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ab604/claude-code-r-skills
GitHub提供R语言中使用brms进行贝叶斯推断的模式,涵盖多层模型、DAG因果验证及边际效应计算。用于执行贝叶斯统计分析、因果推理建模及相关可视化任务。
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Skills in Collection (8)
提供R语言中使用brms进行贝叶斯推断的模式,涵盖多层模型、DAG因果验证及边际效应计算。用于执行贝叶斯统计分析、因果推理建模及相关可视化任务。
需要执行贝叶斯回归分析
构建或验证因果有向无环图
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,帮助开发者根据项目需求选择合适OOP系统,包含决策矩阵与详细特性对比。
设计R类结构
选择R OOP系统
比较S7与S3特性
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提供R包开发指南,涵盖依赖管理策略、API设计模式(如tidyverse风格)、输入验证及文档规范,辅助开发者构建高质量R包。
开发R语言包
设计R包API
管理R包依赖
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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等优化工具的选择策略与工作流程。
需要优化R代码性能
选择性能分析工具如profvis或bench
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提供R语言代码风格指南,涵盖命名规范、间距布局、函数设计及文件组织最佳实践,指导开发者编写高质量、可维护的R代码。
编写或重构R代码时
检查R代码风格合规性时
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提供 R 语言 rlang 元编程模式指南,涵盖数据遮蔽、注入运算符及动态点号用法。用于指导编写支持 tidy evaluation 的函数,解决变量作用域歧义与参数转发问题。
编写使用 tidyverse 风格的 R 函数
处理数据框列的动态引用与注入
解决 tidy evaluation 中的命名冲突
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R语言TDD工作流,使用testthat确保测试先行和80%+覆盖率。适用于新功能开发、Bug修复、重构及数据管道构建,涵盖单元测试、集成测试与快照测试规范。
编写新的R函数或功能
修复代码缺陷或Bug
重构现有R代码
添加新模型类型
创建数据处理管道
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提供现代 R tidyverse 编码最佳实践,涵盖 dplyr 1.1+ 的 join_by、原生管道及数据验证规范,指导开发者编写高效可读的数据处理代码。
编写 R 语言数据处理代码
使用 dplyr 进行数据操作
需要遵循 tidyverse 风格指南
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