# base-r-skill 

GitHub: https://github.com/iremaydas/base-r-skill

Навык Claude Code для программирования на базовом R.

---

## История

Я аспирантка по политологии, регулярно использую R, но никогда не назвала бы себя *специалистом по R*. Мне был нужен навык Claude Code для базового R — без tidyverse, без ggplot2, просто обычный R, — и я нигде не смогла его найти.

Поэтому я сделала его сама. В 11 вечера. Попросив Claude помочь мне создать навык для Claude. 

Если вы тоже каждый раз гуглите `how to drop NA rows in R`, это для вас. 🫶

---

## Что внутри

```
base-r/
├── SKILL.md                    # Основной файл навыка
├── references/                 # Подводные камни и неочевидное поведение
│   ├── data-wrangling.md       # Ловушки выбора подмножеств, семейство apply, merge, особенности factor
│   ├── modeling.md             # Синтаксис формул, lm/glm/aov/nls, optim
│   ├── statistics.md           # Проверка гипотез, распределения, кластеризация
│   ├── visualization.md        # par, layout, устройства, цвета
│   ├── io-and-text.md          # read.table, grep, регулярные выражения, format
│   ├── dates-and-system.md     # Ловушки Date/POSIXct, options(), операции с файлами
│   └── misc-utilities.md       # tryCatch, do.call, временные ряды, утилиты
├── scripts/
│   ├── check_data.R            # Краткий отчёт о качестве данных для любого фрейма данных
│   └── scaffold_analysis.R     # Генерирует стартовый скрипт анализа
└── assets/
    └── analysis_template.R     # Шаблон анализа для копирования и вставки
```

Справочные файлы были сокращены из официального руководства R 4.5.3 — **19,518 строк → 945 строк** (сокращение на 95%). Осталось только неочевидное: подводные камни, неожиданные значения по умолчанию, сложные взаимодействия. То, что Claude и так хорошо знает, было удалено.

---

## Как использовать

Добавьте этот навык в свою конфигурацию Claude Code, указав данный репозиторий. После этого Claude будет автоматически загружать соответствующие справочные файлы, когда вы работаете над задачами R.

Лучше всего подходит для:
- Преобразования данных в базовом R (без tidyverse)
- Статистического моделирования с `lm`, `glm`, `aov`
- Базовой графики с `plot`, `par`, `barplot`
- Понимания того, почему ваш код R делает что-то странное

Не подходит для: tidyverse, ggplot2, Shiny или разработки пакетов R.

---

## Скрипт `check_data.R`

Вероятно, самая полезная самостоятельная вещь здесь. Подключите его через source и выполните `check_data(df)` для любого фрейма данных, чтобы получить оформленный отчёт о размерностях, количестве NA, числовых сводках и разбивках категориальных данных.

```r
source("scripts/check_data.R")
check_data(your_df)
```

---

## Создано при помощи

- Claude (разумеется)
- Официальных руководств R (всех их 19,518 строк)
- Лёгкого раздражения и нескольких чашек кофе

---

## Участие в проекте

Если заметите пропущенный подводный камень, неправильное значение по умолчанию или что-то, что должно быть в справочниках, — PR очень приветствуются. Я тоже учусь.

---

*Создано [@iremaydas](https://github.com/iremaydas) — аспиранткой, время от времени пользующейся R и постоянно гуглящей вещи, которые мне, наверное, уже пора знать.*