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ab604/claude-code-r-skills
GitHub提供R语言中基于brms的贝叶斯推断模式，涵盖多层模型、DAG因果图构建验证及边际效应计算，支持从数据准备到模型拟合的全流程。
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Skills in Collection (8)
提供R语言中基于brms的贝叶斯推断模式，涵盖多层模型、DAG因果图构建验证及边际效应计算，支持从数据准备到模型拟合的全流程。
执行贝叶斯统计分析
构建和验证因果有向无环图
使用brms进行回归建模
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提供R语言OOP系统（S7、S3、S4、vctrs）的选择指南与最佳实践，帮助开发者根据项目需求设计类和选择合适范式。
设计R语言类结构
选择OOP系统
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提供R包开发指南，涵盖依赖管理、API设计、输入验证及文档规范。指导开发者在基础R与第三方库间做选择，采用Tidyverse风格构建函数，并定义强弱依赖策略，提升代码质量与维护性。
开发R语言包
R包依赖决策
R包API设计
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提供R语言性能优化最佳实践，涵盖性能剖析、基准测试及vctrs等优化工具的选择指南与决策矩阵。用于指导开发者识别瓶颈并提升代码执行效率。
需要优化R代码性能时
选择性能分析工具如profvis或bench时
决定使用并行处理或特定后端如data.table时
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提供R语言编码规范与函数设计最佳实践，涵盖命名、排版、注释及文件组织，旨在提升代码一致性与可维护性。
编写R代码时参考风格指南
重构R函数以符合最佳实践
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提供rlang元编程模式，涵盖数据遮蔽、注入运算符及动态点号，指导编写支持tidy evaluation的R函数。
编写使用tidy evaluation的R函数
处理数据框列的动态引用和注入
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R语言TDD工作流技能，基于testthat框架。要求在开发新功能、修复Bug或重构时先写测试，确保80%+覆盖率。涵盖单元测试、集成测试及快照测试规范，强制测试先行原则以提升代码质量。
编写新的R函数或功能模块
修复现有代码中的Bug
对现有R代码进行重构
添加新的模型类型
构建数据处理管道
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提供现代 R tidyverse 开发的最佳实践，涵盖 dplyr 1.1+ 和 R 4.3+ 特性。指导使用原生管道、新型连接语法及质量控制，旨在提升代码可读性、性能与规范性。
编写或重构 R tidyverse 代码
优化数据操作性能
遵循 tidyverse 风格指南
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