MCP HubMCP Hub
Retour aux compétences

write-roxygen-docs

pjt222
Mis à jour 6 days ago
15 vues
17
2
17
Voir sur GitHub
Métaworddata

À propos

Cette compétence Claude génère une documentation roxygen2 pour les composants de packages R, incluant les fonctions, les jeux de données et les classes. Elle suit le style tidyverse, gère les balises standards et les références croisées, et crée des entrées NAMESPACE appropriées. Utilisez-la pour documenter de nouvelles exportations, des fonctions internes d'aide, des méthodes S3/S4/R6, ou pour résoudre des problèmes de documentation signalés par R CMD check.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/write-roxygen-docs

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation

書 Roxygen 文

立 R 包函、數、類之全 roxygen2 文。

  • 為新出函加文→用
  • 錄內輔函→用
  • 錄包數→用
  • 錄 S3/S4/R6 類與法→用
  • 修文相關 R CMD check 註→用

  • :欲錄之 R 函、數、類
  • :交參之關函(@family@seealso
  • :函是否出

一:書函文

置 roxygen 註於函上:

#' Compute the weighted mean of a numeric vector
#'
#' Calculates the arithmetic mean of `x` weighted by `w`. Missing values
#' in either `x` or `w` are handled according to the `na.rm` parameter.
#'
#' @param x A numeric vector of values.
#' @param w A numeric vector of weights, same length as `x`.
#' @param na.rm Logical. Should missing values be removed? Default `FALSE`.
#'
#' @return A single numeric value representing the weighted mean.
#'
#' @examples
#' weighted_mean(1:5, rep(1, 5))
#' weighted_mean(c(1, 2, NA, 4), c(1, 1, 1, 1), na.rm = TRUE)
#'
#' @export
#' @family summary functions
#' @seealso [stats::weighted.mean()] for the base R equivalent
weighted_mean <- function(x, w, na.rm = FALSE) {
  # implementation
}

得:完 roxygen 塊含題、述、各參之 @param@return@examples@export

敗:標不確→察 ?roxygen2::rd_roclet。常漏為 @return,CRAN 對諸出函要。

二:要標參

出函必?
#' Title首行、一句
#' Description空行後段
@param參文
@return返值述是(CRAN)
@examples用例強薦
@export加 NAMESPACE是,公 API
@family關函組
@seealso交參
@keywords internal標內為非出文

得:函型須標皆辨。出函至少有 @param@return@examples@export

敗:標未識→參 roxygen2 文 之用與法。

三:錄數

R/data.R

#' Example dataset of city temperatures
#'
#' A dataset containing daily temperature readings for major cities.
#'
#' @format A data frame with 365 rows and 4 variables:
#' \describe{
#'   \item{date}{Date of observation}
#'   \item{city}{City name}
#'   \item{temp_c}{Temperature in Celsius}
#'   \item{humidity}{Relative humidity percentage}
#' }
#' @source \url{https://example.com/data}
"city_temperatures"

得:R/data.R 含每數之 roxygen 塊附述構之 @format 與述源之 @source

敗:R CMD check 警未錄數→確引串(如 "city_temperatures")精配 usethis::use_data() 存物名。

四:錄包

R/packagename-package.R

#' @keywords internal
"_PACKAGE"

## usethis namespace: start
## usethis namespace: end
NULL

得:R/packagename-package.R 存附 @keywords internal"_PACKAGE" 標。devtools::document()man/packagename-package.Rd

敗:R CMD check 報缺包文→驗檔名為 R/<packagename>-package.R 且含 "_PACKAGE" 串。

五:應特例

含點函(S3 法):

#' @export
#' @rdname process
process.myclass <- function(x, ...) {
  # S3 method
}

復用文@inheritParams

#' @inheritParams weighted_mean
#' @param trim Fraction of observations to trim.
trimmed_mean <- function(x, w, na.rm = FALSE, trim = 0.1) {
  # implementation
}

無見綁修.data 代詞:

#' @importFrom rlang .data
my_function <- function(df) {
  dplyr::filter(df, .data$column > 5)
}

得:特例(S3 法、繼參、.data 代詞)正錄。@rdname 組 S3 法。@inheritParams 復用參文無重。

敗:R CMD check 警「no visible binding for global variable」→加 #' @importFrom rlang .data 或末計用 utils::globalVariables()

六:生文

devtools::document()

得:man/ 目更附每錄物之 .Rd 檔。NAMESPACE 重生附正出與入。

敗:察 roxygen 法誤。常疾:\describe{} 中括未閉、行缺 #' 前綴、無效標名。修後再行 devtools::document()

  • 每出函有 @param@return@examples
  • devtools::document() 行無誤
  • devtools::check() 無文警
  • @family 標正組關函
  • 例行無誤(以 devtools::run_examples() 試)

  • @return:CRAN 要諸出函錄返值
  • 例需網/認:以 \dontrun{} 包附註釋以何
  • 慢例:CRAN 過長之有效例用 \donttest{}
  • roxygen 中 markdown:DESCRIPTION 中啟 Roxygen: list(markdown = TRUE)
  • 忘行 devtools::document():man 頁為生、非手書

  • create-r-package - 包設始含 roxygen 配
  • write-testthat-tests - 試所錄函
  • write-vignette - 函參之外長文
  • submit-to-cran - CRAN 之文要

Dépôt GitHub

pjt222/agent-almanac
Chemin: i18n/wenyan-ultra/skills/write-roxygen-docs
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Compétences associées

content-collections

Méta

Cette compétence propose une configuration éprouvée en production pour Content Collections, un outil axé sur TypeScript qui transforme des fichiers Markdown/MDX en collections de données typées de manière sûre avec une validation Zod. Utilisez-la lors de la création de blogs, de sites de documentation ou d'applications Vite + React riches en contenu pour garantir la sécurité de typage et la validation automatique du contenu. Elle couvre tout, de la configuration du plugin Vite et de la compilation MDX à l'optimisation des déploiements et la validation des schémas.

Voir la compétence

polymarket

Méta

Cette compétence permet aux développeurs de créer des applications avec la plateforme de marchés prédictifs Polymarket, incluant l'intégration d'API pour le trading et les données de marché. Elle fournit également une diffusion de données en temps réel via WebSocket pour surveiller les transactions en direct et l'activité du marché. Utilisez-la pour mettre en œuvre des stratégies de trading ou pour créer des outils traitant les mises à jour de marché en direct.

Voir la compétence

creating-opencode-plugins

Méta

Cette compétence aide les développeurs à créer des plugins OpenCode qui s'interconnectent avec plus de 25 types d'événements tels que les commandes, les fichiers et les opérations LSP. Elle fournit la structure du plugin, les spécifications de l'API événementielle et les modèles d'implémentation pour les modules JavaScript/TypeScript. Utilisez-la lorsque vous avez besoin d'intercepter, de surveiller ou d'étendre le cycle de vie de l'assistant IA OpenCode avec une logique personnalisée pilotée par les événements.

Voir la compétence

sglang

Méta

SGLang est un framework de service LLM haute performance spécialisé dans la génération rapide et structurée pour les workflows JSON, regex et agentiques grâce à son cache de préfixe RadixAttention. Il offre une inférence nettement plus rapide, particulièrement pour les tâches avec des préfixes répétés, ce qui le rend idéal pour les sorties complexes et structurées ainsi que les conversations multi-tours. Choisissez SGLang plutôt que des alternatives comme vLLM lorsque vous avez besoin d'un décodage contraint ou que vous construisez des applications avec un partage étendu de préfixes.

Voir la compétence