MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

setup-gxp-r-project

pjt222
Обновлено 2 days ago
7 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаworddesign

О программе

Этот навык создает структуру R-проекта, соответствующую правилам GxP, таким как 21 CFR Часть 11, автоматизируя настройку для валидированных сред, квалификационных документов и электронных записей. Используйте его при запуске проектов анализа в R в регулируемых фармацевтических или биотехнологических средах, чтобы обеспечить готовность к аудиту. Он охватывает требования для клинических испытаний, регуляторных подач и управления изменениями.

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/setup-gxp-r-project

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

Документация

Set Up GxP R Project

Make R project structure that meets GxP regulatory requirements for validated computing.

When Use

  • Start R analysis project in regulated env (pharma, biotech, medical devices)
  • Set up R for clinical trial analysis
  • Make validated computing env for regulatory submissions
  • Implement 21 CFR Part 11 or EU Annex 11 requirements

Inputs

  • Required: Project scope + regulatory framework (FDA, EMA, both)
  • Required: R version + package versions to validate
  • Required: Validation strategy (risk-based)
  • Optional: Existing SOPs for computerized systems
  • Optional: QMS integration requirements

Steps

Step 1: Create Validated Project Structure

gxp-project/
├── R/                          # Analysis scripts
│   ├── 01_data_import.R
│   ├── 02_data_processing.R
│   └── 03_analysis.R
├── validation/                 # Validation documentation
│   ├── validation_plan.md      # VP: scope, strategy, roles
│   ├── risk_assessment.md      # Risk categorization
│   ├── iq/                     # Installation Qualification
│   │   ├── iq_protocol.md
│   │   └── iq_report.md
│   ├── oq/                     # Operational Qualification
│   │   ├── oq_protocol.md
│   │   └── oq_report.md
│   ├── pq/                     # Performance Qualification
│   │   ├── pq_protocol.md
│   │   └── pq_report.md
│   └── traceability_matrix.md  # Requirements to tests mapping
├── tests/                      # Automated test suite
│   ├── testthat.R
│   └── testthat/
│       ├── test-data_import.R
│       └── test-analysis.R
├── data/                       # Input data (controlled)
│   ├── raw/                    # Immutable raw data
│   └── derived/                # Processed datasets
├── output/                     # Analysis outputs
├── docs/                       # Supporting documentation
│   ├── sop_references.md       # Links to relevant SOPs
│   └── change_log.md           # Manual change documentation
├── renv.lock                   # Locked dependencies
├── DESCRIPTION                 # Project metadata
├── .Rprofile                   # Session configuration
└── CLAUDE.md                   # AI assistant instructions

Got: Complete dir structure exists with R/, validation/ (including iq/, oq/, pq/ subdirs), tests/testthat/, data/raw/, data/derived/, output/, docs/ dirs.

If fail: Dirs missing? Create with mkdir -p. Verify in correct project root. For existing projects, create only missing dirs rather than overwriting.

Step 2: Create Validation Plan

Create validation/validation_plan.md.

# Validation Plan

## 1. Purpose
This plan defines the validation strategy for [Project Name] using R [version].

## 2. Scope
- R version: 4.5.0
- Packages: [list with versions]
- Analysis: [description]
- Regulatory framework: 21 CFR Part 11 / EU Annex 11

## 3. Risk Assessment Approach
Using GAMP 5 risk-based categories:
- Category 3: Non-configured products (R base)
- Category 4: Configured products (R packages with default settings)
- Category 5: Custom applications (custom R scripts)

## 4. Validation Activities
| Activity | Category 3 | Category 4 | Category 5 |
|----------|-----------|-----------|-----------|
| IQ | Required | Required | Required |
| OQ | Reduced | Standard | Enhanced |
| PQ | N/A | Standard | Enhanced |

## 5. Roles and Responsibilities
- Validation Lead: [Name]
- Developer: [Name]
- QA Reviewer: [Name]
- Approver: [Name]

## 6. Acceptance Criteria
All tests must pass with documented evidence.

Got: validation/validation_plan.md complete with scope, GAMP 5 risk categories, validation activities matrix, roles + responsibilities, acceptance criteria. Plan references specific R version + regulatory framework.

If fail: Regulatory framework unclear? Consult org's QA dept for applicable SOPs. Do not proceed with validation activities until plan reviewed + approved.

Step 3: Lock Dependencies with renv

# Initialize renv with exact versions
renv::init()

# Install specific validated versions
renv::install("[email protected]")
renv::install("[email protected]")

# Snapshot
renv::snapshot()

renv.lock file serves as controlled package inventory.

