MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

render-puzzle-docs

pjt222
Обновлено 2 days ago
4 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаworddesign

О программе

Этот навык рендерит сайт документации jigsawR Quarto для GitHub Pages, поддерживая полные свежие/кешированные сборки и одностраничные рендеры. Он используется для публикации обновлений, итеративного редактирования или отладки файлов Quarto. Инструмент работает через встроенный скрипт или прямой вызов Quarto из WSL.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/render-puzzle-docs

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Render Puzzle Docs

Render the jigsawR Quarto documentation site.

When to Use

  • Building the full documentation site after content changes
  • Rendering a single page during iterative editing
  • Preparing documentation for a release or PR
  • Debugging render errors in Quarto .qmd files

Inputs

  • Required: Render mode (fresh, cached, or single)
  • Optional: Specific .qmd file path (for single-page mode)
  • Optional: Whether to open the result in a browser

Procedure

Step 1: Choose Render Mode

ModeCommandDurationUse when
Freshbash inst/scripts/render_quarto.sh~5-7 minContent changed, cache stale
Cachedbash inst/scripts/render_quarto.sh --cached~1-2 minMinor edits, cache valid
SingleDirect quarto.exe~30sIterating on one page

Got: Render mode selected based on the current situation: fresh for content changes or stale cache, cached for minor edits, single for iterating on one page.

If fail: If unsure whether the cache is stale, default to fresh render. It takes longer but guarantees correct output.

Step 2: Execute Render

Fresh render (clears _freeze and _site, re-executes all R code):

cd /mnt/d/dev/p/jigsawR && bash inst/scripts/render_quarto.sh

Cached render (uses existing _freeze files):

cd /mnt/d/dev/p/jigsawR && bash inst/scripts/render_quarto.sh --cached

Single page (render one .qmd file directly):

QUARTO_EXE="/mnt/c/Program Files/RStudio/resources/app/bin/quarto/bin/quarto.exe"
"$QUARTO_EXE" render quarto/getting-started.qmd

Got: Render completes without errors. Output in quarto/_site/.

If fail:

  • Check for R code errors in .qmd chunks (look for #| label: markers)
  • Verify pandoc is available via RSTUDIO_PANDOC env var
  • Try clearing cache: rm -rf quarto/_freeze quarto/_site
  • Check that all R packages used in .qmd files are installed

Step 3: Verify Output

ls -la /mnt/d/dev/p/jigsawR/quarto/_site/index.html

Confirm the site structure:

  • quarto/_site/index.html exists
  • Navigation links resolve correctly
  • Images and SVG files render properly

Got: index.html exists and is non-empty. Navigation links resolve, and images/SVGs render correctly in the browser.

If fail: If index.html is missing, the render likely failed silently. Re-run with verbose output and check for R code errors in .qmd chunks. If only some pages are missing, verify those .qmd files are listed in _quarto.yml.

Step 4: Preview (Optional)

Open in Windows browser:

cmd.exe /c start "" "D:\\dev\\p\\jigsawR\\quarto\\_site\\index.html"

Got: The documentation site opens in the Windows default browser for visual inspection.

If fail: If the cmd.exe /c start command fails from WSL, try explorer.exe "D:\\dev\\p\\jigsawR\\quarto\\_site\\index.html" instead. Alternatively, navigate to the file manually in the browser.

Validation

  • quarto/_site/index.html exists and is non-empty
  • No render errors in console output
  • All R code chunks executed successfully (check for error messages)
  • Navigation between pages works
  • All .qmd files have #| label: on code chunks for clean output

Pitfalls

  • Stale freeze cache: If R code changed, use fresh render to regenerate _freeze files
  • Missing R packages: Quarto .qmd files may use packages not in renv; install them first
  • Pandoc not found: Ensure RSTUDIO_PANDOC is set in .Renviron
  • Long render times: Fresh render takes 5-7 minutes (14 pages with R execution); use cached mode during iteration
  • Code chunk labels: All R code chunks should have #| label: for clean rendering

Related Skills

  • generate-puzzle — generate puzzle output referenced in documentation
  • run-puzzle-tests — ensure code examples in docs are correct
  • create-quarto-report — general Quarto document creation

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-lite/skills/render-puzzle-docs
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык