{"slug":"bensz-rmd-rules","title":"bensz-rmd-rules","summary":"规范 AI 开发 R Markdown 分析脚本的行为准则。当用户要求\"写 Rmd 分析\"、\"开发 R 脚本\"、\"做数据分析\"时触发。核心原则：遵循主业与副业分离架构（.R 保留完整数据，.Rmd 应用业务阈值），优先使用用户已有 R 包资源；图表默认按 Nature 级别可读性与出版质量生成；专家级解读兼顾弱背景读者，提供四层框架、指标导读与不常用指标首次解释协议；路径验证确保跨平台兼容性。前提：luckyBase 为硬依赖。","platform":"Claude","tags":[],"authorName":"LLM Mart","authorSlug":"llm-mart","score":0,"source":"github","price":null,"verified":false,"createdAt":"2026-08-27T17:01:26.375896Z","repo":{"url":"https://github.com/huangwb8/skills","stars":48,"forks":8,"license":"MIT","updatedAt":"2026-09-25T04:25:50Z"},"bodyHtml":"<h1>bensz-rmd-rules — R Markdown 开发规范</h1>\n<p>当前版本：<code>0.22.0</code>。专家级解读默认兼顾相关背景较弱的读者：不常用指标先导读、首次详解、后续简写，同时保持论文级准确性与证据可追溯。</p>\n<p>本 README 面向<strong>使用者</strong>：如何让 AI 帮你开发高质量的 R Markdown 分析脚本。\n执行指令与硬性规范在 <a href=\"SKILL.md\">SKILL.md</a>；默认参数在 <a href=\"config.yaml\">config.yaml</a>。</p>\n<h2>用法</h2>\n<h3>最推荐：开发完整的生信分析流程</h3>\n<pre><code>写一个 Rmd 分析：分析 TCGA 肺癌数据中 TP53 突变与患者预后的关系\n</code></pre>\n<p>AI 将自动：</p>\n<ol>\n<li>创建 <code>.R</code> 数据脚本（数据加载、清洗、统计检验）</li>\n<li>创建 <code>.Rmd</code> 主脚本（可视化、专家级解读）</li>\n<li>创建 <code>_functions.R</code>（分析专用函数）</li>\n<li>创建 <code>00.Environment.R</code>（环境配置，如已存在则增量添加）</li>\n</ol>\n<h3>结合现有项目：在已有 Rmd 基础上新增分析</h3>\n<pre><code>在 cf01.Rmd 中添加一个新的生存分析：比较 KRAS 突变型与野生型的 OS 差异\n</code></pre>\n<p>AI 将：</p>\n<ul>\n<li>对已有 Rmd 仅做增量修改（不破坏现有代码）</li>\n<li>在 <code>cf01_functions.R</code> 中添加所需函数</li>\n<li>生成包含四层解读的专业分析（数据描述 + 统计见解 + 领域见解 + 局限与后续）</li>\n</ul>\n<h3>数据预处理 + 可视化分离</h3>\n<pre><code>写一个分析：先预处理表达矩阵（log2 转化、标准化），再做 PCA 和热图可视化\n</code></pre>\n<p>AI 将：</p>\n<ul>\n<li>在 <code>.R</code> 脚本中完成<strong>所有预处理</strong>，保存<strong>完整数据</strong>（不应用阈值筛选）</li>\n<li>在 <code>.Rmd</code> 中加载完整数据，根据业务需求应用<strong>阈值筛选</strong>（如表达量过滤、p值截断）</li>\n<li>阈值参数仅在 <code>.Rmd</code> 的 YAML <code>params</code> 中定义，便于调整而无需重跑 <code>.R</code></li>\n</ul>\n<h3>快速迭代可视化（postprocess-only 模式）</h3>\n<pre><code>我已经跑过 cf01.R 了，现在想调整热图的阈值和配色，别重新跑计算\n</code></pre>\n<p>AI 将：</p>\n<ul>\n<li>在 <code>.Rmd</code> 中设置 <code>params$dv_mut_mode = \"postprocess\"</code> 启用快速模式</li>\n<li>直接加载已有的 <code>.R</code> 输出文件，跳过耗时计算</li>\n<li>仅应用新的阈值筛选和可视化调整</li>\n</ul>\n<h2>核心特性</h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>特性</th>\n<th>说明</th>\n<th>好处</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>混合架构</strong></td>\n<td><code>.R</code> 负责重型计算，<code>.Rmd</code> 负责可视化与解读</td>\n<td>计算一次，快速迭代可视化</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>数据筛选分离</strong></td>\n<td><code>.R</code> 保留完整数据，<code>.Rmd</code> 应用业务阈值</td>\n<td>方便审查原始状态，确保分析科学价值</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>阈值参数灵活配置</strong></td>\n<td>阈值仅在 <code>.Rmd</code> 的 <code>params</code> 中定义</td>\n<td>调整阈值无需重跑耗时计算</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>快速后处理模式</strong></td>\n<td>支持仅加载已有输出，跳过计算</td>\n<td>快速迭代可视化和筛选策略</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>出版级图表默认值</strong></td>\n<td>图表默认按 Nature 级别可读性生成（PDF 矢量优先、色盲友好配色、主题统一）</td>\n<td>直接满足高水平投稿的可视化门槛</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>PDF 交付 + 预览自检</strong></td>\n<td>每张图以矢量 PDF 作为正式交付，并自动生成 JPG 预览用于视觉自检（可覆写 run 目录与 DPI）</td>\n<td>避免裁切/溢出/字体过小等“渲染后才暴露”的问题</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>现有资源优先</strong></td>\n<td>优先使用 lucky/ccs/GSClassifier 等已有 R 包</td>\n<td>避免重复造轮子，代码更简洁</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>跨平台兼容</strong></td>\n<td>使用相对路径，macOS/Linux/Windows 通用</td>\n<td>团队协作无缝切换</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>关键函数与参数可追溯</strong></td>\n<td>在“数据概览”后提供“关键函数、参数与源代码位置”章节</td>\n<td>审查/复盘时可快速定位实现与关键决策</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>专家级解读</strong></td>\n<td>四层解读 + 指标导读 + 不常用指标首次解释 + 证据锚定</td>\n<td>小白能跟上，资深读者仍可复核证据与边界</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>专家级讨论模板</strong></td>\n<td>提供基于真实项目的深度讨论模板</td>\n<td>有理有据、有启发性、可操作的讨论</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>不过度保护</strong></td>\n<td>信任用户环境，避免冗余检查</td>\n<td>代码简洁可读</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<h3>四层解读框架</h3>\n<p>本技能确保 AI 生成的是<strong>资深专家级别</strong>的结果解读，而非简单的统计罗列：\n并且以“证据锚定 + 反套话”为核心（关键判断必须能指向本次结果中的具体数值/排序/对比）。</p>\n<p>本 skill 采用“两阶段门禁”思路：</p>\n<ul>\n<li><strong>探索/写作阶段</strong>：允许低密度解读（先产出结果，再逐步加深）；门禁以“提示”为主</li>\n<li><strong>交付/收敛阶段</strong>：Fail Fast 门禁以“可追溯 + 不漏项”为主</li>\n</ul>\n<p>交付阶段硬门槛：</p>\n<ul>\n<li><strong>数字可追溯</strong>：关键数字优先用 <code>`r ...`</code> 内联（避免硬写不可追溯数字）</li>\n<li><strong>覆盖不漏项</strong>：有图/表输出就必须有附近 prose 解读（Fail Fast）</li>\n<li><strong>禁止代码生成解释文本</strong>：允许代码生成数字，不允许代码拼接解释段落</li>\n</ul>\n<p>“四层框架 / Top 信号 / 不确定性提示 / 可执行后续”保留为<strong>推荐结构</strong>（适用于关键输出与终稿；严格模式下可能作为门禁）。\n另外，禁止机械套用“四段式模板”（如“直接观察是…统计含义是…研究者意义是…下一步是…”）或机械输出“数据描述/统计见解/领域见解/局限与后续”四段标签。</p>\n<p>写解读前建议先回答四个问题（关键输出/终稿强烈建议）：</p>\n<ol>\n<li>如果我是研究者，看到这个结果，我最想确认/反驳的是什么？</li>\n<li>这个统计发现如何改变我对机制/分层/风险的理解（只写可证伪推断）？</li>\n<li>基于这个结果，我会优先做什么？不做什么？为什么？</li>\n<li>如果不复现，最可能的原因是什么（样本量/混杂/批次/模型假设）？</li>\n</ol>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>层级</th>\n<th>内容</th>\n<th>示例</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>第一层：数据描述</strong></td>\n<td>输出的基本结构和内容</td>\n<td>\"该表包含 700 行，覆盖 28 个癌种与 25 个基因\"</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>第二层：统计见解</strong></td>\n<td>效应大小、方向、实际意义</td>\n<td>\"正值表示突变在 normCCS 高样本中富集，TP53 效应最显著（effect = X.XX, q &lt; 0.001）\"</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>第三层：领域见解</strong></td>\n<td>机制/流程/决策含义（按分析领域调整）</td>\n<td>\"本次最强信号集中在 [对象/亚组] 并指向 [通路/机制/动作]；据此提出可检验假设，并给出验证路径（方法 + 输入 + 判据）\"</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>第四层：局限与后续</strong></td>\n<td>不确定因素、验证建议</td>\n<td>\"当前未校正共突变混杂，后续需多因素回归验证\"</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p>补充说明：四层框架是<strong>内容门槛</strong>而非固定写作格式；常规交付时，推荐把四层内涵自然写进 1–2 段连贯叙述，并单独输出 Top 1–3 汇总小表（便于复核）。</p>\n<h3>面向弱背景读者的指标解释</h3>\n<p>技能默认不假定你熟悉任务特有指标，但也不会把报告写成教科书。它采用“先搭桥，再分析”的方式：</p>\n<ul>\n<li>p 值、q/FDR、95% CI、HR/OR/RR、经典生存分析、ROC AUC、灵敏度和特异度等默认按常用指标处理。</li>\n<li>自定义评分、组合指数，以及 Brier score、校准斜率、net benefit、NRI/IDI、SHAP 汇总量等窄领域指标，默认按不常用指标处理；无法判断时也按不常用处理。</li>\n<li>只要存在不常用指标，报告会在分析前给出“指标导读”表，说明尺度、参考点、升降趋势、不确定性、选用理由和判读边界。</li>\n<li>不常用指标在结果正文第一次出现时，会解释“是什么、如何计算、为什么用、价值在哪里、当前数值如何读”；第二次起只保留简洁的结果解读。</li>\n<li>同名指标若公式、尺度、方向或时间窗发生变化，会重新解释，避免把不同定义误当成同一个指标。</li>\n</ul>\n<p>详细判定与写作协议见 <a href=\"references/metric_explanation_protocol.md\">references/metric_explanation_protocol.md</a>。</p>\n<h3>避免“结果解读流于表面”（推荐默认策略）</h3>\n<ul>\n<li>若存在多个 cohort/亚组：建议每个 cohort 固定写一个“<strong>核心结论（证据链收敛）</strong>”段落（Top 1–3 + 数值证据 + 证据等级 + 3 条可执行后续）。</li>\n<li>后续建议必须写成“方法 + 输入 + 判据”，并在正文中同时报告“阈值 + 当前值”（阈值统一来自 YAML <code>params</code>）。</li>\n<li>把“领域见解”写成至少 1 条“如果...那么...”的可证伪推理，避免“提示可能/值得深入探讨/需要进一步研究”等空泛宣言。</li>\n</ul>\n<p>渲染/交付前可用静态预检脚本自检（默认读取 <code>config.yaml</code>；更严格模式可加 <code>--strict</code>）：</p>\n<p>探索期（不阻断，只提示）：</p>\n<pre><code># 覆盖检查：默认仅报告\npython3 bensz-rmd-rules/scripts/check_figure_table_interpretation.py your_report.Rmd\n\n# 质量检查：仅提示不阻断\npython3 bensz-rmd-rules/scripts/check_interpretation_quality.py your_report.Rmd --warn-only\n</code></pre>\n<p>交付期（Fail Fast 门禁）：</p>\n<pre><code>python3 bensz-rmd-rules/scripts/check_figure_table_interpretation.py your_report.Rmd --strict\npython3 bensz-rmd-rules/scripts/check_interpretation_quality.py your_report.Rmd\npython3 bensz-rmd-rules/scripts/check_interpretation_quality.py your_report.Rmd --strict\n</code></pre>\n<p>更详细的“Fail Fast 质量门槛 / 反套话机制 / 结果锚点句式 / 深度模板”见：</p>\n<ul>\n<li><a href=\"references/four_tier_interpretation_framework.md\">references/four_tier_interpretation_framework.md</a></li>\n<li><a href=\"references/interpretation_templates.md\">references/interpretation_templates.md</a></li>\n<li><a href=\"references/interpretation_narrative_examples.md\">references/interpretation_narrative_examples.md</a></li>\n</ul>\n<h2>提示词示例</h2>\n<h3>示例 1：基础生存分析</h3>\n<pre><code>写一个生存分析：比较 EGFR 高表达组与低表达组的总生存期差异\n</code></pre>\n<p>AI 将生成：</p>\n<ul>\n<li><strong>数据脚本</strong>（<code>analysis.R</code>）：加载表达数据、计算生存曲线</li>\n<li><strong>主脚本</strong>（<code>analysis.Rmd</code>）：KM 曲线图 + Log-rank 检验 + 专家级解读</li>\n</ul>\n<h3>示例 2：差异表达 + 富集分析</h3>\n<pre><code>做生信分析：鉴定肺癌与正常组织的差异基因，然后做 GO 和 KEGG 富集分析\n</code></pre>\n<p>AI 将：</p>\n<ul>\n<li>使用 <code>lucky::DE_analysis()</code>（如可用）进行差异表达分析</li>\n<li>应用表达量阈值和 p 值筛选（在 <code>.Rmd</code> 中）</li>\n<li>生成富集分析可视化并解读生物学意义</li>\n</ul>\n<h3>示例 3：泛癌症分析</h3>\n<pre><code>使用 ccs 包做 Pan-Cancer 分析：比较各癌种的 CCS 分型与预后的关系\n</code></pre>\n<p>AI 将：</p>\n<ul>\n<li>调用 <code>ccs::classify_cohort()</code> 进行分型</li>\n<li>跨癌种生存分析（考虑样本量阈值）</li>\n<li>解读癌种异质性和临床潜力</li>\n</ul>\n<h3>示例 4：探索性分析（无预设假设）</h3>\n<pre><code>探索这个基因表达数据集：找找有什么有趣的模式或异常\n</code></pre>\n<p>AI 将：</p>\n<ul>\n<li>进行多维度探索（分布、相关性、聚类）</li>\n<li>对发现提供统计和生物学解读</li>\n<li>指出局限性和后续验证方向</li>\n</ul>\n<h2>输出文件结构</h2>\n<p>AI 将在你的项目目录下创建以下文件：</p>\n<pre><code>项目目录/\n├── {主脚本名}.R            # 数据脚本：预处理、计算、保存完整数据\n├── {主脚本名}.Rmd          # 主脚本：可视化、阈值筛选、专家级解读\n├── {主脚本名}_functions.R  # 函数脚本：当前分析专用函数（增量添加）\n├── 00.Environment.R        # 环境脚本：R 包加载（如已存在则增量添加）\n├── tmp/{主脚本名}/         # 临时文件夹：中间结果\n└── {主脚本名}.html         # 最终输出（使用 knit-rmd-html skill 渲染）\n</code></pre>\n<h3>核心约定</h3>\n<ol>\n<li><strong>文件命名一致</strong>：<code>.R</code>、<code>.Rmd</code>、<code>.html</code> 除后缀外名称完全相同（如 <code>cf01.R</code>, <code>cf01.Rmd</code>, <code>cf01.html</code>）</li>\n<li><strong>数据流向</strong>：<code>.R</code> → <code>tmp/{主脚本名}/</code> → <code>.Rmd</code></li>\n<li><strong>增量操作</strong>：对已有文件（<code>_functions.R</code>、<code>00.Environment.R</code>、已有 Rmd）仅增量添加，不覆盖</li>\n</ol>\n<h3>.R 与 .Rmd 的职责分离</h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>组件</th>\n<th>职责</th>\n<th>数据状态</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong><code>.R</code> 数据脚本</strong></td>\n<td>数据处理、重型计算、特征工程</td>\n<td><strong>未经阈值筛选的完整数据</strong></td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong><code>.Rmd</code> 主脚本</strong></td>\n<td>可视化、分析、解读</td>\n<td><strong>根据业务需求应用阈值筛选</strong></td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><strong>好处</strong>：</p>\n<ul>\n<li>计算一次，保存结果；后续可灵活调整筛选策略和可视化，无需重复计算</li>\n<li>方便审查数据最原始的状态</li>\n<li>确保分析具有科学价值和临床意义</li>\n</ul>\n<h2>AI 行为准则</h2>\n<h3>做什么</h3>\n<ul>\n<li><strong>优先使用</strong>：lucky、ccs、GSClassifier、candidate_r 等已有资源</li>\n<li><strong>生成代码</strong>：简洁、人类可读、跨平台兼容</li>\n<li><strong>结果解读</strong>：四层解读（数据描述 + 统计见解 + 领域见解 + 局限与后续），并强制证据锚定与反套话；默认采用自然标题与论文口吻，关键观点适度加粗；数字必须可追溯且 Rmd 末尾需给出“数字准确性验证”，禁止通过代码生成解释文本</li>\n<li><strong>可追溯性</strong>：在 <code>## 数据概览</code> 之后增加 <code>## 关键函数、参数与源代码位置</code>，说明关键分析过程、关键函数、关键参数及设置理由，并标注项目内源代码位置（文件 + 行号）</li>\n<li><strong>增量修改</strong>：对已有代码只添加新内容，不大幅重写</li>\n</ul>\n<h3>不做什么</h3>\n<ul>\n<li><strong>不重复造轮子</strong>：优先调用已有函数，而非重新实现</li>\n<li><strong>不过度保护</strong>：不检查 R 包是否已加载（<code>00.Environment.R</code> 已统一管理）</li>\n<li><strong>不破坏用户代码</strong>：用户已有代码块默认保留</li>\n<li><strong>不做硬编码路径</strong>：始终使用相对路径和 <code>file.path()</code></li>\n</ul>\n<h2>R 包资源</h2>\n<p>AI 将优先使用以下用户开发的 R 包（包加载统一在 <code>00.Environment.R</code> 里通过 <code>luckyBase::Plus.library()</code> 完成；分析脚本中优先用 <code>pkg::fn()</code> 调用，不在各处散落 <code>library()</code>）：</p>\n<p>说明：本 skill 自带的“自检脚本/环境入口模板”允许使用 <code>requireNamespace(..., quietly=TRUE)</code> 做最小依赖边界检查（用于更清晰的报错与可选增强），但用户项目的分析脚本不应复制这种“到处检查/降级”的写法。</p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>包名</th>\n<th>用途</th>\n<th>典型场景</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>ccs</strong></td>\n<td>泛癌症基因组分类</td>\n<td>癌症分型、亚型分类</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>GSClassifier</strong></td>\n<td>转录组学综合分类</td>\n<td>基因签名分类、预测模型</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>lucky</strong></td>\n<td>常规 R 函数集合</td>\n<td>生存分析、差异表达、可视化</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>luckyBase</strong></td>\n<td>lucky 系列基础</td>\n<td>包管理、基础工具函数</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>luckyExperiment</strong></td>\n<td>生物学实验</td>\n<td>实验数据处理</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>luckyGEO</strong></td>\n<td>GEO 数据系列</td>\n<td>GEO 数据下载、处理</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>luckyModel</strong></td>\n<td>第三方模型</td>\n<td>模型集成、预测</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<h3>candidate_r 函数库</h3>\n<p>当 lucky 系列不满足需求时，AI 将使用 <code>candidate_r</code> 函数库：</p>\n<ul>\n<li><strong>默认行为</strong>：先加载 <code>00.Environment.R</code>，如相关函数已存在则直接使用</li>\n<li><strong>可选路径</strong>：如你在 <code>00.Environment.R</code> 中定义了 <code>candidate_r_path</code>，AI 将按该路径加载脚本</li>\n</ul>\n<p><strong>推荐做法</strong>：在 <code>00.Environment.R</code> 中一次性配置 candidate_r 加载，避免每个 Rmd 都重复指定路径。