setup-gxp-r-project
关于
This skill sets up an R project structure compliant with GxP regulations like 21 CFR Part 11 and EU Annex 11. It creates a validated environment with documentation, change control, and electronic record requirements for regulated industries. Use it when initiating R analysis projects in pharmaceutical, biotech, or medical device sectors, particularly for clinical trials or regulatory submissions.
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推荐npx 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/setup-gxp-r-project在 Claude Code 中复制并粘贴此命令以安装该技能
技能文档
name: setup-gxp-r-project description: > 搭建符合 GxP 法规(21 CFR Part 11、EU Annex 11)的 R 项目结构。 涵盖已验证环境、确认文档、变更控制及电子记录要求。适用于在受监管 环境(制药、生物技术、医疗器械)中启动 R 分析项目、为临床试验分析 配置 R 环境、创建用于法规申报的已验证计算环境,或实施 21 CFR Part 11 或 EU Annex 11 要求时使用。 locale: zh-CN source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: compliance complexity: advanced language: R tags: gxp, validation, regulatory, pharma, 21-cfr-part-11
搭建 GxP R 项目
创建满足 GxP 法规要求的 R 项目结构,用于已验证计算环境。
适用场景
- 在受监管环境(制药、生物技术、医疗器械)中启动 R 分析项目
- 配置 R 以用于临床试验分析
- 为法规申报创建已验证计算环境
- 实施 21 CFR Part 11 或 EU Annex 11 要求
输入
- 必填:项目范围及适用法规框架(FDA、EMA 或两者均适用)
- 必填:待验证的 R 版本及软件包版本
- 必填:验证策略(基于风险的方法)
- 可选:现有的计算机化系统 SOP
- 可选:质量管理系统集成要求
步骤
第 1 步:创建已验证项目结构
gxp-project/
├── R/ # 分析脚本
│ ├── 01_data_import.R
│ ├── 02_data_processing.R
│ └── 03_analysis.R
├── validation/ # 验证文档
│ ├── validation_plan.md # VP:范围、策略、角色
│ ├── risk_assessment.md # 风险分类
│ ├── iq/ # 安装确认
│ │ ├── iq_protocol.md
│ │ └── iq_report.md
│ ├── oq/ # 操作确认
│ │ ├── oq_protocol.md
│ │ └── oq_report.md
│ ├── pq/ # 性能确认
│ │ ├── pq_protocol.md
│ │ └── pq_report.md
│ └── traceability_matrix.md # 需求到测试的追溯矩阵
├── tests/ # 自动化测试套件
│ ├── testthat.R
│ └── testthat/
│ ├── test-data_import.R
│ └── test-analysis.R
├── data/ # 输入数据(受控)
│ ├── raw/ # 不可变原始数据
│ └── derived/ # 已处理数据集
├── output/ # 分析输出
├── docs/ # 支持文档
│ ├── sop_references.md # 相关 SOP 链接
│ └── change_log.md # 手动变更记录
├── renv.lock # 锁定的依赖项
├── DESCRIPTION # 项目元数据
├── .Rprofile # 会话配置
└── CLAUDE.md # AI 助手说明
预期结果: 完整目录结构已创建,包含 R/、validation/(含 iq/、oq/、pq/ 子目录)、tests/testthat/、data/raw/、data/derived/、output/ 和 docs/ 目录。
失败处理: 若目录缺失,使用 mkdir -p 创建。确认当前位于正确的项目根目录。对于已有项目,仅创建缺失目录,不覆盖现有结构。
第 2 步:创建验证计划
创建 validation/validation_plan.md:
# 验证计划
## 1. 目的
本计划定义使用 R [版本] 的 [项目名称] 的验证策略。
## 2. 范围
- R 版本:4.5.0
- 软件包:[列出版本号]
- 分析:[描述]
- 法规框架:21 CFR Part 11 / EU Annex 11
## 3. 风险评估方法
采用 GAMP 5 基于风险的分类:
- Category 3:非配置产品(R 基础包)
- Category 4:已配置产品(使用默认设置的 R 软件包)
- Category 5:自定义应用(自定义 R 脚本)
## 4. 验证活动
| 活动 | Category 3 | Category 4 | Category 5 |
|------|-----------|-----------|-----------|
| IQ | 必需 | 必需 | 必需 |
| OQ | 简化 | 标准 | 增强 |
| PQ | 不适用 | 标准 | 增强 |
## 5. 角色与职责
- 验证负责人:[姓名]
- 开发人员:[姓名]
- QA 审核员:[姓名]
- 批准人:[姓名]
## 6. 验收标准
所有测试必须通过并有记录证据。
预期结果: validation/validation_plan.md 已完成,包含范围、GAMP 5 风险分类、验证活动矩阵、角色职责及验收标准,并引用具体 R 版本和法规框架。
失败处理: 若法规框架不明确,请咨询组织的 QA 部门以获取适用 SOP。在计划审核和批准之前,不得启动验证活动。
第 3 步:使用 renv 锁定依赖项
# 使用精确版本初始化 renv
renv::init()
# 安装特定已验证版本
renv::install("[email protected]")
renv::install("[email protected]")
# 快照
renv::snapshot()
renv.lock 文件作为受控软件包清单。
预期结果: renv.lock 存在,包含所有必需软件包的精确版本号。renv::status() 报告无问题。每个软件包版本均已固定(如 [email protected]),无浮动版本。
失败处理: 若 renv::install() 无法安装特定版本,检查该版本是否在 CRAN 归档中存在。对于已归档版本,使用 renv::install("package@version", repos = "https://packagemanager.posit.co/cran/latest")。
第 4 步:实施版本控制
git init
git add .
