submit-to-cran
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
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/submit-to-cranСкопируйте 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： 用 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
Frequently asked questions
What is the submit-to-cran skill?
submit-to-cran is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform submit-to-cran-related tasks without extra prompting.
How do I install submit-to-cran?
Use the install commands on this page: add submit-to-cran to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does submit-to-cran belong to?
submit-to-cran is in the Meta category, tagged design.
Is submit-to-cran free to use?
Yes. submit-to-cran is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
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.
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.
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.
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.