MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

submit-to-cran

pjt222
Обновлено 5 days ago
10 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаdesign

О программе

Этот навык предоставляет полный рабочий процесс для отправки R-пакетов в CRAN, охватывая первоначальные выпуски, обновления и повторные отправки. Он автоматизирует предварительные проверки, включая локальную валидацию, тестирование на win-builder и R-hub, а также подготовку необходимой документации, такой как cran-comments.md. Используйте его, когда ваш R-пакет готов к выпуску в CRAN или при ответе на отзывы рецензентов.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/submit-to-cran

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

提交至 CRAN

執行完整 CRAN 提交流程,自起飛前檢查至提交。

適用時機

  • 套件已備好初次 CRAN 發布
  • 提交既有 CRAN 套件之更新版
  • 收 CRAN 審查者回饋後重新提交

輸入

  • 必要:通過本機 R CMD check 之 R 套件,0 錯誤、0 警告
  • 必要:DESCRIPTION 中之版本號已更新
  • 必要:NEWS.md 含此版本之變更
  • 選擇性:先前 CRAN 審查者意見(重新提交時)

步驟

步驟一:版本與 NEWS 檢查

驗 DESCRIPTION 含正確版本:

desc::desc_get_version()

驗 NEWS.md 有此版本之條目。條目應總結用戶可見之變更。

預期: 版本遵循語義化版本控制。NEWS.md 含此版本之對應條目。

失敗時:usethis::use_version() 更版本(擇「major」、「minor」或「patch」)。為 NEWS.md 加總結用戶可見變更之條目。

步驟二:本機 R CMD Check

devtools::check()

預期: 0 錯誤、0 警告、0 註記(新提交可接受 1 註記:「New submission」)。

失敗時: 進行前修復所有錯誤與警告。閱讀 <pkg>.Rcheck/00check.log 之檢查日誌以了解詳情。註記應於 cran-comments.md 中說明。

步驟三:拼字檢查

devtools::spell_check()

將合理之詞加入 inst/WORDLIST(一行一詞、字母序排)。

預期: 無意外拼字錯。所有標出之詞已修正或加入 inst/WORDLIST

失敗時: 修真正之拼字錯。對合理之技術術語,加入 inst/WORDLIST(一行一詞、字母序排)。

步驟四:URL 檢查

urlchecker::url_check()

預期: 所有 URL 回 HTTP 200。無損壞或重定向之連結。

失敗時: 替換損壞 URL。對 DOI 連結用 \doi{} 而非生 URL。移除已不存在之資源連結。

步驟五:Win-Builder 檢查

devtools::check_win_devel()
devtools::check_win_release()

待郵件結果(通常 15-30 分鐘)。

預期: Win-builder release 與 devel 上 0 錯誤、0 警告。結果於 15-30 分鐘內以郵件抵達。

失敗時: 處理平台特有問題。常見因:不同編譯器警告、缺系統依賴、路徑分隔符差異。本機修復並重提至 Win-builder。

步驟六:R-hub 檢查

rhub::rhub_check()

此於多平台檢查(Ubuntu、Windows、macOS)。

預期: 所有平台以 0 錯誤、0 警告通過。

失敗時: 若某平台失敗,檢 R-hub 建置日誌找平台特有錯。對平台依賴行為用 testthat::skip_on_os() 或條件碼。

步驟七:準備 cran-comments.md

於套件根建立或更新 cran-comments.md

## R CMD check results
0 errors | 0 warnings | 1 note

* This is a new release.

## Test environments
* local: Windows 11, R 4.5.0
* win-builder: R-release, R-devel
* R-hub: ubuntu-latest (R-release), windows-latest (R-release), macos-latest (R-release)

## Downstream dependencies
There are currently no downstream dependencies for this package.

對更新,含:

  • 變更為何(簡述)
  • 對任何先前審查者回饋之回應
  • 反向依賴檢查結果(如適用)

預期: cran-comments.md 準確總結跨所有測試環境之檢查結果並說明任何註記。

失敗時: 若檢查結果於平台間差,記錄所有差異。CRAN 審查者將以其自身測試核驗此等聲明。

步驟八:最終起飛前

# One last check
devtools::check()

# Verify the built tarball
devtools::build()

預期: 最終 devtools::check() 乾淨通過。.tar.gz tarball 於父目錄建成。

失敗時: 若末刻問題現,修之並自步驟二重跑所有檢查。勿以已知失敗提交。

步驟九:提交

devtools::release()

此跑互動式檢查並提交。誠實答所有問題。

或於 https://cran.r-project.org/submit.html 手動上傳 tarball 提交。

預期: CRAN 之確認郵件數分鐘內抵。點確認連結以完成提交。

失敗時: 檢郵件以求拒因。常見問題:例執行過慢、缺 \value 標籤、不可移植之代碼。修問題並重提,於 cran-comments.md 中註明變更。

步驟十:提交後

接受後:

# Tag the release
usethis::use_github_release()

# Bump to development version
usethis::use_dev_version()

預期: GitHub 發布以接受版本之標籤建立。DESCRIPTION 升至開發版本(x.y.z.9000)。

失敗時: 若 GitHub 發布失敗,以 gh release create 手動建立。若 CRAN 接受延遲,待確認郵件再標籤。

驗證

  • 本機 R CMD check 回 0 錯誤、0 警告
  • Win-builder 通過(release + devel)
  • R-hub 於所有測試平台通過
  • cran-comments.md 準確描述檢查結果
  • 所有 URL 有效
  • 無拼字錯
  • 版本號正確且已遞增
  • NEWS.md 已更新
  • DESCRIPTION 元資料完整且正確

常見陷阱

  • 例執行過慢:將昂貴之例包入 \donttest{}。CRAN 強制時間限制。
  • 非標準檔/目錄名:避免會觸發 CRAN 註記之檔(檢 .Rbuildignore
  • 文件缺 \value:所有匯出函式需 @return 標籤
  • vignette 建置失敗:確保 vignettes 於無你 .Renviron 之乾淨環境中建置
  • DESCRIPTION Title 格式:須為 Title Case、結尾無句點、無「A Package for...」
  • 遺忘反向依賴檢查:對更新,跑 revdepcheck::revdep_check()

範例

# Full pre-submission workflow
devtools::spell_check()
urlchecker::url_check()
devtools::check()
devtools::check_win_devel()
rhub::rhub_check()
# Wait for results...
devtools::release()

相關技能

  • release-package-version — 版本升級與 git 標籤
  • write-roxygen-docs — 確保文件符合 CRAN 標準
  • setup-github-actions-ci — 鏡像 CRAN 期望之 CI 檢查
  • build-pkgdown-site — 已接受套件之文件站

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-lite/skills/submit-to-cran
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык