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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因果验证及边际效应计算。用于执行严谨的贝叶斯统计分析。
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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因果验证及边际效应计算。用于执行严谨的贝叶斯统计分析。
需要进行贝叶斯回归分析
需要构建和验证因果图(DAG)
需要计算边际效应
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提供R语言S7、S3、S4及vctrs面向对象编程指南，通过决策矩阵辅助选择合适OOP系统，涵盖类定义、验证、方法及多分派等特性对比。
设计R语言类结构
选择R语言OOP系统
比较S7与S3/S4/vctrs特性
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R包开发决策指南，涵盖依赖管理、API设计模式（如tidyverse风格）、输入验证及文档规范，旨在指导开发者构建高质量、可维护的R语言扩展包。
需要创建新的R包
优化现有R包的依赖结构
设计R包函数接口与API
编写R包测试用例或文档
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提供R语言性能优化最佳实践，涵盖profvis、bench等工具的选择与使用流程，指导代码剖析、基准测试及并行处理策略。
优化R代码性能
选择性能分析工具
进行代码基准测试
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提供R语言代码规范与函数设计最佳实践，涵盖命名、空格、布局及单职责原则等，用于指导编写高质量、一致的R代码。
编写R代码时
检查R代码风格
重构R函数结构
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提供rlang元编程模式，涵盖数据遮蔽、注入操作符及动态dots用法，指导编写符合tidy evaluation规范的R函数。
编写使用tidy evaluation的R函数
处理R语言中的数据遮蔽和表达式注入
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R语言TDD工作流，使用testthat框架强制测试先行，要求80%+覆盖率。涵盖单元测试、集成测试、快照测试及BDD风格，适用于新功能开发、Bug修复和代码重构，确保代码质量与稳定性。
编写新函数或功能
修复Bug或问题
重构现有代码
添加模型类型
构建数据处理管道
创建Shiny组件
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提供现代 tidyverse (R语言) 开发最佳实践，涵盖 dplyr 1.1+ 管道、连接语法及数据清洗规范，旨在提升代码可读性与性能。
编写 R 语言数据处理代码
使用 tidyverse 包进行数据分析
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