MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

manage-renv-dependencies

pjt222
Обновлено 2 days ago
8 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Другоеaiapiautomation

О программе

Этот навык помогает разработчикам управлять зависимостями пакетов R с использованием renv для создания воспроизводимых окружений. Он охватывает инициализацию проектов, фиксацию и восстановление зависимостей, устранение проблем, а также интеграцию с CI/CD. Используйте его при настройке новых проектов на R, добавлении или обновлении пакетов, а также при восстановлении окружений на разных машинах.

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/manage-renv-dependencies

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

Документация

Manage renv Dependencies

Set up and maintain reproducible R package environments using renv.

When Use

  • Initializing dependency management for new R project
  • Adding or updating package dependencies
  • Restoring project environment on new machine
  • Troubleshooting renv restore failures
  • Integrating renv with CI/CD pipelines

Inputs

  • Required: R project directory
  • Optional: Existing renv.lock file (for restore)
  • Optional: GitHub PAT for private packages

Steps

Step 1: Initialize renv

renv::init()

This creates:

  • renv/ directory (library, settings, activation script)
  • renv.lock (dependency snapshot)
  • Updates .Rprofile to activate renv on load

Got: Project-local library created. renv/ directory and renv.lock present. .Rprofile updated with activation script.

If fail: Hangs? Check network connectivity. Fails on specific package? Install that package manually first with install.packages() then rerun renv::init().

Step 2: Add Dependencies

Install packages as usual:

install.packages("dplyr")
renv::install("github-user/private-pkg")

Then snapshot to record state:

renv::snapshot()

Got: renv.lock updated with new packages and versions. renv::status() shows no out-of-sync packages.

If fail: renv::snapshot() reports validation errors? Run renv::dependencies() to check which packages actually used, then renv::snapshot(force = TRUE) to bypass validation.

Step 3: Restore on Another Machine

renv::restore()

Got: All packages installed at exact versions in renv.lock.

If fail: Common issues: GitHub packages fail (set GITHUB_PAT in .Renviron), system dependencies missing (install with apt-get on Linux), timeouts on large packages (set options(timeout = 600) before restore), binaries not available (renv compiles from source. Ensure build tools installed).

Step 4: Update Dependencies

# Update a specific package
renv::update("dplyr")

# Update all packages
renv::update()

# Snapshot after updates
renv::snapshot()

Got: Target packages updated to latest compatible versions. renv.lock reflects new versions after snapshot.

If fail: renv::update() fails for specific package? Try installing directly with renv::install("package@version") then snapshot.

Step 5: Check Status

renv::status()

Got: "No issues found" or clear list of out-of-sync packages with actionable guidance.

If fail: Status reports packages used but not recorded? Run renv::snapshot(). Packages recorded but not installed? Run renv::restore().

Step 6: Configure .Rprofile for Conditional Activation

if (file.exists("renv/activate.R")) {
  source("renv/activate.R")
}

Ensures project works even if renv isn't installed (CI environments, collaborators).

Got: R sessions activate renv automatically when starting in project directory. Sessions without renv installed still start without errors.

If fail: .Rprofile causes errors? Ensure file.exists() guard present. Never call source("renv/activate.R") unconditionally.

Step 7: Git Configuration

Track these files:

renv.lock           # Always commit
renv/activate.R     # Always commit
renv/settings.json  # Always commit
.Rprofile           # Commit (contains renv activation)

Ignore these (already in renv's .gitignore):

renv/library/       # Machine-specific
renv/staging/       # Temporary
renv/cache/         # Machine-specific cache

Got: renv.lock, renv/activate.R, renv/settings.json tracked by Git. Machine-specific directories (renv/library/, renv/cache/) ignored.

If fail: renv/library/ accidentally gets committed? Remove with git rm -r --cached renv/library/ and add to .gitignore.

Step 8: CI/CD Integration

In GitHub Actions, use renv cache action:

- uses: r-lib/actions/setup-renv@v2

Automatically restores from renv.lock with caching.

Got: CI pipeline restores packages from renv.lock with caching enabled. Subsequent runs faster due to cached packages.

If fail: CI restore fails? Check renv.lock is committed and up to date. For private GitHub packages, ensure GITHUB_PAT set as repository secret.

Checks

  • renv::status() reports no issues
  • renv.lock committed to version control
  • renv::restore() works on clean checkout
  • .Rprofile conditionally activates renv
  • CI/CD uses renv.lock for dependency resolution

Pitfalls

  • Running renv::init() in wrong directory: Always verify getwd() first
  • Mixing renv and system library: After renv::init(), only use project library
  • Forgetting to snapshot: After installing packages, always run renv::snapshot()
  • --vanilla flag: Rscript --vanilla skips .Rprofile, so renv won't activate
  • Large lock files in diffs: Normal — renv.lock designed to be diffable JSON
  • Bioconductor packages: Use renv::install("bioc::PackageName") and ensure BiocManager configured

See Also

  • create-r-package - includes renv initialization
  • setup-github-actions-ci - CI integration with renv
  • submit-to-cran - dependency management for CRAN packages

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman/skills/manage-renv-dependencies
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

llamaguard

Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык

cost-optimization

Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык

quantizing-models-bitsandbytes

Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык

dispatching-parallel-agents

Другое

Этот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.

Просмотреть навык