</p>\n<h2>配置选项</h2>\n<p>可通过 <a href=\"config.yaml\">config.yaml</a> 调整：</p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>配置项</th>\n<th>默认值</th>\n<th>说明</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><code>rmd_template.yaml_header</code></td>\n<td>见 config.yaml</td>\n<td>Rmd YAML 头（单一真相来源；模板内会保留一份拷贝用于起手，需与此处保持一致）</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>file_structure</code></td>\n<td>见 config.yaml</td>\n<td>文件命名和结构约定</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>output.html_skill</code></td>\n<td><code>\"knit-rmd-html\"</code></td>\n<td>HTML 渲染使用的 skill</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>plot_quality</code></td>\n<td>见 config.yaml</td>\n<td>图表质量默认口径（Nature 级别）与支持的绘图包范围</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><code>plot_readability</code></td>\n<td>见 config.yaml</td>\n<td>图表可读性硬检查阈值（如 max_ticks/min_font_pt/长标签长度）</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<h2>模板快速起手</h2>\n<p>AI 可从本技能的模板快速创建新分析：</p>\n<ul>\n<li><strong>数据脚本模板</strong>：<code>templates/R_data_template.R</code></li>\n<li><strong>主脚本模板</strong>：<code>templates/Rmd_template.Rmd</code></li>\n<li><strong>函数脚本模板</strong>：<code>templates/functions_template.R</code></li>\n<li><strong>环境脚本模板</strong>：<code>templates/00.Environment.R</code></li>\n<li><strong>图表配色（Nature）</strong>：<code>templates/nature_colors.R</code></li>\n<li><strong>图表主题（Nature）</strong>：<code>templates/nature_theme.R</code>（<code>theme_nature()</code> / <code>theme_nature_readable()</code>）</li>\n<li><strong>ComplexHeatmap 模板</strong>：<code>templates/complexheatmap_template.R</code>（<code>make_heatmap_nature()</code> / <code>make_heatmap_nature_safe()</code>）</li>\n<li><strong>plotly 模板</strong>：<code>templates/plotly_template.R</code></li>\n</ul>\n<p>如需手动创建，可直接复制这些模板到你的项目目录。</p>\n<h2>辅助脚本</h2>\n<ul>\n<li><code>scripts/check_figure_table_interpretation.py</code>：图/表“有输出但无解读”的覆盖检查（可用 <code>--strict</code> 阻断交付）</li>\n<li><code>scripts/check_htmlwidget_visibility.py</code>：htmlwidget（DT/plotly 等）在 HTML 中是否可见的静态检查（避免“代码在但不渲染”）</li>\n<li><code>scripts/check_plot_readability.R</code>：对导出的 PDF 图表做基础可读性检查（文件存在/大小；可选文本提取）</li>\n<li><code>scripts/bootstrap_liquid_glass.py</code>：把 Liquid Glass 主题资源拷贝到项目（默认不覆盖；<code>--force</code> 会覆盖目标文件，建议先在空目录执行）</li>\n<li><code>scripts/check_rmd_template_yaml.py</code>：校验 <code>templates/Rmd_template.Rmd</code> 的 YAML header 是否与 <code>config.yaml:rmd_template.yaml_header</code> 一致（维护者用）</li>\n</ul>\n<h2>常见问题</h2>\n<h3>Q：AI 会修改我的已有代码吗？</h3>\n<p>A：默认<strong>不会</strong>。AI 对已有 Rmd、<code>_functions.R</code>、<code>00.Environment.R</code> 仅做增量添加（新代码块、新函数），不大幅重写。如需修改，AI 会先询问确认。</p>\n<h3>Q：.R 和 .Rmd 的区别是什么？</h3>\n<p>A：<strong>职责分离设计</strong>：</p>\n<ul>\n<li><strong><code>.R</code></strong>：数据处理、重型计算、保存<strong>完整数据</strong>（不应用阈值筛选）</li>\n<li><strong><code>.Rmd</code></strong>：加载 <code>.R</code> 的完整数据，应用<strong>业务阈值筛选</strong>，专注于可视化和解读</li>\n</ul>\n<p>好处：计算一次，保存结果；后续可灵活调整筛选策略和可视化，无需重复计算。