MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

create-quarto-report

pjt222
Обновлено 2 days ago
7 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаpdfwordpowerpointdesign

О программе

Этот навык создает документы Quarto для разработки воспроизводимых отчетов, презентаций и веб-сайтов из кода. Он обрабатывает конфигурацию YAML, блоки кода, перекрестные ссылки и рендеринг в различные форматы, такие как HTML, PDF и Word. Используйте его при создании отчетов на основе данных, переходе с R Markdown или подготовке публикаций со встроенным исполняемым кодом.

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

造 Quarto 報告

立並寫可重現之 Quarto 文件,以供分析報告、簡報、或網站。

適用時機

  • 造可重現之分析報告
  • 建含內嵌程式之簡報
  • 自程式生 HTML、PDF、Word 文件
  • 自 R Markdown 遷至 Quarto

輸入

  • 必要:報告主題與目標讀者
  • 必要:輸出格式(html、pdf、docx、revealjs)
  • 選擇性:資料源與分析程式
  • 選擇性:引用書目(.bib 檔)

步驟

步驟一:造 Quarto 文件

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
---

預期:report.qmd 存,含有效 YAML frontmatter,含標題、作者、日期、格式配置、執行選項。

失敗時: 驗 YAML 頭:察 --- 分隔符配對與縮排正確。確保 format: 鍵合 Quarto 支援之輸出格式(htmlpdfdocxrevealjs)。

步驟二:寫含程式塊之內容

## 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.

預期: 內容段含格式正確之程式塊,含 {r} 語言標識與 #| 塊選項(標籤、題注、尺寸)。

失敗時: 驗程式塊用 ```{r} 語法(非行內反引號)、#| 選項於塊內(非 YAML 頭內)、標籤前綴合交叉引用型(圖用 fig-、表用 tbl-)。

步驟三:配塊選項

常塊層選項(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

預期: 塊選項於塊層以 #| 語法施,標籤循交叉引用所需之命名慣例。

失敗時: 確保塊選項用 #| 語法(Quarto 原生),非舊 R Markdown 之 {r, option=value} 語法。驗標籤名僅含字母數字與連字符。

步驟四:加交叉引用與引用

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
:::

預期: 交叉引用(@fig-name@tbl-name)解至正確之圖表,引用(@key)合 .bib 檔中之項。

失敗時: 驗程式塊中引用之標籤以正確前綴(fig-tbl-)存。引用則察 .bib 鍵完全合(區分大小寫),且 bibliography: 於 YAML 頭已設。

步驟五:渲染文件

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

預期: 輸出檔以指定格式生。

失敗時:

步驟六:多格式輸出

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

渲染所有格式:quarto render report.qmd

預期: 所有指定輸出格式皆成生,各含合目標格式之樣式與佈局。

失敗時: 若一格式敗而他成,察格式專屬需:PDF 需 LaTeX 引擎(以 quarto install tinytex 裝)、DOCX 需有效參考範本(若指定)、格式專屬 YAML 選項須於各格式鍵下正確巢式。

驗證

  • 文件渲染無誤
  • 所有程式塊執行無誤
  • 交叉引用解(圖、表、引用)
  • 目錄準確
  • 輸出格式合讀者

常見陷阱

  • 缺標籤前綴:可交叉引用之圖需標籤含 fig- 前綴,表需 tbl-
  • 快取失效:上游資料改時快取之塊不重行。刪 _cache/ 以強之
  • 無 LaTeX 之 PDF:裝 TinyTeX,或以 pdf-engine: weasyprint 用 CSS 基礎之 PDF
  • Quarto 中之 R Markdown 語法:用 #| 塊選項代 {r, echo=FALSE}

相關技能

  • format-apa-report - APA 格式學術報告
  • build-parameterized-report - 參數化多報告生成
  • generate-statistical-tables - 可出版之表
  • write-vignette - R 套件中之 Quarto 小品

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-lite/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