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running-r-analysis-in-existing-projects在现有R项目中运行分析

Work inside an existing R project to extend analyses, modify scripts, run statistical models, update visualizations, and regenerate reports.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.1.0
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概述
安装方式
版本历史

running-r-analysis-in-existing-projects

在现有项目中运行R分析

此技能适用于已有结构的R项目。它帮助扩展现有分析、调试或增强功能,而无需从头重建项目。

当用户想要以下操作时使用此技能:

  • - 在现有R项目中继续分析
  • 修改或扩展R脚本
  • 添加新的统计模型或检验
  • 更新图表或图形
  • 在数据或代码更改后重新生成报告
  • 调试项目中的R错误



此技能的功能

激活后,此技能将:

  1. 1. 理解项目结构
- 检测如 data/、scripts/、results/、reports/ 等文件夹 - 识别 .Rproj、.Rmd、.qmd 或 .R 文件
  1. 2. 检查现有分析
- 读取当前脚本和报告 - 识别正在使用的包和方法 - 避免不必要地重写可用的组件
  1. 3. 扩展或修改分析
- 添加新模型或统计检验 - 使用 ggplot2 引入新图表 - 添加新的数据处理步骤 - 改进代码结构或可重复性
  1. 4. 重新运行并更新输出
- 重新计算结果 - 覆盖或版本化 results/ 中的新输出 - 重新渲染R Markdown或Quarto报告
  1. 5. 调试问题
- 修复缺失的包 - 解决文件路径问题 - 处理常见的R错误和警告

应触发此技能的用户请求示例

  • - 向此R项目添加生存分析
  • 更新我报告中的图表
  • 此R Markdown文件报错,请修复
  • 用混合效应模型扩展此分析
  • 在我更新数据后重新运行所有内容

示例工作流程

用户: 添加逻辑回归模型并更新报告。

技能操作:

  • - 定位主分析脚本
  • 使用 glm() 添加逻辑回归
  • 将模型摘要保存到 results/
  • 用新章节和图表更新报告
  • 重新渲染HTML/PDF报告



常用工具与包


用途R包
数据处理tidyverse, dplyr
建模
stats, lme4, glmnet |
| 可视化 | ggplot2 |
| 报告生成 | rmarkdown, quarto |
| 项目管理 | here, renv |


注意事项

  • - 尊重现有项目结构和风格
  • 除非明确要求,否则不删除用户代码
  • 优先进行增量更新而非完全重写
  • 修改分析后始终重新生成报告

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 running-r-analysis-in-existing-projects-1776298616 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 running-r-analysis-in-existing-projects-1776298616 技能

通过命令行安装

skillhub install running-r-analysis-in-existing-projects-1776298616

下载

⬇ 下载 running-r-analysis-in-existing-projects v0.1.0(免费)

文件大小: 6.05 KB | 发布时间: 2026-4-16 18:05

v0.1.0 最新 2026-4-16 18:05
- Initial release of the "running-r-analysis-in-existing-projects" skill.
- Enables work within existing R projects to modify scripts, extend analyses, add models, update visualizations, and regenerate reports.
- Detects and respects project structure, identifying key folders and files.
- Supports debugging, including resolving missing packages and common R errors.
- Focuses on incremental improvements without overwriting working components.

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