MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

create-quarto-report

pjt222
Обновлено Yesterday
2 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаpdfwordpowerpointdesign

О программе

Этот навык Claude создает документы Quarto для воспроизводимых отчетов, презентаций и веб-сайтов, обрабатывая конфигурацию YAML и несколько форматов вывода, таких как HTML, PDF и Word. Он идеально подходит для генерации анализов со встроенным кодом или для миграции с R Markdown. Разработчикам следует использовать его при создании документов на основе данных, требующих согласованного рендеринга из кода.

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/create-quarto-report

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

Документация

建 Quarto 報告

設建可重現之 Quarto 文檔,為析報、演示、網站。

用時

  • 建可重現之析報
  • 建含嵌碼之演示
  • 由碼生 HTML、PDF、Word 文檔
  • 由 R Markdown 遷至 Quarto

  • 必要:報題與目標聽者
  • 必要:出式(html、pdf、docx、revealjs)
  • 可選:數源與析碼
  • 可選:引目(.bib 文件)

第一步:建 Quarto 文檔

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
---

得: report.qmd 文件存,有合法 YAML 前言,含題、作者、日、式配、執選。

敗則: 驗 YAML 頭之 --- 界相配而縮進正。確 format: 合 Quarto 支持之出式(htmlpdfdocxrevealjs)。

第二步:書內容含碼塊

## 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.

得: 內容節含正格之碼塊,有 {r} 語標識與 #| 塊選為標、題、尺。

敗則: 驗碼塊用 ```{r} 語法(非內聯撇),#| 選於塊內(非 YAML 頭),標前綴合交叉參類(fig- 為圖、tbl- 為表)。

第三步:設塊選

常見塊級選(用 #| 語法):

#| 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

得: 塊選於塊級以 #| 施,標循交叉參所需之名慣。

敗則: 確塊選用 #|(Quarto 原生),非舊 R Markdown 之 {r, option=value}。驗標名唯含字母數字與連字符。

第四步:加交叉參與引用

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
:::

得: 交叉參(@fig-name@tbl-name)解至正圖表,引用(@key)合 .bib 之項。

敗則: 驗所引之標存於碼塊且前綴正(fig-tbl-)。引用者察 .bib 鍵精合(辨大小),YAML 頭有 bibliography:

第五步:渲文檔

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

得: 出文件生於指定式。

敗則:

第六步:多式出

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

渲諸式:quarto render report.qmd

得: 諸指定出式皆成,各有合式之樣與佈。

敗則: 若一式敗他成,察式專需:PDF 需 LaTeX 引擎(以 quarto install tinytex 裝),DOCX 需合法參樣(若指定),式專 YAML 選須正嵌於各式鍵下。

  • 文檔無訛而渲
  • 諸碼塊正執
  • 交叉參解(圖、表、引用)
  • 目錄正
  • 出式合聽者

  • 缺標前綴:可交叉參之圖需標有 fig-,表需 tbl-
  • 緩失效:緩塊於上游數變時不重運。刪 _cache/ 以迫之。
  • 無 LaTeX 之 PDF:裝 TinyTeX,或以 format: pdfpdf-engine: weasyprint 作基於 CSS 之 PDF
  • Quarto 中之 R Markdown 語法:用 #| 塊選代 {r, echo=FALSE}

  • format-apa-report — APA 格學術報
  • build-parameterized-report — 參化多報生
  • generate-statistical-tables — 可刊之表
  • write-vignette — R 包之 Quarto vignette

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan/skills/create-quarto-report
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