix="fn" %>
<snk:load />Carregamento de assets em dashboard/gadget
- Referenciar arquivos com
contextPath+BASE_FOLDER. - Em níveis secundários (
openLevel), manter caminho absoluto para evitar quebra de resolução.
<script src="${pageContext.request.contextPath}/${BASE_FOLDER}/js/app.js"></script>
<link rel="stylesheet" href="${pageContext.request.contextPath}/${BASE_FOLDER}/css/style.css" />Consumo seguro de snk:query
- Iterar em
query.rows(não no objeto raiz). - Testar vazio com
empty query.rows.
<snk:query var="qDados">
SELECT CAB.NUNOTA, CAB.CODPARC
FROM TGFCAB CAB
</snk:query>
<c:choose>
<c:when test="${empty qDados.rows}">
<span>Sem resultados</span>
</c:when>
<c:otherwise>
<c:forEach var="linha" items="${qDados.rows}">
<c:out value="${linha.NUNOTA}" />
</c:forEach>
</c:otherwise>
</c:choose>Validação de tipo e autorização antes da SQL
- Normalizar valor de entrada.
- Não remover aspas como defesa SQL: rejeite entradas fora do tipo/faixa e use binds reais; nomes de tabelas/colunas exigem allowlist estática.
- Ausência de parâmetro crítico deve bloquear a operação; um fallback0 não é autorização nem garantia contra erro500.
<%-- Pseudocódigo: validar identificador inteiro no controlador e verificar
autorização; fornecer bind tipado pela API real da versão instalada.
Não usar param.P_CODUSU como identidade do usuário autenticado. --%>
<snk:query var="qAcessos">
SELECT CODUSU, NOMEUSU
FROM TSIUSU
WHERE CODUSU = :CODUSU_AUTORIZADO
</snk:query>
<%-- :CODUSU_AUTORIZADO precisa de binding real, não fornecido neste trecho. --%>Estado de tela e lazy-load em dashboard único
- Definir listas globais para reutilização em KPI, gráfico, tabela e modais.
- Guardar flag de carregamento por aba para evitar reconsultas desnecessárias.
- Recarregar dados e reabrir o contexto (produto/aba) após atualização transacional.
var dadosGlobais = [];
var produtoAtual = null;
var abaCarregada = {};
function abrirDetalhe(dado) {
produtoAtual = dado;
abaCarregada = {};
trocarAba("estoque");
}
function trocarAba(aba) {
if (aba === "estoque" && !abaCarregada.estoque) carregarAbaEstoque(produtoAtual.CODPROD);
if (aba === "pedidos" && !abaCarregada.pedidos) carregarAbaPedidos(produtoAtual.CODPROD);
if (aba === "parceiros" && !abaCarregada.parceiros) carregarAbaParceiros(produtoAtual.CODPROD);
}Exemplo de Blindagem e Separação de Camadas
<%-- O controlador cria payloadJson com um serializador JSON real e dados
autorizados. c:out escapa HTML na textarea; JS lê .value. --%>
<textarea id="data-container" hidden><c:out value="${payloadJson}" /></textarea>
<script>
const element = document.getElementById("data-container");
let myData = [];
try {
const parsed = JSON.parse(element?.value || "[]");
if (!Array.isArray(parsed)) throw new Error("Expected array");
myData = parsed; // validar esquema/tamanho antes de renderizar com textContent
} catch {
// Mostrar erro controlado; não logar payload nem dados pessoais.
}
</script>Identidade Visual (Colors)
Padronizar identidade visual em componentes BI para consistência entre gadgets HTML5, tabelas e indicadores.
Diretrizes de UI/UX
- Definir paleta via tokens (
--color-*) para evitar valores espalhados. - Priorizar contraste mínimo entre texto/fundo (legibilidade operacional).
- Manter semântica visual consistente: sucesso, alerta, erro, neutro.
- Mapear status de dados para classes/cores de allowlist; não injetar CSS arbitrário vindo do SQL.
- Usar cabeçalho sticky e colunas fixas para tabelas largas com alto volume de leitura.
- Diferenciar status de linha via classes CSS (aprovado, parcial, histórico, crítico) para leitura operacional rápida.
> Os nomes de tabelas e campos abaixo são representativos e podem variar conforme a implementação da instância.
<style>
:root {
--color-bg: #F5F7FA;
--color-surface: #FFFFFF;
--color-text: #1F2937;
--color-success: #1A7F37;
--color-warning: #B26A00;
--color-danger: #B42318;
--color-accent: #0E5A8A;
}
.card {
background: var(--color-surface);
color: var(--color-text);
border-radius: 8px;
padding: 12px;
}
</style>SELECT
V.CODMETA,
V.VALOR_ATUAL,
V.VALOR_META,
CASE WHEN V.VALOR_ATUAL >= V.VALOR_META THEN '#1A7F37' ELSE '#B42318' END AS BKCOLOR,
'#FFFFFF' AS FGCOLOR
FROM AD_DADOS_VENDA V<style>
#tblDados thead th { position: sticky; top: 0; z-index: 4; }
#tblDados .col-fixa-1 { position: sticky; left: 0; z-index: 3; }
#tblDados .col-fixa-2 { position: sticky; left: var(--fix-col-1-width); z-index: 2; }
.row-aprovacao td { background: #ffe8cc; color: #7a3a00; }
.row-parcial td { background: #fff4c4; color: #5e4c00; }
</style>Consultas e Exploração de Banco
Estruturar exploração de dados com foco em performance, legibilidade e mapeamento correto de entidades Sankhya.
Boas práticas de exploração (DBExplorer)
- Usar DBExplorer para inspeção de tabelas, campos, índices, views e procedures.
- Respeitar limite de retorno configurado (ex.:
DBEXPMAXROW) para evitar carga excessiva. - Evitar
SELECT *em tabelas com campos volumosos (BLOB/CLOB).
Mapas essenciais do ecossistema
- Dicionário:
TDDTAB,TDDCAM,TDDOPC,TDDINS,TDDLIG. - C
… (full content is in the download package)
Related skills
- scala-pro – Master enterprise-grade Scala development with functional programming, distributed…
- scanpy – Scanpy is a scalable Python toolkit for analyzing single-cell RNA-seq data, built on…
- scientific-writing – Draft and revise scientific manuscripts with evidence-based structure, citation…
- scikit-learn – Machine learning in Python with scikit-learn. Use for classification, regression…
- seaborn – Seaborn is a Python visualization library for creating publication-quality statistical…
- search-specialist – Research questions with focused web searches, primary-source verification, and explicit…
- second-deposit-igaming – Explore local casino deposit exports with heuristic signals and descriptive comparisons…
- segment-cdp – Expert patterns for Segment Customer Data Platform including Analytics.js, server-side…