</p>\n<h3>Q：什么是\"专家级解读\"？</h3>\n<p>A：AI 将按<strong>四层框架</strong>解读结果，避免仅有\"是什么\"的浅层描述：</p>\n<ol>\n<li><strong>数据描述</strong>：输出包含什么</li>\n<li><strong>统计见解</strong>：统计结果意味着什么</li>\n<li><strong>领域见解</strong>：机制/流程/决策价值是什么（按分析领域调整）</li>\n<li><strong>局限与后续</strong>：哪些不确定，如何验证</li>\n</ol>\n<p>同时默认假定读者对任务特有指标不熟悉：不常用指标会先出现在“指标导读”表中，并在结果正文首次出现时完整解释；后续不再重复，以兼顾易懂与阅读效率。</p>\n<p>详细规范与深度模板：</p>\n<ul>\n<li><a href=\"references/four_tier_interpretation_framework.md\">references/four_tier_interpretation_framework.md</a></li>\n<li><a href=\"references/metric_explanation_protocol.md\">references/metric_explanation_protocol.md</a></li>\n<li><a href=\"references/interpretation_templates.md\">references/interpretation_templates.md</a></li>\n</ul>\n<h3>Q：如何让 AI 使用我的 candidate_r 脚本？</h3>\n<p>A：在 <code>00.Environment.R</code> 中一次性配置：</p>\n<pre><code># 推荐做法：在 00.Environment.R 中统一加载\ncandidate_r_path &lt;- \"/path/to/candidate_r\"\nsource(file.path(candidate_r_path, \"feature_selection.R\"))\n</code></pre>\n<p>之后所有 Rmd 都可使用这些函数，无需重复指定路径。</p>\n<h3>Q：渲染出的 HTML 为什么刷新后缩放/阅读位置会丢失？</h3>\n<p>A：在某些场景下（尤其是 <code>file://</code> 打开本地 HTML 或 IDE 内置预览器），浏览器不一定会记忆“页面级缩放”和滚动位置。为提升阅读体验，本 skill 的 Liquid Glass 模板默认在 <code>includes.after_body: \"templates/liquid_glass_lightbox.html\"</code> 中启用了“视图状态保持”：</p>\n<ul>\n<li>使用 <code>Ctrl/Cmd + (+/-/0)</code> 进行缩放（可在刷新后保持）</li>\n<li>刷新后尽量恢复刷新前的阅读位置（scroll）</li>\n</ul>\n<p>如你希望关闭该行为，可移除 YAML 中的 <code>includes.after_body</code>（或改为仅包含 Lightbox 的 after_body 文件）。</p>\n<h3>Q：目录（TOC）如何“静态浮动/动态浮动”切换？</h3>\n<p>A：Liquid Glass 的目录支持两种模式（仅桌面宽屏生效）：</p>\n<ul>\n<li><strong>动态浮动（默认）</strong>：左上角显示小圆点（<code>TOC</code>），鼠标悬停/键盘聚焦后展开，移出后回缩；正文空间最大。</li>\n<li><strong>静态浮动</strong>：目录常驻显示，正文会为目录预留左侧空间，避免遮挡。</li>\n</ul>\n<p>切换方式：在目录面板顶部点击“静态/动态”按钮即可（刷新后仍保持）。</p>\n<p><strong>移动端提示</strong>：手机/窄屏下目录会自动折叠为“顶部 sticky 目录条”，按钮变为“展开/收起”；点击任意目录项跳转后会自动收起，滚动阅读时也能随手再次打开。</p>\n<h3>Q：生成的代码能在 Windows 上运行吗？</h3>\n<p>A：<strong>可以</strong>。AI 使用相对路径和 <code>file.path()</code> 自动处理路径分隔符，确保跨平台兼容。</p>\n<h3>Q：如何渲染 HTML？</h3>\n<p>A：使用 <code>knit-rmd-html</code> skill：</p>\n<pre><code>用 knit-rmd-html 渲染 cf01.Rmd\n</code></pre>\n<p>AI 将在 Rmd 同级目录生成 <code>cf01.html</code>。</p>\n<h3>Q：为什么 DT 表格“代码在但 HTML 不出表”？</h3>\n<p>A：这是 R Markdown/knitr 的常见坑：<code>DT::datatable()</code> 这类 <strong>htmlwidget</strong> 必须作为 code chunk 的“可见结果”返回，才能稳定被捕获并渲染到 HTML。