write-roxygen-docs
О программе
Этот навык Claude создает полную документацию roxygen2 для пакетов R, охватывая функции, наборы данных, классы и методы в соответствии со стилем tidyverse. Он автоматически обрабатывает стандартные теги, перекрестные ссылки, примеры и записи NAMESPACE. Используйте его при документировании новых экспортов, внутренних вспомогательных функций или исправлении замечаний R CMD check, связанных с документацией.
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-roxygen-docsСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Write Roxygen Docs
Complete roxygen2 docs → R fns, datasets, classes.
Use When
- New exported fn → docs
- Internal helper fns
- Pkg datasets
- S3/S4/R6 classes + methods
- Fix doc-related
R CMD checknotes
In
- Required: R fn|dataset|class to doc
- Optional: Related fns → cross-ref (
@family,@seealso) - Optional: Export fn?
Do
Step 1: Fn Docs
Roxygen comments directly above fn:
#' 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 w/ title, desc, @param per param, @return, @examples, @export.
If err: Unsure tag → ?roxygen2::rd_roclet. Common omission @return → CRAN required for all exports.
Step 2: Essential Tags
| Tag | Purpose | Required for export? |
|---|---|---|
#' Title | First line, one sentence | Yes |
#' Description | Paragraph after blank line | Yes |
@param | Parameter documentation | Yes |
@return | Return value description | Yes (CRAN) |
@examples | Usage examples | Strongly recommended |
@export | Add to NAMESPACE | Yes, for public API |
@family | Group related functions | Recommended |
@seealso | Cross-references | Optional |
@keywords internal | Mark as internal | For non-exported docs |
Got: Required tags ID'd. Exports have @param, @return, @examples, @export minimum.
If err: Tag unfamiliar → roxygen2 docs for usage + syntax.
Step 3: Doc 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 has roxygen blocks per dataset w/ @format describing structure + @source for provenance.
If err: R CMD check warns undocumented dataset → ensure quoted string ("city_temperatures") exactly matches obj name saved w/ usethis::use_data().
Step 4: Doc Pkg
Create R/packagename-package.R:
#' @keywords internal
"_PACKAGE"
## usethis namespace: start
## usethis namespace: end
NULL
Got: R/packagename-package.R exists w/ @keywords internal + "_PACKAGE" sentinel. devtools::document() generates man/packagename-package.Rd.
If err: R CMD check reports missing pkg doc page → verify file R/<packagename>-package.R + contains "_PACKAGE".
Step 5: Special Cases
Fns w/ dots in names (S3 methods):
#' @export
#' @rdname process
process.myclass <- function(x, ...) {
# S3 method
}
Reuse docs w/ @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 w/ .data pronoun:
#' @importFrom rlang .data
my_function <- function(df) {
dplyr::filter(df, .data$column > 5)
}
Got: Special cases (S3 methods, inherited params, .data pronoun) documented correctly. @rdname groups S3 methods. @inheritParams reuses params w/o duplicate.
If err: R CMD check warns "no visible binding for global variable" → #' @importFrom rlang .data or utils::globalVariables() last resort.
Step 6: Generate Docs
devtools::document()
Got: man/ updated w/ .Rd files per documented obj. NAMESPACE regenerated w/ correct exports + imports.
If err: Roxygen syntax errs. Common: unclosed brackets in \describe{}, missing #' prefix, invalid tag names. Re-run devtools::document() after fix.
Check
- Every exported fn has
@param,@return,@examples -
devtools::document()runs no errs -
devtools::check()no doc warnings -
@familytags group correctly - Examples run no errs (
devtools::run_examples())
Traps
- Missing
@return: CRAN requires all exports doc return value - Examples need internet/auth: Wrap
\dontrun{}w/ comment why - Slow examples:
\donttest{}for examples that work but slow for CRAN - Markdown in roxygen: Enable
Roxygen: list(markdown = TRUE)in DESCRIPTION - Forget
devtools::document(): Man pages generated, not hand-written
→
create-r-package— initial pkg setup including roxygen configwrite-testthat-tests— test fns you docwrite-vignette— long-form docs beyond fn refsubmit-to-cran— doc requirements for CRAN
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.
