Habilidades r-development
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r-development
Seguro ⚙️
Comandos externos🌐
Acceso a red
Escribe código R moderno con patrones tidyverse
Escribir código R con patrones obsoletos desperdicia tiempo y crea deuda técnica. Esta habilidad proporciona las mejores prácticas actuales para tidyverse, metaprogramación rlang y desarrollo de paquetes, para que puedas escribir código R limpio y eficiente.
Soporta: Claude Codex Code(CC)
1
Descargar el ZIP de la skill
2
Subir en Claude
Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill
3
Activa y empieza a usar
Pruébalo
Usando "r-development". Muéstrame cómo resumir datos por grupo con dplyr moderno
Resultado esperado:
- Usa el parámetro .by para agrupación por operación
- Devuelve resultado desagrupado automáticamente
- Ejemplo: data |> summarise(mean(x), .by = category)
- Funciona con across() para múltiples columnas
Usando "r-development". ¿Cómo creo un paquete R con estructura moderna?
Resultado esperado:
- Comienza con usethis::create_package() para estructura adecuada
- Agrega dependencias en el campo Imports de DESCRIPTION
- Usa roxygen2 para documentación desde comentarios de código
- Configura pruebas con el framework testthat
Auditoría de seguridad
Segurov5 • 1/16/2026
Pure documentation skill containing only markdown files with R code examples. No executable code, network calls, filesystem access, or external commands. All capabilities align with stated purpose. Static scanner flagged patterns in documentation text as security issues, but all are false positives.
6
Archivos escaneados
1,680
Líneas analizadas
2
hallazgos
5
Auditorías totales
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (182)
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SKILL.md:195-207
🌐 Acceso a red (1)
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →
Puntuación de calidad
45
Arquitectura
100
Mantenibilidad
85
Contenido
21
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación
Lo que puedes crear
Modernizar pipelines de datos
Actualizar código R heredado a patrones tidyverse actuales para pipelines de datos más limpios y rápidos.
Construir paquetes de calidad
Crear paquetes R mantenibles con estructura, pruebas y documentación adecuadas.
Optimizar código lento
Identificar y corregir cuellos de botella de rendimiento usando herramientas de perfilado y benchmarking.
Prueba estos prompts
Filtrar datos
Muéstrame cómo filtrar filas en R usando dplyr moderno con múltiples condiciones y agrupación .by.
Unir tablas
Escribe un inner join usando join_by() con coincidencia de desigualdad y manejo de múltiples coincidencias.
Crear función
Crea una función R que use la sintaxis {{ }} de rlang para aceptar nombres de columnas como argumentos.Construir paquete
Configura una estructura completa de paquete R con DESCRIPTION, NAMESPACE, pruebas y patrones de documentación adecuados.
Mejores prácticas
- Usa pipe nativo |> en lugar de magrittr %>% para R 4.1+ moderno
- Perfilar código con profvis antes de optimizar para encontrar cuellos de botella reales
- Validar entradas en funciones orientadas al usuario, asumir válidas en helpers internos
Evitar
- Evita el patrón group_by() |> summarise() |> ungroup(), usa .by en su lugar
- No uses library() en paquetes, usa Imports en DESCRIPTION
- Evita hacer crecer vectores en bucles, pre-asigna en su lugar
Preguntas frecuentes
¿Qué versión de R se requiere para patrones tidyverse modernos?
Se requiere R 4.1+ para pipe nativo |>. dplyr 1.1+ requerido para join_by() y .by.
¿Cuál es la diferencia entre {{}} y .data[[]]?
{{}} reenvía argumentos de columna a funciones data-masking. .data[[]] accede a columnas por nombre como strings.
¿Cómo integro esta habilidad con proyectos R existentes?
Referencia la habilidad cuando escribas código R o necesites orientación. Proporciona patrones para aplicar en tu código base existente.
¿Esta habilidad almacena o comparte mis datos?
No. Esta es una habilidad de documentación de solo lectura sin capacidades de acceso a archivos, red o datos.
¿En qué se diferencia esto de los sitios web de documentación de R?
Esta habilidad selecciona mejores prácticas específicamente para asistentes de IA, con ejemplos enfocados y orientación accionable.
¿Debería usar S3 o S7 para nuevos proyectos?
Usa S7 para nuevos proyectos que necesiten validación y estructura. S3 sigue siendo bueno para clases simples y máxima compatibilidad.