git commit -m "Initial validated project structure"
# 使用签名提交以确保可追溯性
git config user.signingkey YOUR_GPG_KEY
git config commit.gpgsign true
预期结果: 项目已纳入 git 版本控制并启用签名提交。初始提交包含已验证项目结构和 renv.lock。
失败处理: 若 GPG 签名失败,使用 gpg --list-secret-keys 验证 GPG 密钥配置。对于无 GPG 的环境,记录偏差并在 docs/change_log.md 中使用未签名提交加手动审计追踪条目。
第 5 步:创建 IQ 协议
validation/iq/iq_protocol.md:
# 安装确认协议
## 目标
验证 R 及所需软件包已正确安装。
## 测试用例
### IQ-001:R 版本验证
- **要求**:已安装 R 4.5.0
- **步骤**:执行 `R.version.string`
- **预期结果:** "R version 4.5.0 (date)"
- **结果**:[ 通过 / 失败 ]
### IQ-002:软件包安装验证
- **要求**:renv.lock 中的所有软件包均已安装
- **步骤**:执行 `renv::status()`
- **预期结果:** "No issues found"
- **结果**:[ 通过 / 失败 ]
### IQ-003:软件包版本验证
- **步骤**:执行 `installed.packages()[, c("Package", "Version")]`
- **预期结果:** 版本与 renv.lock 完全一致
- **结果**:[ 通过 / 失败 ]
预期结果: validation/iq/iq_protocol.md 包含 R 版本验证、软件包安装验证和软件包版本验证的测试用例,每个测试用例均有明确的预期结果和通过/失败字段。
失败处理: 若 IQ 协议模板不符合组织 SOP 要求,在保留必填字段(要求、步骤、预期结果、实际结果、通过/失败)的前提下调整格式。请咨询 QA 获取已批准的模板。
第 6 步:编写自动化 OQ/PQ 测试
# tests/testthat/test-analysis.R
test_that("primary analysis produces validated results", {
# 已知输入 -> 已知输出(双编程验证)
test_data <- read.csv(test_path("fixtures", "validation_dataset.csv"))
result <- primary_analysis(test_data)
# 与独立计算的预期值进行比较
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)
})
预期结果: tests/testthat/ 中存在自动化测试文件,涵盖 OQ(每个函数的操作验证)和 PQ(与独立计算参考值的端到端验证)。测试使用明确的数值容差。
失败处理: 若参考值尚未通过独立计算(如 SAS)获得,创建带有 skip("Awaiting independent reference values") 的占位测试,并在追溯矩阵中记录。
第 7 步:创建追溯矩阵
# 追溯矩阵
| 需求 ID | 需求描述 | 测试 ID | 测试描述 | 状态 |
|--------|---------|---------|---------|------|
| REQ-001 | 正确导入 CSV 数据 | OQ-001 | 验证数据维度和类型 | 通过 |
| REQ-002 | 计算主要终点 | PQ-001 | 与参考结果比较 | 通过 |
| REQ-003 | 生成报告输出 | PQ-002 | 验证报告包含所有章节 | 通过 |
预期结果: validation/traceability_matrix.md 将每个需求链接到至少一个测试用例,每个测试用例均链接到一个需求。无孤立需求或测试。
失败处理: 若需求未被测试,为其创建测试用例或记录基于风险的排除理由。若测试无关联需求,将其链接到现有需求或作为超出范围删除。
验证清单
- 项目结构遵循文档模板
- renv.lock 包含所有依赖项的精确版本
- 验证计划完整且已获批准
- IQ 协议执行成功
- OQ 测试用例覆盖所有已配置功能
- PQ 测试与独立计算结果进行验证
- 追溯矩阵将需求链接到测试
- 变更控制流程已记录
常见问题
- 使用
install.packages()时未固定版本:始终使用带锁定版本的 renv - 缺少审计追踪:每次变更均须记录,使用 git 签名提交
- 过度验证:采用基于风险的方法,并非每个 CRAN 软件包都需要 Category 5 验证
- 忽略系统级确认:操作系统和 R 安装也需要 IQ
- 无独立验证:PQ 应与独立计算结果(SAS、手动计算)进行比较
相关技能
write-validation-documentation— 详细的验证文档创建implement-audit-trail— 电子记录和审计追踪validate-statistical-output— 双编程和输出验证manage-renv-dependencies— 已验证环境的依赖项锁定
GitHub 仓库
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executing-plans
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