install-putior
О программе
Этот навык устанавливает и настраивает пакет `putior` для языка R, предназначенный для создания визуализаций рабочих процессов из аннотаций в коде. Он обеспечивает установку из CRAN или GitHub, настраивает опциональные зависимости и проверяет полный конвейер преобразования аннотаций в диаграммы. Используйте его для первоначальной настройки, подготовки окружения или когда последующий навык требует наличия `putior`.
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 putior R package + optional dependencies so annotation-to-diagram pipeline ready to use.
When Use
- Setting up putior for first time in project or environment
- Preparing machine for workflow visualization tasks
- Downstream skill (analyze-codebase-workflow, generate-workflow-diagram) needs putior installed
- Restoring environment after R version upgrade or renv wipe
Inputs
- Required: Access to R installation (>= 4.1.0)
- Optional: 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)
Steps
Step 1: Verify R Installation
Confirm R available + meets 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 no errors. library(putior) loads silently.
If fail: CRAN installation fails with "not available for this version of R"? Use GitHub version. GitHub fails? Check remotes 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 no errors.
If fail: mcptools → ensure remotes installed first. System dependency errors on Linux? Install required libraries (sudo apt install libcurl4-openssl-dev for httr2 dependency).
Step 4: Verify Installation
Run 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 + Hello putior.
Key defaults: All scan functions (
put(),put_auto(),put_generate(),put_merge()) default torecursive = TRUE, scanning subdirectories automatic. Breaking change from pre-0.2.0 versions where default wasFALSE. All scan functions also acceptexcludeparameter for regex-based file filtering (put("./src/", exclude = "test_")).
Optional shiny package installed? Try interactive sandbox:
putior::run_sandbox()
Launches browser-based editor where you experiment with PUT annotation syntax + see diagrams rendered real time.
If fail: put not found? Package didn't install correctly. Reinstall with install.packages("putior", dependencies = TRUE). Diagram empty? Verify temp file created + annotation syntax uses single quotes inside double quotes.
Checks
-
library(putior)loads no errors -
packageVersion("putior")returns valid version -
put()with file containing valid PUT annotation returns data frame with one row -
put_diagram()produces Mermaid code starting withflowchart - All requested optional dependencies load no errors
Pitfalls
- Wrong quote nesting: PUT annotations use single quotes inside annotation:
id:'name', notid:"name"(conflicts with comment string delimiter in some contexts). - Missing Pandoc for vignettes: Plan to build putior vignettes locally? Ensure
RSTUDIO_PANDOCset in.Renviron. - renv isolation: Project uses renv? Must install putior inside renv library. Run
renv::install("putior")notinstall.packages("putior"). - GitHub rate limits: Installing
mcptoolsfrom GitHub may fail withoutGITHUB_PAT. Set one viausethis::create_github_token().
See Also
analyze-codebase-workflow— next step after installation to survey codebaseconfigure-putior-mcp— set up MCP server after installing optional depsmanage-renv-dependencies— manage putior within renv environmentconfigure-mcp-server— general MCP server configuration
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the install-putior skill?
install-putior is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform install-putior-related tasks without extra prompting.
How do I install install-putior?
Use the install commands on this page: add install-putior 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 install-putior belong to?
install-putior is in the Meta category, tagged ai, api, mcp, automation and design.
Is install-putior free to use?
Yes. install-putior 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.
