MCP HubMCP Hub
Volver a habilidades

create-quarto-report

pjt222
Actualizado Yesterday
3 vistas
17
2
17
Ver en GitHub
Metapdfwordpowerpointdesign

Acerca de

Esta habilidad crea documentos Quarto para informes reproducibles, presentaciones y sitios web. Maneja configuración YAML, fragmentos de código, formatos de salida y renderizado a HTML/PDF/Word. Úsela para análisis con código integrado o para migrar desde R Markdown.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-quarto-report

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Documentación

Create Quarto Report

Repro Quarto doc → reports / presentations / websites.

Use When

  • Repro analysis report
  • Presentation w/ embedded code
  • Gen HTML/PDF/Word from code
  • Migrate R Markdown → Quarto

In

  • Required: Topic + audience
  • Required: Out fmt (html, pdf, docx, revealjs)
  • Optional: Data + analysis code
  • Optional: Bib (.bib)

Do

Step 1: Create Doc

report.qmd:

---
title: "Analysis Report"
author: "Author Name"
date: today
format:
  html:
    toc: true
    toc-depth: 3
    code-fold: true
    theme: cosmo
    self-contained: true
execute:
  echo: true
  warning: false
  message: false
bibliography: references.bib
---

Got: report.qmd exists w/ valid YAML (title, author, date, format, exec).

If err: Validate YAML header — --- delimiters match, indent correct. format: = supported (html, pdf, docx, revealjs).

Step 2: Content + Chunks

## Introduction

This report analyzes the relationship between variables X and Y.

## Data

```{r}
#| label: load-data
library(dplyr)
library(ggplot2)

data <- read.csv("data.csv")
glimpse(data)
```

## Analysis

```{r}
#| label: fig-scatter
#| fig-cap: "Scatter plot of X vs Y"
#| fig-width: 8
#| fig-height: 6

ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var)) +
  geom_point(alpha = 0.6) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  theme_minimal()
```

As shown in @fig-scatter, there is a positive relationship.

## Results

```{r}
#| label: tbl-summary
#| tbl-cap: "Summary statistics"

data |>
  summarise(
    mean_x = mean(x_var),
    sd_x = sd(x_var),
    mean_y = mean(y_var),
    sd_y = sd(y_var)
  ) |>
  knitr::kable(digits = 2)
```

See @tbl-summary for descriptive statistics.

Got: Sections w/ {r} chunks + #| opts (labels, captions, dims).

If err: Verify ```{r} syntax (not inline). #| inside chunk (not YAML). Label prefix matches xref type (fig-, tbl-).

Step 3: Chunk Opts

Common (#|):

#| label: chunk-name        # Required for cross-references
#| echo: false               # Hide code
#| eval: false               # Show but don't run
#| output: false             # Run but hide output
#| fig-width: 8              # Figure dimensions
#| fig-height: 6
#| fig-cap: "Caption text"   # Enable @fig-name references
#| tbl-cap: "Caption text"   # Enable @tbl-name references
#| cache: true               # Cache expensive computations

Got: Opts via #| syntax, labels = xref naming conv.

If err: #| (Quarto-native), not legacy {r, option=value}. Labels alphanumeric + hyphens only.

Step 4: Xrefs + Citations

See @fig-scatter for the visualization and @tbl-summary for statistics.

This approach follows @smith2023 methodology.

::: {#fig-combined layout-ncol=2}
![Plot A](plot_a.png){#fig-plotA}
![Plot B](plot_b.png){#fig-plotB}

Combined figure caption
:::

Got: Xrefs (@fig-name, @tbl-name) resolve. Citations (@key) match .bib.

If err: Verify labels exist w/ correct prefix (fig-, tbl-). .bib keys exact (case-sensitive). bibliography: in YAML.

Step 5: Render

quarto render report.qmd

# Specific format
quarto render report.qmd --to pdf
quarto render report.qmd --to docx

# Preview with live reload
quarto preview report.qmd

Got: Out file in fmt.

If err:

Step 6: Multi-Fmt Out

format:
  html:
    toc: true
    theme: cosmo
  pdf:
    documentclass: article
    geometry: margin=1in
  docx:
    reference-doc: template.docx

Render all: quarto render report.qmd

Got: All fmts gen, correct styling per target.

If err: 1 fail, others OK → check fmt-specific. PDF → LaTeX engine (quarto install tinytex). DOCX → valid ref template if set. Fmt opts nested under each format key.

Check

  • Renders no err
  • All chunks execute
  • Xrefs resolve (fig, tbl, cite)
  • TOC accurate
  • Out fmt fits audience

Traps

  • No label prefix: Fig xref needs fig-, tbl needs tbl-
  • Cache invalid: Cached chunks don't re-run on upstream change. Delete _cache/ → force.
  • PDF no LaTeX: Install TinyTeX OR pdf-engine: weasyprint (CSS-based)
  • RMD syntax in Quarto: Use #| not {r, echo=FALSE}

  • format-apa-report — APA academic reports
  • build-parameterized-report — param multi-reports
  • generate-statistical-tables — pub-ready tables
  • write-vignette — Quarto vignettes in R pkgs

Repositorio GitHub

pjt222/agent-almanac
Ruta: i18n/caveman-ultra/skills/create-quarto-report
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Habilidades relacionadas

content-collections

Meta

Esta habilidad proporciona una configuración probada en producción para Content Collections, una herramienta centrada en TypeScript que transforma archivos Markdown/MDX en colecciones de datos con tipado seguro mediante validación Zod. Úsala al construir blogs, sitios de documentación o aplicaciones Vite + React con mucho contenido para garantizar seguridad de tipos y validación automática de contenido. Abarca todo, desde la configuración del plugin de Vite y compilación MDX hasta la optimización de despliegue y validación de esquemas.

Ver habilidad

polymarket

Meta

Esta habilidad permite a los desarrolladores crear aplicaciones con la plataforma de mercados de predicción Polymarket, incluyendo la integración de API para operaciones y datos de mercado. También proporciona transmisión de datos en tiempo real a través de WebSocket para monitorear operaciones en vivo y actividad del mercado. Úsela para implementar estrategias de trading o crear herramientas que procesen actualizaciones de mercado en tiempo real.

Ver habilidad

creating-opencode-plugins

Meta

Esta habilidad ayuda a los desarrolladores a crear complementos de OpenCode que se conectan a más de 25 tipos de eventos, como comandos, archivos y operaciones LSP. Proporciona la estructura del complemento, las especificaciones de la API de eventos y los patrones de implementación para módulos en JavaScript/TypeScript. Úsala cuando necesites interceptar, monitorear o extender el ciclo de vida del asistente de IA de OpenCode con lógica personalizada basada en eventos.

Ver habilidad

sglang

Meta

SGLang es un framework de alto rendimiento para el servicio de LLM que se especializa en generación rápida y estructurada para JSON, expresiones regulares y flujos de trabajo de agentes utilizando su caché de prefijos RadixAttention. Ofrece una inferencia significativamente más rápida, especialmente para tareas con prefijos repetidos, lo que lo hace ideal para salidas complejas y estructuradas, y conversaciones multiturno. Elige SGLang sobre alternativas como vLLM cuando necesites decodificación restringida o estés construyendo aplicaciones con uso extensivo de prefijos compartidos.

Ver habilidad