write-vignette
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This skill helps R package developers create comprehensive documentation vignettes using R Markdown or Quarto. It covers setup, YAML configuration, code chunk options, building/testing, and CRAN requirements. Use it when adding tutorials, documenting multi-function workflows, or creating user documentation beyond standard help pages.
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Documentation
name: write-vignette description: > R-Paket-Vignetten mit R Markdown oder Quarto erstellen. Behandelt Vignetten-Einrichtung, YAML-Konfiguration, Code-Chunk-Optionen, Erstellen und Testen sowie CRAN-Anforderungen fuer Vignetten. Verwenden beim Hinzufuegen eines "Getting Started"-Tutorials, beim Dokumentieren komplexer Arbeitsablaeufe ueber mehrere Funktionen hinweg, beim Erstellen domaenenspezifischer Anleitungen oder wenn die CRAN-Einreichung benutzerseitige Dokumentation jenseits von Funktionshilfeseiten erfordert. locale: de source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: r-packages complexity: basic language: R tags: r, vignette, rmarkdown, documentation, tutorial
Vignette schreiben
Ausfuehrliche Dokumentationsvignetten fuer R-Pakete erstellen.
Wann verwenden
- Ein "Getting Started"-Tutorial fuer ein Paket hinzufuegen
- Komplexe Arbeitsablaeufe dokumentieren, die mehrere Funktionen umfassen
- Domaenenspezifische Anleitungen erstellen (z.B. statistische Methodik)
- CRAN-Einreichung erfordert benutzerseitige Dokumentation jenseits von Funktionshilfe
Eingaben
- Erforderlich: R-Paket mit zu dokumentierenden Funktionen
- Erforderlich: Vignetten-Titel und Thema
- Optional: Format (R Markdown oder Quarto, Standard: R Markdown)
- Optional: Ob die Vignette externe Daten oder APIs benoetigt
Vorgehensweise
Schritt 1: Vignetten-Datei erstellen
usethis::use_vignette("getting-started", title = "Getting Started with packagename")
Erwartet: vignettes/getting-started.Rmd mit YAML-Frontmatter erstellt. knitr und rmarkdown zum Suggests-Feld in DESCRIPTION hinzugefuegt. Das Verzeichnis vignettes/ existiert.
Bei Fehler: Wenn usethis::use_vignette() fehlschlaegt, pruefen, ob das Arbeitsverzeichnis das Paketstammverzeichnis ist (enthaelt DESCRIPTION). Wenn knitr nicht installiert ist, zuerst install.packages("knitr") ausfuehren. Bei manueller Erstellung das Verzeichnis vignettes/ und die Datei von Hand anlegen und sicherstellen, dass das YAML-Frontmatter alle drei %\Vignette*-Eintraege enthaelt.
Schritt 2: Vignetten-Inhalt schreiben
---
title: "Getting Started with packagename"
output: rmarkdown::html_vignette
vignette: >
%\VignetteIndexEntry{Getting Started with packagename}
%\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
%\VignetteEncoding{UTF-8}
---
## Introduction
Brief overview of what the package does and who it's for.
## Installation
```r
install.packages("packagename")
library(packagename)
Basic Usage
Walk through the primary workflow:
# Load example data
data <- example_data()
# Process
result <- main_function(data, option = "default")
# Inspect
summary(result)
Advanced Features
Cover optional or advanced functionality.
Conclusion
Summarize and point to other vignettes or resources.
**Erwartet:** Die Vignetten-Rmd-Datei enthaelt die Abschnitte Introduction, Installation, Basic Usage, Advanced Features und Conclusion. Code-Beispiele verwenden die exportierten Funktionen des Pakets und liefern sichtbare Ausgaben.
**Bei Fehler:** Wenn Beispiele nicht ausfuehren, pruefen, ob das Paket mit `devtools::install()` installiert ist. Sicherstellen, dass Beispiele den Paketnamen in `library()`-Aufrufen verwenden (nicht `devtools::load_all()`). Fuer Funktionen, die externe Ressourcen benoetigen, `eval=FALSE` verwenden, um Code ohne Ausfuehrung anzuzeigen.
### Schritt 3: Code-Chunks konfigurieren
Chunk-Optionen fuer verschiedene Zwecke verwenden:
```r
# Standard ausgewerteter Chunk
{r example-basic}
result <- compute_something(1:10)
result
# Code anzeigen, aber nicht ausfuehren (fuer illustrative Zwecke)
{r api-example, eval=FALSE}
connect_to_api(key = "your_key_here")
# Ausfuehren, aber Code verbergen (nur Ausgabe anzeigen)
{r hidden-setup, echo=FALSE}
library(packagename)
# Globale Optionen setzen
{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>",
fig.width = 7,
fig.height = 5
)
Erwartet: Ein Setup-Chunk mit include=FALSE setzt globale Optionen (collapse, comment, fig.width, fig.height). Chunks sind angemessen konfiguriert: eval=FALSE fuer illustrativen Code, echo=FALSE fuer verstecktes Setup und Standard-Chunks fuer interaktive Beispiele.
