MCP HubMCP Hub
Retour aux compétences

write-roxygen-docs

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

À propos

Cette compétence Claude génère une documentation roxygen2 complète pour les packages R, couvrant les fonctions, jeux de données, classes et entrées NAMESPACE tout en respectant le style tidyverse. Elle est idéale pour documenter de nouvelles exportations, des fonctions internes d'aide, des méthodes S3/S4/R6, ou pour corriger les notes de vérification R CMD. La compétence gère toutes les balises standard, les références croisées et les exemples pour produire une documentation prête pour la production.

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

Write Roxygen Documentation

Create complete roxygen2 documentation for R package functions, datasets, and classes.

When to Use

  • Adding documentation to a new exported function
  • Documenting internal helper functions
  • Documenting package datasets
  • Documenting S3/S4/R6 classes and methods
  • Fixing documentation-related R CMD check notes

Inputs

  • Required: R function, dataset, or class to document
  • Optional: Related functions for cross-referencing (@family, @seealso)
  • Optional: Whether the function should be exported

Procedure

Step 1: Write Function Documentation

Place roxygen comments directly above the function:

#' 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
}

Got: Complete roxygen block with title, description, @param for each parameter, @return, @examples, and @export.

If fail: If unsure about a tag, check ?roxygen2::rd_roclet. Common omission is @return, which is required by CRAN for all exported functions.

Step 2: Essential Tags Reference

TagPurposeRequired for export?
#' TitleFirst line, one sentenceYes
#' DescriptionParagraph after blank lineYes
@paramParameter documentationYes
@returnReturn value descriptionYes (CRAN)
@examplesUsage examplesStrongly recommended
@exportAdd to NAMESPACEYes, for public API
@familyGroup related functionsRecommended
@seealsoCross-referencesOptional
@keywords internalMark as internalFor non-exported docs

Got: All required tags for the function type are identified. Exported functions have @param, @return, @examples, and @export at minimum.

If fail: If a tag is unfamiliar, consult the roxygen2 documentation for usage and syntax.

Step 3: Document Datasets

Create 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"

Got: R/data.R contains roxygen blocks for each dataset with @format describing the structure and @source providing data provenance.

If fail: If R CMD check warns about undocumented datasets, ensure the quoted string (e.g., "city_temperatures") exactly matches the object name saved with usethis::use_data().

Step 4: Document the Package

Create R/packagename-package.R:

#' @keywords internal
"_PACKAGE"

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

Got: R/packagename-package.R exists with @keywords internal and the "_PACKAGE" sentinel. Running devtools::document() generates man/packagename-package.Rd.

If fail: If R CMD check reports a missing package documentation page, verify the file is named R/<packagename>-package.R and contains the "_PACKAGE" string.

Step 5: Handle Special Cases

Functions with dots in names (S3 methods):

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

Reusing documentation with @inheritParams:

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

No visible binding fix using .data pronoun:

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

Got: Special cases (S3 methods, inherited params, .data pronoun) are documented correctly. @rdname groups S3 methods together. @inheritParams reuses parameter docs without duplication.

If fail: If R CMD check warns about "no visible binding for global variable," add #' @importFrom rlang .data or use utils::globalVariables() as a last resort.

Step 6: Generate Documentation

devtools::document()

Got: man/ directory updated with .Rd files for each documented object. NAMESPACE regenerated with correct exports and imports.

If fail: Check for roxygen syntax errors. Common issues: unclosed brackets in \describe{}, missing #' prefix on a line, or invalid tag names. Run devtools::document() again after fixing.

Validation

  • Every exported function has @param, @return, and @examples
  • devtools::document() runs without errors
  • devtools::check() shows no documentation warnings
  • @family tags group related functions correctly
  • Examples run without errors (test with devtools::run_examples())

Pitfalls

  • Missing @return: CRAN requires all exported functions to document their return value
  • Examples that need internet/auth: Wrap in \dontrun{} with a comment explaining why
  • Slow examples: Use \donttest{} for examples that work but take too long for CRAN
  • Markdown in roxygen: Enable with Roxygen: list(markdown = TRUE) in DESCRIPTION
  • Forgetting to run devtools::document(): Man pages are generated, not hand-written

Related Skills

  • create-r-package - initial package setup including roxygen configuration
  • write-testthat-tests - test the functions you document
  • write-vignette - long-form documentation beyond function reference
  • submit-to-cran - documentation requirements for CRAN

Dépôt GitHub

pjt222/agent-almanac
Chemin: i18n/caveman-lite/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