SkillFoxx
Telegram

Claude Code R Skills — плагин

Плагин для Claude Code по современному R: восемь скиллов, команды, агенты и хуки для tidyverse, rlang, S7, brms и тестов

  • 213 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MIT
Плагин

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Хуки запускают скрипты на каждом вызове `Edit`, `Write` и `Bash`, пишут файлы сессий в `~/.claude/sessions/`
Все причины и проверки

ab604/claude-code-r-skillsАвтор:ab604

Установка

Работает в

Ручная установка

/plugin marketplace add ab604/claude-code-r-skills

Затем `/plugin install r-skills@r-skills`. Для языкового сервера `/plugin install r-lsp@r-skills`.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Хуки запускают скрипты на каждом вызове `Edit`, `Write` и `Bash`, пишут файлы сессий в `~/.claude/sessions/`

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Плагин собирает настройки Claude Code для разработки на R. Восемь скиллов покрывают шаблоны tidyverse, паттерны `rlang`, производительность, стиль кода, выбор между S7, S3 и S4, разработку пакетов, байесовские модели на `brms` и тесты по методике TDD с `testthat`. В `CLAUDE.md` добавлен принцип научного рассуждения: гипотезы проверяют и никогда не доказывают. Четыре команды: `/plan`, `/tdd`, `/code-review` и `/verify` для полной проверки перед коммитом по цепочке сборки, линтера, покрытия и ревью. В составе агенты `planner`, `tdd-guide` и `code-reviewer`, правила по безопасности, тестам и git и три контекста: `dev`, `research` и `review`. Шесть хуков следят за размером контекста и аккуратностью: советуют `/compact` после 50 вызовов инструментов, пишут файл сессии, предупреждают о лишних файлах документации и перед `git push`. Отключить хуки можно через переменные окружения или `state.json`.

Для кого. Аналитикам данных и разработчикам пакетов на R, которые работают в Claude Code и хотят, чтобы агент писал идиоматичный код с пайпами, тестами и без устаревших приемов.

Подходит, если

  • Агент пишет R-код старым стилем, и нужны современные пайпы, соединения и `purrr`
  • Разрабатывается пакет R, где требуется тесты на `testthat` и проверка перед коммитом
  • Нужно выбрать между S7, S3 и S4 для нового класса
  • Строится байесовская модель в `brms` с проверкой DAG и интерпретацией через `marginaleffects`

Не подходит, если

  • Проект на Python или JavaScript: скиллы и правила целиком про R
  • Нужны модели машинного обучения: скилл `r-machine-learning` автор держит только локально
  • Хуки не нужны: часть их срабатывает на каждом вызове `Edit`, `Write` и `Bash`

Пример запроса к агенту

Перепиши эту функцию в современном стиле tidyverse и добавь тесты на testthat

Ограничения

  • В публичном репозитории восемь скиллов, девятый скилл по машинному обучению автор оставил локальным.
  • Хуки запускают скрипты на каждом вызове `Edit`, `Write` и `Bash`. `doc-blocker` и `git-push-warn` только предупреждают: вызов все равно проходит.
  • Для плагина `r-lsp` нужны R-пакеты `languageserver`, `lintr` и `styler`, Positron это не требует.
  • Правила, команды и агенты адаптированы из проекта Everything Claude Code и ориентированы на подход автора: перед использованием стоит прочитать `CLAUDE.md`.

Как отключить. Выполните `/plugin uninstall r-skills@r-skills`. Ручную установку отменяет удаление скопированных папок. Отдельные хуки отключаются переменной `CLAUDE_DISABLE_HOOKS` или файлом `state.json`.

Частые вопросы

Как поставить R-скиллы в Claude Code?

Командами `/plugin marketplace add ab604/claude-code-r-skills` и `/plugin install r-skills@r-skills`. Есть еще копирование в проект или в `~/.claude`.

Какие скиллы входят в набор?

Восемь: `tidyverse-patterns`, `rlang-patterns`, `r-performance`, `r-style-guide`, `r-oop`, `r-package-development`, `r-bayes` и `tdd-workflow`.

Что делают хуки?

Они советуют `/compact` после 50 вызовов, записывают итог сессии в `~/.claude/sessions/`, предупреждают о случайных файлах документации и перед `git push`. Блокировать вызовы они не умеют.

Нужен ли язык-сервер R?

Только для подсказок в VS Code или терминале. Для него ставят `r-lsp` и пакеты `languageserver`, `lintr`, `styler`. В Positron свой сервер уже есть.

Что такое контексты `dev`, `research` и `review`?

Три варианта системной подсказки, которые подключают при запуске Claude через псевдоним: упор на реализацию, на изучение кода или на аудит с оценкой по серьезности.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Плагины

StatsClaw собирает команду из девяти агентов Claude Code для разработки статистических пакетов по статье или формулам.

ПлагинРасширенный доступ101

MCP-сервер подключает Claude Code и Codex к открытой сессии R или Python в RStudio и Positron, где лежат ваши данные

MCP-серверШирокий доступ372

16 скиллов Claude Code для инженеров данных: профиль источника, разбор сбоя, ревью изменений и документация в виде страниц.

ПлагинРасширенный доступ96

26 скиллов и четыре агента-рецензента для науки в Claude Code: проверка рисунков и статистики, обзор литературы, передача работы.

ПлагинРасширенный доступ83

Набор скиллов Claude Code для эмпирической экономики: аудит кода и репликации, проверка библиографии, чтение PDF и презентации.

СкиллРасширенный доступ487

Агент Claude Code для дизайна белков: подбор мишени, генерация антител и нанотел, скрининг и ранжирование кандидатов.

ПлагинРасширенный доступ120

Коротко о README

README перечисляет типы функций Claude Code и показывает, как они устроены для R: восемь скиллов, четыре команды, три агента, правила, шесть хуков и три контекста. Дальше идут три способа установки, шпаргалка по современным приемам и антипаттернам, структура каталогов, принципы, требования и экономия токенов.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: tidyverse-patterns
description: Modern tidyverse patterns for R including pipes, joins, grouping, purrr, and stringr. Use when writing tidyverse R code.
---

# Modern Tidyverse Patterns

*Best practices for modern tidyverse development with dplyr 1.1+ and R 4.3+*

## Core Principles

1. **Use modern tidyverse patterns** - Prioritize dplyr 1.1+ features, native pipe, and current APIs
2. **Profile before optimizing** - Use profvis and bench to identify real bottlenecks
3. **Write readable code first** - Optimize only when necessary and after profiling
4. **Follow tidyverse style guide** - Consistent naming, spacing, and structure

## Pipe Usage (`|>` not `%>%`)

- **Always use native pipe `|>` instead of magrittr `%>%`**
- R 4.3+ provides all needed features

```r
# Good - Modern native pipe
data |>
  filter(year >= 2020) |>
  summarise(mean_value = mean(value))

# Avoid - Legacy magrittr pipe
data %>%
  filter(year >= 2020) %>%
  summarise(mean_value = mean(value))
```

## Join Syntax (dplyr 1.1+)

- **Use `join_by()` instead of character vectors for joins**
- **Support for inequality, rolling, and overlap joins**

```r
# Good - Modern join syntax
transactions |>
  inner_join(companies, by = join_by(company == id))

# Good - Inequality joins
transactions |>

Сообщить о проблеме