write-vignette
О программе
Этот навык помогает разработчикам на R создавать виньетки пакетов с использованием R Markdown или Quarto, охватывая настройку, конфигурацию и требования CRAN. Используйте его, когда вам нужно добавить учебные пособия, задокументировать рабочие процессы с несколькими функциями или создать пользовательскую документацию для отправки в CRAN. Он обрабатывает конфигурацию YAML, параметры блоков кода и процессы сборки/тестирования.
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/write-vignetteСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
書 vignette
為 R 包立長文 vignette。
用時
- 為包加「始入」之教程
- 錄跨多函之複流
- 立域特之指南(如統計法)
- CRAN 呈需逾函助之用戶向文
入
- 必要:含函欲錄之 R 包
- 必要:vignette 之題與題
- 可選:式(R Markdown 或 Quarto,默 R Markdown)
- 可選:vignette 是否需外數或 API
法
第一步:立 vignette 文
usethis::use_vignette("getting-started", title = "Getting Started with packagename")
得:vignettes/getting-started.Rmd 立附 YAML 額。knitr 與 rmarkdown 加於 DESCRIPTION 之 Suggests。vignettes/ 域存。
敗則:usethis::use_vignette() 敗者,驗工目為包根(含 DESCRIPTION)。knitr 未裝者,先行 install.packages("knitr")。手立者,立 vignettes/ 域與文,確 YAML 額含三 %\Vignette* 條。
第二步:書 vignette 之內
---
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.
得:vignette Rmd 含 Introduction、Installation、Basic Usage、Advanced Features、Conclusion 段。碼例用包之出函生顯出。
敗則:例不行者,驗包以 `devtools::install()` 已裝。確例於 `library()` 用包名(非 `devtools::load_all()`)。需外資之函者,用 `eval=FALSE` 示碼而不執。
### 第三步:設碼塊
依用設塊:
```r
# Standard evaluated chunk
{r example-basic}
result <- compute_something(1:10)
result
# Show code but don't run (for illustrative purposes)
{r api-example, eval=FALSE}
connect_to_api(key = "your_key_here")
# Run but hide code (show only output)
{r hidden-setup, echo=FALSE}
library(packagename)
# Set global options
{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>",
fig.width = 7,
fig.height = 5
)
得:附 include=FALSE 之設塊定全選(collapse、comment、fig.width、fig.height)。塊宜設:eval=FALSE 為示碼、echo=FALSE 為隱設、標塊為互例。
敗則:塊選不效者,驗語法用 {r chunk-name, option=value} 式(逗分、邏值無引)。確設塊先行,置文首。
第四步:處外依
需網或可選包之 vignette:
{r check-available, include=FALSE}
has_suggested <- requireNamespace("optionalpkg", quietly = TRUE)
{r use-suggested, eval=has_suggested}
optionalpkg::special_function()
長算者,預算而存果:
# Save pre-computed results to vignettes/
saveRDS(expensive_result, "vignettes/precomputed.rds")
# Load in vignette
{r load-precomputed}
result <- readRDS("precomputed.rds")
得:外依正處:可選包以 requireNamespace() 條載、網依碼用 eval=FALSE 或 tryCatch()、貴算用預算 .rds 文。
敗則:vignette 於 CRAN 因可選包不可而敗者,以條變(如 eval=has_suggested)包之。預算果者,確 .rds 文於 vignettes/ 域且以相對徑引。
第五步:建而試 vignette
# Build single vignette
devtools::build_vignettes()
# Build and check (catches vignette issues)
devtools::check()
得:vignette 建無訛。HTML 出可讀。
敗則:
- 缺 pandoc:於
.Renviron設RSTUDIO_PANDOC - 包未裝:先行
devtools::install() - 缺 Suggests:裝 DESCRIPTION 中 Suggests 列之包
第六步:於包察驗
devtools::check()
vignette 相關察:建正、不過久、無訛。
得:devtools::check() 過無 vignette 相關訛或警。vignette 於 CRAN 時限內建(常 < 60 秒)。
敗則:vignette 致察敗者,常修:加缺 Suggests 包於 DESCRIPTION、以 eval=FALSE 於慢塊減建時、確 VignetteIndexEntry 配題。獨行 devtools::build_vignettes() 以孤 vignette 特訛。
驗
- vignette 經
devtools::build_vignettes()無訛建 - 諸碼塊正執
- VignetteIndexEntry 配題
-
devtools::check()過無 vignette 警 - vignette 現於 pkgdown 文之 articles(若用)
- 建時合理(CRAN < 60 秒)
陷
- VignetteIndexEntry 不配:YAML 中索條必配
vignette(package = "pkg")中所欲用者見 - 缺
vignetteYAML 塊:三%\Vignette*行皆需 - vignette 對 CRAN 過慢:預算果或於貴操用
eval=FALSE - pandoc 不見:確
RSTUDIO_PANDOC環變設 - 自引包:vignette 中用
library(packagename)非devtools::load_all()
參
write-roxygen-docs- 函級文補 vignette 教程build-pkgdown-site- vignette 於 pkgdown 站為 articlessubmit-to-cran- CRAN 有特 vignette 要create-quarto-report- Quarto 為 R Markdown vignette 之別
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот 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.
polymarket
МетаЭтот 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.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот 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
МетаSGLang — 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.
