R Analytics

Arkusz ściągawki przepływu pracy R plus 358 zagnieżdżonych plików podrzędnych umiejętności dla tidyverse, ggplot2, statystyk i ML.

Autor: LeoLin990405 · LeoLin990405/r-analytics-skill

Testowano · Działa ★ 8.4/10

R Analytics — Arkusz ściągawki przepływu pracy R plus 358 zagnieżdżonych plików podrzędnych umiejętności dla tidyverse, ggplot2, statystyk i ML.

Co robi ten skill

Umiejętność w stylu referencyjnym do uruchamiania skryptów R, instalowania pakietów i wykonywania manipulacji danymi/wizualizacji za pomocą tidyverse, dplyr i ggplot2. Wyzwalana przy jawnych wzmiankach R/tidyverse/ggplot (w tym chińskich słów kluczowych) i pobiera jeden z 358 zagnieżdżonych plików podrzędnych SKILL.md dla pakietów specyficznych dla domeny (przestrzenne, bio, ML, sieciowe itp.), gdy jest to potrzebne.

Raport z testu

Uruchomiono rzeczywiste zadanie danych R w wersji podstawowej kontra umiejętność: obie wygenerowały poprawne średnie na kategorię, ale potok ggplot2/readr/dplyr umiejętności wygenerował kolorowy wykres słupkowy 300dpi z legendą w porównaniu do podstawowego wykresu słupkowego base-R. Główny plik SKILL.md zawiera tabelę podrzędnych umiejętności tylko 12 z 16 rzeczywistych katalogów podrzędnych umiejętności (r-syntax, r-language-api, r-logging, r-learning są tam niedokumentowane), a repozytorium zawiera nieużywane pliki zastępcze kreatora umiejętności (scripts/example.py, assets/example_asset.txt).

Testowano: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalacja

git clone https://github.com/LeoLin990405/r-analytics-skill
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r r-analytics-skill ~/.claude/skills/r-analytics

Komendy i przykładowe prompty

  • /r-analyticsArkusz ściągawki przepływu pracy R plus 358 zagnieżdżonych plików podrzędnych umiejętności dla tidyverse, ggplot2, statystyk i ML.

Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):

  • Compute the mean value per category from this CSV and plot it
  • Help me install and use ggplot2 to visualize this dataset
  • Write an R script that summarizes and charts my survey data