install-putior
О программе
Этот навык устанавливает и настраивает пакет `putior` для визуализации рабочих процессов, поддерживая установку как из CRAN, так и из GitHub, а также обработку опциональных зависимостей. Он проверяет полный конвейер от аннотации до диаграммы, чтобы обеспечить корректную настройку. Используйте его для первоначальной установки, подготовки окружения или восстановления среды после обновлений.
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/install-putiorСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Install putior
Install the putior R package and its optional dependencies so the annotation-to-diagram pipeline is ready to use.
When to Use
- Setting up putior for the first time in a project or environment
- Preparing a machine for workflow visualization tasks
- A downstream skill (analyze-codebase-workflow, generate-workflow-diagram) requires putior to be installed
- Restoring an environment after an R version upgrade or renv wipe
Inputs
- Required: Access to an R installation (>= 4.1.0)
- Optional: Whether to install from CRAN (default) or GitHub dev version
- Optional: Which optional dependency groups to install: MCP (
mcptools,ellmer), interactive (shiny,shinyAce), logging (logger), ACP (plumber2)
Procedure
Step 1: Verify R Installation
Confirm R is available and meets the minimum version requirement.
R.Version()$version.string
# Must be >= 4.1.0
# From WSL with Windows R
"/mnt/c/Program Files/R/R-4.5.2/bin/Rscript.exe" -e "cat(R.version.string)"
Got: R version string printed, >= 4.1.0.
If fail: Install or upgrade R. On Windows, download from https://cran.r-project.org/bin/windows/base/. On Linux, use sudo apt install r-base.
Step 2: Install putior
Install from CRAN (stable) or GitHub (dev).
# CRAN (recommended)
install.packages("putior")
# GitHub dev version (if latest features needed)
remotes::install_github("pjt222/putior")
Got: Package installs without errors. library(putior) loads silently.
If fail: If CRAN installation fails with "not available for this version of R", use the GitHub version. If GitHub fails, check that remotes is installed: install.packages("remotes").
Step 3: Install Optional Dependencies
Install optional packages based on required functionality.
# MCP server integration (for AI assistant access)
remotes::install_github("posit-dev/mcptools")
install.packages("ellmer")
# Interactive sandbox
install.packages("shiny")
install.packages("shinyAce")
# Structured logging
install.packages("logger")
# ACP server (agent-to-agent communication)
install.packages("plumber2")
Got: Each package installs without errors.
If fail: For mcptools, ensure remotes is installed first. For system dependency errors on Linux, install the required libraries (e.g., sudo apt install libcurl4-openssl-dev for httr2 dependency).
Step 4: Verify Installation
Run the basic pipeline to confirm everything works.
library(putior)
# Check package version
packageVersion("putior")
# Verify core functions are available
stopifnot(
is.function(put),
is.function(put_auto),
is.function(put_diagram),
is.function(put_generate),
is.function(put_merge),
is.function(put_theme)
)
# Test basic pipeline with a temp file
tmp <- tempfile(fileext = ".R")
writeLines("# put id:'test', label:'Hello putior'", tmp)
cat(put_diagram(put(tmp)))
Got: Mermaid flowchart code printed to console containing test and Hello putior.
Key defaults: All scan functions (
put(),put_auto(),put_generate(),put_merge()) default torecursive = TRUE, scanning subdirectories automatically. This is a breaking change from pre-0.2.0 versions where the default wasFALSE. All scan functions also accept anexcludeparameter for regex-based file filtering (e.g.,put("./src/", exclude = "test_")).
If the optional shiny package is installed, try the interactive sandbox:
putior::run_sandbox()
This launches a browser-based editor where you can experiment with PUT annotation syntax and see diagrams rendered in real time.
If fail: If put is not found, the package did not install correctly. Reinstall with install.packages("putior", dependencies = TRUE). If the diagram is empty, verify the temp file was created and the annotation syntax uses single quotes inside double quotes.
Validation
-
library(putior)loads without errors -
packageVersion("putior")returns a valid version -
put()with a file containing a valid PUT annotation returns a data frame with one row -
put_diagram()produces Mermaid code starting withflowchart - All requested optional dependencies load without errors
Pitfalls
- Wrong quote nesting: PUT annotations use single quotes inside the annotation:
id:'name', notid:"name"(which conflicts with the comment string delimiter in some contexts). - Missing Pandoc for vignettes: If you plan to build putior's vignettes locally, ensure
RSTUDIO_PANDOCis set in.Renviron. - renv isolation: If the project uses renv, you must install putior inside the renv library. Run
renv::install("putior")instead ofinstall.packages("putior"). - GitHub rate limits: Installing
mcptoolsfrom GitHub may fail without aGITHUB_PAT. Set one viausethis::create_github_token().
Related Skills
analyze-codebase-workflow— next step after installation to survey a codebaseconfigure-putior-mcp— set up the MCP server after installing optional depsmanage-renv-dependencies— manage putior within an renv environmentconfigure-mcp-server— general MCP server configuration
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.
