create-quarto-report
О программе
Этот навык помогает разработчикам создавать воспроизводимые документы Quarto для отчётов, презентаций и веб-сайтов. Он охватывает конфигурацию YAML, блоки кода, форматы вывода и рендеринг в HTML/PDF/Word. Используйте его для построения анализов со встроенным кодом или для перехода с R Markdown на Quarto.
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/create-quarto-reportСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Create Quarto Report
Set up and write a reproducible Quarto document for analysis reports, presentations, or websites.
When to Use
- Creating a reproducible analysis report
- Building a presentation with embedded code
- Generating HTML, PDF, or Word documents from code
- Migrating from R Markdown to Quarto
Inputs
- Required: Report topic and target audience
- Required: Output format (html, pdf, docx, revealjs)
- Optional: Data sources and analysis code
- Optional: Citation bibliography (.bib file)
Procedure
Step 1: Create Quarto Document
Create 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: File report.qmd exists with valid YAML frontmatter including title, author, date, format configuration, and execution options.
If fail: Validate the YAML header by checking for matching --- delimiters and correct indentation. Ensure format: key matches one of the supported Quarto output formats (html, pdf, docx, revealjs).
Step 2: Write Content with Code 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: Content sections contain properly formatted code chunks with {r} language identifier and #| chunk options for labels, captions, and dimensions.
If fail: Verify code chunks use the ```{r} syntax (not inline backticks), that #| options are inside the chunk (not in the YAML header), and that label prefixes match cross-reference types (fig- for figures, tbl- for tables).
Step 3: Configure Chunk Options
Common chunk-level options (use #| syntax):
#| 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: Chunk options are applied at the chunk level using #| syntax, and labels follow naming conventions required for cross-referencing.
If fail: Ensure chunk options use #| syntax (Quarto-native), not the legacy {r, option=value} R Markdown syntax. Verify that label names contain only alphanumeric characters and hyphens.
Step 4: Add Cross-References and Citations
See @fig-scatter for the visualization and @tbl-summary for statistics.
This approach follows @smith2023 methodology.
::: {#fig-combined layout-ncol=2}
{#fig-plotA}
{#fig-plotB}
Combined figure caption
:::
Got: Cross-references (@fig-name, @tbl-name) resolve to the correct figures and tables, and citations (@key) match entries in the .bib file.
If fail: Verify that referenced labels exist in code chunks with the correct prefix (fig-, tbl-). For citations, check that .bib keys match exactly (case-sensitive) and that bibliography: is set in the YAML header.
Step 5: Render the Document
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: Output file generated in the specified format.
If fail:
- Missing quarto: Install from https://quarto.org/docs/get-started/
- PDF errors: Install TinyTeX with
quarto install tinytex - R package errors: Ensure all packages are installed
Step 6: Multi-Format Output
format:
html:
toc: true
theme: cosmo
pdf:
documentclass: article
geometry: margin=1in
docx:
reference-doc: template.docx
Render all formats: quarto render report.qmd
Got: All specified output formats generate successfully, each with correct styling and layout for the target format.
If fail: If one format fails while others succeed, check format-specific requirements: PDF needs a LaTeX engine (install with quarto install tinytex), DOCX needs a valid reference template if specified, and format-specific YAML options must be correctly nested under each format key.
Validation
- Document renders without errors
- All code chunks execute correctly
- Cross-references resolve (figures, tables, citations)
- Table of contents is accurate
- Output format is appropriate for the audience
Pitfalls
- Missing label prefix: Cross-referenceable figures need
fig-prefix in label, tables needtbl- - Cache invalidation: Cached chunks won't re-run when upstream data changes. Delete
_cache/to force. - PDF without LaTeX: Install TinyTeX or use
format: pdfwithpdf-engine: weasyprintfor CSS-based PDF - R Markdown syntax in Quarto: Use
#|chunk options instead of{r, echo=FALSE}style
Related Skills
format-apa-report- APA-formatted academic reportsbuild-parameterized-report- parameterized multi-report generationgenerate-statistical-tables- publication-ready tableswrite-vignette- Quarto vignettes in R packages
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the create-quarto-report skill?
create-quarto-report is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform create-quarto-report-related tasks without extra prompting.
How do I install create-quarto-report?
Use the install commands on this page: add create-quarto-report to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does create-quarto-report belong to?
create-quarto-report is in the Meta category, tagged pdf, word, powerpoint and design.
Is create-quarto-report free to use?
Yes. create-quarto-report is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
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.
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.
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.
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.
