write-roxygen-docs
О программе
Этот навык Claude генерирует комплексную документацию roxygen2 для пакетов R, охватывая функции, наборы данных, классы и записи NAMESPACE в соответствии со стилем tidyverse. Он идеально подходит для документирования новых экспортов, внутренних вспомогательных функций, методов S3/S4/R6 или исправления замечаний R CMD check. Навык обрабатывает все стандартные теги, перекрёстные ссылки и примеры для создания готовой к использованию документации.
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/write-roxygen-docsСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Write Roxygen Documentation
Create complete roxygen2 documentation for R package functions, datasets, and classes.
When to Use
- Adding documentation to a new exported function
- Documenting internal helper functions
- Documenting package datasets
- Documenting S3/S4/R6 classes and methods
- Fixing documentation-related
R CMD checknotes
Inputs
- Required: R function, dataset, or class to document
- Optional: Related functions for cross-referencing (
@family,@seealso) - Optional: Whether the function should be exported
Procedure
Step 1: Write Function Documentation
Place roxygen comments directly above the function:
#' Compute the weighted mean of a numeric vector
#'
#' Calculates the arithmetic mean of `x` weighted by `w`. Missing values
#' in either `x` or `w` are handled according to the `na.rm` parameter.
#'
#' @param x A numeric vector of values.
#' @param w A numeric vector of weights, same length as `x`.
#' @param na.rm Logical. Should missing values be removed? Default `FALSE`.
#'
#' @return A single numeric value representing the weighted mean.
#'
#' @examples
#' weighted_mean(1:5, rep(1, 5))
#' weighted_mean(c(1, 2, NA, 4), c(1, 1, 1, 1), na.rm = TRUE)
#'
#' @export
#' @family summary functions
#' @seealso [stats::weighted.mean()] for the base R equivalent
weighted_mean <- function(x, w, na.rm = FALSE) {
# implementation
}
Got: Complete roxygen block with title, description, @param for each parameter, @return, @examples, and @export.
If fail: If unsure about a tag, check ?roxygen2::rd_roclet. Common omission is @return, which is required by CRAN for all exported functions.
Step 2: Essential Tags Reference
| Tag | Purpose | Required for export? |
|---|---|---|
#' Title | First line, one sentence | Yes |
#' Description | Paragraph after blank line | Yes |
@param | Parameter documentation | Yes |
@return | Return value description | Yes (CRAN) |
@examples | Usage examples | Strongly recommended |
@export | Add to NAMESPACE | Yes, for public API |
@family | Group related functions | Recommended |
@seealso | Cross-references | Optional |
@keywords internal | Mark as internal | For non-exported docs |
Got: All required tags for the function type are identified. Exported functions have @param, @return, @examples, and @export at minimum.
If fail: If a tag is unfamiliar, consult the roxygen2 documentation for usage and syntax.
Step 3: Document Datasets
Create R/data.R:
#' Example dataset of city temperatures
#'
#' A dataset containing daily temperature readings for major cities.
#'
#' @format A data frame with 365 rows and 4 variables:
#' \describe{
#' \item{date}{Date of observation}
#' \item{city}{City name}
#' \item{temp_c}{Temperature in Celsius}
#' \item{humidity}{Relative humidity percentage}
#' }
#' @source \url{https://example.com/data}
"city_temperatures"
Got: R/data.R contains roxygen blocks for each dataset with @format describing the structure and @source providing data provenance.
If fail: If R CMD check warns about undocumented datasets, ensure the quoted string (e.g., "city_temperatures") exactly matches the object name saved with usethis::use_data().
Step 4: Document the Package
Create R/packagename-package.R:
#' @keywords internal
"_PACKAGE"
## usethis namespace: start
## usethis namespace: end
NULL
Got: R/packagename-package.R exists with @keywords internal and the "_PACKAGE" sentinel. Running devtools::document() generates man/packagename-package.Rd.
If fail: If R CMD check reports a missing package documentation page, verify the file is named R/<packagename>-package.R and contains the "_PACKAGE" string.
Step 5: Handle Special Cases
Functions with dots in names (S3 methods):
#' @export
#' @rdname process
process.myclass <- function(x, ...) {
# S3 method
}
Reusing documentation with @inheritParams:
#' @inheritParams weighted_mean
#' @param trim Fraction of observations to trim.
trimmed_mean <- function(x, w, na.rm = FALSE, trim = 0.1) {
# implementation
}
No visible binding fix using .data pronoun:
#' @importFrom rlang .data
my_function <- function(df) {
dplyr::filter(df, .data$column > 5)
}
Got: Special cases (S3 methods, inherited params, .data pronoun) are documented correctly. @rdname groups S3 methods together. @inheritParams reuses parameter docs without duplication.
If fail: If R CMD check warns about "no visible binding for global variable," add #' @importFrom rlang .data or use utils::globalVariables() as a last resort.
Step 6: Generate Documentation
devtools::document()
Got: man/ directory updated with .Rd files for each documented object. NAMESPACE regenerated with correct exports and imports.
If fail: Check for roxygen syntax errors. Common issues: unclosed brackets in \describe{}, missing #' prefix on a line, or invalid tag names. Run devtools::document() again after fixing.
Validation
- Every exported function has
@param,@return, and@examples -
devtools::document()runs without errors -
devtools::check()shows no documentation warnings -
@familytags group related functions correctly - Examples run without errors (test with
devtools::run_examples())
Pitfalls
- Missing
@return: CRAN requires all exported functions to document their return value - Examples that need internet/auth: Wrap in
\dontrun{}with a comment explaining why - Slow examples: Use
\donttest{}for examples that work but take too long for CRAN - Markdown in roxygen: Enable with
Roxygen: list(markdown = TRUE)in DESCRIPTION - Forgetting to run
devtools::document(): Man pages are generated, not hand-written
Related Skills
create-r-package- initial package setup including roxygen configurationwrite-testthat-tests- test the functions you documentwrite-vignette- long-form documentation beyond function referencesubmit-to-cran- documentation requirements for CRAN
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the write-roxygen-docs skill?
write-roxygen-docs is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform write-roxygen-docs-related tasks without extra prompting.
How do I install write-roxygen-docs?
Use the install commands on this page: add write-roxygen-docs 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 write-roxygen-docs belong to?
write-roxygen-docs is in the Meta category, tagged word and data.
Is write-roxygen-docs free to use?
Yes. write-roxygen-docs 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.
