render-puzzle-docs
О программе
Этот навык рендерит сайт документации jigsawR Quarto для GitHub Pages, поддерживая полные свежие/кешированные сборки или рендеринг отдельных страниц. Он используется после изменений контента, в процессе итеративного редактирования или при подготовке документации к выпускам. Навык может использовать связанные скрипты или прямой вызов Quarto через WSL.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/render-puzzle-docsСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
渲染拼圖文件
渲染 jigsawR 之 Quarto 文件站。
適用時機
- 內容變更後建完整文件站
- 反覆編輯時渲染單一頁面
- 為發布或 PR 備文件
- 除 Quarto .qmd 文件之渲染錯誤
輸入
- 必要:渲染模式(
fresh、cached或single) - 選擇性:特定 .qmd 文件路徑(單頁模式)
- 選擇性:是否於瀏覽器開啟結果
步驟
步驟一:擇渲染模式
| 模式 | 命令 | 時長 | 用時 |
|---|---|---|---|
| Fresh | bash inst/scripts/render_quarto.sh | ~5-7 min | 內容已變、快取陳舊 |
| Cached | bash inst/scripts/render_quarto.sh --cached | ~1-2 min | 小編輯、快取仍有效 |
| Single | 直接 quarto.exe | ~30s | 反覆於一頁 |
預期: 依當前情況擇模式:內容變或快取陳舊則 fresh,小編輯則 cached,反覆於一頁則 single。
失敗時: 若不確快取是否陳舊,預設 fresh 渲染。較久但保正確輸出。
步驟二:執行渲染
Fresh 渲染(清 _freeze 與 _site,重執所有 R 代碼):
cd /mnt/d/dev/p/jigsawR && bash inst/scripts/render_quarto.sh
Cached 渲染(用既有 _freeze 文件):
cd /mnt/d/dev/p/jigsawR && bash inst/scripts/render_quarto.sh --cached
單頁(直接渲染一 .qmd 文件):
QUARTO_EXE="/mnt/c/Program Files/RStudio/resources/app/bin/quarto/bin/quarto.exe"
"$QUARTO_EXE" render quarto/getting-started.qmd
預期: 渲染完成無誤。輸出於 quarto/_site/。
失敗時:
- 檢 .qmd 區塊中之 R 代碼錯誤(找
#| label:標記) - 驗 pandoc 透過
RSTUDIO_PANDOC環境變數可達 - 試清快取:
rm -rf quarto/_freeze quarto/_site - 檢 .qmd 中所用之所有 R 套件已安裝
步驟三:驗輸出
ls -la /mnt/d/dev/p/jigsawR/quarto/_site/index.html
確認站結構:
quarto/_site/index.html存在- 導航連結正確解析
- 圖像與 SVG 文件正確渲染
預期: index.html 存在且非空。導航連結解析,圖像/SVG 於瀏覽器中正確渲染。
失敗時: 若 index.html 缺,渲染恐悄然失敗。以詳細輸出重跑並檢 .qmd 區塊中之 R 代碼錯誤。若僅部分頁缺,驗該 .qmd 文件已列於 _quarto.yml 中。
步驟四:預覽(選擇性)
於 Windows 瀏覽器開啟:
cmd.exe /c start "" "D:\\dev\\p\\jigsawR\\quarto\\_site\\index.html"
預期: 文件站於 Windows 預設瀏覽器開啟以資視覺檢查。
失敗時: 若自 WSL 之 cmd.exe /c start 命令失敗,改試 explorer.exe "D:\\dev\\p\\jigsawR\\quarto\\_site\\index.html"。或於瀏覽器手動導至文件。
驗證
-
quarto/_site/index.html存在且非空 - 控制台輸出無渲染錯誤
- 所有 R 代碼區塊成功執行(檢錯訊)
- 頁間導航運作
- 所有 .qmd 文件之代碼區塊有
#| label:以資潔淨輸出
常見陷阱
- 陳舊 freeze 快取:R 代碼已變則用 fresh 渲染重建
_freeze文件 - 缺 R 套件:Quarto .qmd 文件恐用 renv 中無之套件;先裝之
- 找不到 pandoc:確
RSTUDIO_PANDOC已設於.Renviron - 渲染時長:Fresh 渲染需 5-7 分鐘(14 頁含 R 執行);反覆時用 cached 模式
- 代碼區塊標籤:所有 R 代碼區塊應有
#| label:以資潔淨渲染
相關技能
generate-puzzle— 生文件中所引之拼圖輸出run-puzzle-tests— 確文件中之代碼例正確create-quarto-report— 通用 Quarto 文件建立
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот 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.
polymarket
МетаЭтот 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.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот 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.
sglang
МетаSGLang — 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.