Got: renv.lock exists with exact version numbers for all required packages. renv::status() reports no issues. Every package version pinned (e.g., [email protected]), not floating.

If fail: renv::install() fails for specific version? Check version exists on CRAN archives. Use renv::install("package@version", repos = "https://packagemanager.posit.co/cran/latest") for archived versions.

Step 4: Implement Version Control

git init
git add .
git commit -m "Initial validated project structure"

# Use signed commits for traceability
git config user.signingkey YOUR_GPG_KEY
git config commit.gpgsign true

Got: Project under git version control with signed commits enabled. Initial commit contains validated project structure + renv.lock.

If fail: GPG signing fails? Verify GPG key configured with gpg --list-secret-keys. For envs without GPG, document deviation, use unsigned commits with manual audit trail entries in docs/change_log.md.

Step 5: Create IQ Protocol

validation/iq/iq_protocol.md.

# Installation Qualification Protocol

## Objective
Verify that R and required packages are correctly installed.

## Test Cases

### IQ-001: R Version Verification
- **Requirement**: R 4.5.0 installed
- **Procedure**: Execute `R.version.string`
- **Expected:** "R version 4.5.0 (date)"
- **Result**: [ PASS / FAIL ]

### IQ-002: Package Installation Verification
- **Requirement**: All packages in renv.lock installed
- **Procedure**: Execute `renv::status()`
- **Expected:** "No issues found"
- **Result**: [ PASS / FAIL ]

### IQ-003: Package Version Verification
- **Procedure**: Execute `installed.packages()[, c("Package", "Version")]`
- **Expected:** Versions match renv.lock exactly
- **Result**: [ PASS / FAIL ]

Got: validation/iq/iq_protocol.md contains test cases for R version verification, package install verification, package version verification, each with clear expected results + pass/fail fields.

If fail: IQ protocol template does not match org SOP requirements? Adapt format while keeping required fields (requirement, procedure, expected, actual, pass/fail). Consult QA for approved templates.

Step 6: Write Automated OQ/PQ Tests

# tests/testthat/test-analysis.R
test_that("primary analysis produces validated results", {
  # Known input -> known output (double programming validation)
  test_data <- read.csv(test_path("fixtures", "validation_dataset.csv"))

  result <- primary_analysis(test_data)

  # Compare against independently calculated expected values
  expect_equal(result$estimate, 2.345, tolerance = 1e-3)
  expect_equal(result$p_value, 0.012, tolerance = 1e-3)
  expect_equal(result$ci_lower, 1.234, tolerance = 1e-3)
})

Got: Automated test files in tests/testthat/ covering OQ (operational verification of each function) + PQ (end-to-end validation against independent reference values). Tests use explicit numeric tolerances.

If fail: Reference values not yet available from independent calc (e.g., SAS)? Create placeholder tests with skip("Awaiting independent reference values"), document in traceability matrix.

Step 7: Create Traceability Matrix

# Traceability Matrix

| Req ID | Requirement | Test ID | Test Description | Status |
|--------|-------------|---------|------------------|--------|
| REQ-001 | Import CSV data correctly | OQ-001 | Verify data dimensions and types | PASS |
| REQ-002 | Calculate primary endpoint | PQ-001 | Compare against reference results | PASS |
| REQ-003 | Generate report output | PQ-002 | Verify report contains all sections | PASS |

Got: validation/traceability_matrix.md links every requirement to at least one test case, every test linked to a requirement. No orphaned requirements or tests.

If fail: Requirements untested? Create test cases or document risk-based justification for exclusion. Tests with no linked requirement? Either link to existing requirement or remove as out-of-scope.

Checks

  • Project structure follows documented template
  • renv.lock contains all deps with exact versions
  • Validation plan complete + approved
  • IQ protocol executes successfully
  • OQ test cases cover all configured functionality
  • PQ tests validate against independently computed results
  • Traceability matrix links requirements to tests
  • Change control process documented

Pitfalls

  • Use install.packages() without version pinning: Always use renv with locked versions
  • Missing audit trail: Every change must be documented. Use git signed commits.
  • Over-validating: Apply risk-based approach. Not every CRAN package needs Category 5 validation.
  • Forget system-level qualification: OS + R installation need IQ too
  • No independent verification: PQ should compare against results computed independently (SAS, manual calc)

See Also

  • write-validation-documentation - detailed validation document creation
  • implement-audit-trail - electronic records + audit trails
  • validate-statistical-output - double programming + output validation
  • manage-renv-dependencies - dep locking for validated envs

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman/skills/setup-gxp-r-project
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