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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。指导用户进行数据预处理、先验设定、模型拟合与结果可视化，适用于贝叶斯统计分析任务。
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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。指导用户进行数据预处理、先验设定、模型拟合与结果可视化，适用于贝叶斯统计分析任务。
执行贝叶斯统计建模
构建和验证因果有向无环图
使用brms进行多层回归分析
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提供R语言S7、S3、S4及vctrs面向对象编程指南，辅助设计类并选择合适OOP系统。
设计R语言类结构
选择R语言OOP系统
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提供R包开发指南，涵盖依赖管理、API设计模式、输入验证及文档规范。指导开发者在Base R与第三方包间做决策，遵循Tidyverse风格，确保代码质量与可维护性。
开发R语言包
设计R函数API
配置R包依赖关系
编写R包测试与文档
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提供R语言性能优化最佳实践，涵盖性能分析工具（profvis、bench）选择、基准测试流程及并行处理与vctrs等后端工具的适用场景决策指南。
优化R代码性能
进行R语言性能剖析或基准测试
选择R数据处理或并行计算工具
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提供R语言代码风格指南与函数编写最佳实践，涵盖命名规范、间距布局、赋值习惯及文件组织等。旨在帮助开发者编写一致、清晰且可维护的R代码。
编写R代码时
需要遵循R语言编码规范
重构R代码以符合风格标准
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提供 R 语言 rlang 元编程模式，涵盖数据遮蔽、注入操作符及动态点号用法，指导编写符合 tidy evaluation 规范的函数。
编写使用 tidyverse 的 R 函数
处理数据框列名的程序化访问
实现参数转发与表达式注入
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R语言测试驱动开发技能，基于testthat框架。指导在编写新功能、修复Bug或重构代码时，先写测试再实现代码，确保80%以上覆盖率及边缘情况处理，提升代码质量与可维护性。
编写新的R函数或功能模块
修复现有代码中的Bug
对现有代码进行重构
添加新的模型类型或数据处理管道
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提供R语言tidyverse现代编码最佳实践，涵盖dplyr 1.1+和R 4.3+特性。指导使用原生管道、join_by语法及数据验证，提升代码可读性与性能。
编写或重构R语言数据处理代码
需要遵循tidyverse风格指南
优化R脚本性能与可维护性
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