Bei Fehler: Wenn Chunk-Optionen nicht wirksam werden, pruefen, ob die Syntax das Format {r chunk-name, option=value} verwendet (kommagetrennt, keine Anfuehrungszeichen um logische Werte). Sicherstellen, dass der Setup-Chunk zuerst laeuft, indem er am Anfang des Dokuments platziert wird.
Schritt 4: Externe Abhaengigkeiten behandeln
Fuer Vignetten, die Netzwerkzugriff oder optionale Pakete benoetigen:
{r check-available, include=FALSE}
has_suggested <- requireNamespace("optionalpkg", quietly = TRUE)
{r use-suggested, eval=has_suggested}
optionalpkg::special_function()
Fuer zeitaufwendige Berechnungen Ergebnisse vorausberechnen und speichern:
# Vorberechnete Ergebnisse in vignettes/ speichern
saveRDS(expensive_result, "vignettes/precomputed.rds")
# In der Vignette laden
{r load-precomputed}
result <- readRDS("precomputed.rds")
Erwartet: Externe Abhaengigkeiten werden angemessen behandelt: Optionale Pakete werden bedingt mit requireNamespace() geladen, netzwerkabhaengiger Code verwendet eval=FALSE oder tryCatch(), und aufwendige Berechnungen verwenden vorberechnete .rds-Dateien.
Bei Fehler: Wenn die Vignette bei CRAN wegen nicht verfuegbarer optionaler Pakete fehlschlaegt, diese Abschnitte mit einer Bedingungsvariable umschliessen (z.B. eval=has_suggested). Bei vorberechneten Ergebnissen sicherstellen, dass die .rds-Datei im Verzeichnis vignettes/ enthalten ist und mit relativem Pfad referenziert wird.
Schritt 5: Vignette bauen und testen
# Einzelne Vignette bauen
devtools::build_vignettes()
# Bauen und pruefen (erkennt Vignetten-Probleme)
devtools::check()
Erwartet: Vignette baut ohne Fehler. HTML-Ausgabe ist lesbar.
Bei Fehler:
- Fehlendes pandoc:
RSTUDIO_PANDOCin.Renvironsetzen - Paket nicht installiert: Zuerst
devtools::install()ausfuehren - Fehlende Suggests: Im Suggests von DESCRIPTION aufgefuehrte Pakete installieren
Schritt 6: In der Paketpruefung verifizieren
devtools::check()
Vignetten-bezogene Pruefungen: Baut korrekt, dauert nicht zu lange, keine Fehler.
Erwartet: devtools::check() besteht ohne vignetten-bezogene Fehler oder Warnungen. Die Vignette baut innerhalb der CRAN-Zeitlimits (in der Regel unter 60 Sekunden).
Bei Fehler: Wenn die Vignette Pruefungsfehler verursacht, haeufige Korrekturen: fehlende Suggests-Pakete zu DESCRIPTION hinzufuegen, Bauzeit mit eval=FALSE bei langsamen Chunks reduzieren und sicherstellen, dass VignetteIndexEntry mit dem Titel uebereinstimmt. devtools::build_vignettes() separat ausfuehren, um vignetten-spezifische Fehler zu isolieren.
Validierung
- Vignette baut ohne Fehler via
devtools::build_vignettes() - Alle Code-Chunks werden korrekt ausgefuehrt
- VignetteIndexEntry stimmt mit dem Titel ueberein
-
devtools::check()besteht ohne Vignetten-Warnungen - Vignette erscheint in den Artikeln der pkgdown-Website (falls zutreffend)
- Bauzeit ist vertretbar (< 60 Sekunden fuer CRAN)
Haeufige Stolperfallen
- VignetteIndexEntry-Abweichung: Der Indexeintrag im YAML muss dem entsprechen, was Nutzer in
vignette(package = "pkg")sehen sollen - Fehlendes
vignette-YAML-Block: Alle drei%\Vignette*-Zeilen sind erforderlich - Vignette zu langsam fuer CRAN: Ergebnisse vorausberechnen oder
eval=FALSEfuer aufwendige Operationen verwenden - Pandoc nicht gefunden: Sicherstellen, dass die Umgebungsvariable
RSTUDIO_PANDOCgesetzt ist - Selbstreferenzierendes Paket: In Vignetten
library(packagename)stattdevtools::load_all()verwenden
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