最常见的失败写法是：</p>\n<ul>\n<li>把 widget 包在 <code>print()</code> / <code>invisible()</code> 里</li>\n<li>widget 输出后又继续执行其它表达式（导致 widget 不是最后一个表达式）</li>\n<li>一个 chunk 里输出多个 widget，但没有用 <code>htmltools::tagList(...)</code> 把它们作为单个返回值</li>\n</ul>\n<p>推荐写法：</p>\n<pre><code># 最稳妥：让 widget 成为 chunk 的最后表达式\nDT::datatable(head(data, 100))\n</code></pre>\n<p>交付前建议（本 skill 强制）运行静态检查脚本：</p>\n<pre><code># 1) 覆盖检验：防止“有图/表但无解读”\npython3 bensz-rmd-rules/scripts/check_figure_table_interpretation.py cf01.Rmd --strict\n\n# 2) 可见性检验：防止“代码在但 HTML 不出表/不出图”\npython3 bensz-rmd-rules/scripts/check_htmlwidget_visibility.py cf01.Rmd\n</code></pre>\n<p>若 1) 未通过：按报告提示为对应输出块补齐/加强解读后重跑，直到通过。</p>\n<h3>Q：为什么 DT（DataTables）表头和表体列会“错位”？</h3>\n<p>A：高概率是 <strong>主题 CSS 对 <code>table/th/td</code> 的全局样式</strong>影响了 DataTables 的列宽计算（尤其是 <code>scrollX/scrollY</code> 时，DataTables 可能将表头/表体拆成不同的 <code>&lt;table&gt;</code>）。本 skill 已在 <code>templates/liquid_glass_theme.css</code> 中做了隔离：将“卡片化 table”样式限制为 <code>table:not(.dataTable):not(.display)</code>（兼容 DT 初始化前的 <code>class=\"display\"</code>），并把玻璃卡片效果放在 <code>.dataTables_wrapper</code> 上。</p>\n<p>排查建议：</p>\n<ul>\n<li>临时禁用 <code>templates/liquid_glass_theme.css</code>：若错位消失，基本可锁定为 CSS 冲突。</li>\n<li>若你复制/修改过旧版主题 CSS：确认仍保留 <code>table:not(.dataTable):not(.display)</code> 与 <code>.dataTables_wrapper table.dataTable/.display</code> 的兼容规则。</li>\n</ul>\n<h3>Q：<code>00.Environment.R</code> 会被覆盖吗？</h3>\n<p>A：<strong>不会</strong>。这是铁律：</p>\n<ul>\n<li>文件不存在：可从模板初始化</li>\n<li>文件已存在：仅增量添加函数，严禁覆盖</li>\n</ul>\n<h2>更多文档</h2>\n<ul>\n<li><strong><a href=\"SKILL.md\">SKILL.md</a></strong>：AI 执行指令和硬性规范</li>\n<li><strong><a href=\"config.yaml\">config.yaml</a></strong>：可配置参数和版本号</li>\n<li><strong><a href=\"CHANGELOG.md\">CHANGELOG.md</a></strong>：版本变更记录</li>\n</ul>\n<h2>版本</h2>\n<p>当前版本：<strong>见 <a href=\"config.yaml\">config.yaml</a></strong></p>\n<p>主要特性：混合架构 + 数据筛选分离 + 专家级结果解读框架</p>\n<h2>WHICHMODEL - 模型选择最佳实践</h2>\n<p><strong>最后更新</strong>：2026-01-25</p>\n<h3>披露信息</h3>\n<ul>\n<li><strong>覆盖厂商</strong>：Anthropic（1/6 = 17%）</li>\n<li><strong>来源构成</strong>：社区 70%, 官方 20%, 技术博客 10%</li>\n<li><strong>数据时效</strong>：2024-10 至 2026-01</li>\n<li><strong>局限性</strong>：未覆盖国产模型，未独立测试 R Markdown 开发准确率</li>\n</ul>\n<hr>\n<h3>场景化建议</h3>\n<h4>场景 1：标准 R Markdown 开发（最常见）</h4>\n<p><strong>触发条件</strong>：需要开发 R Markdown 分析脚本或 R 数据分析代码</p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>项目</th>\n<th>建议</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>推荐模型</strong></td>\n<td>Claude Sonnet 4.5</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>推理强度</strong></td>\n<td>medium-high</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>预期成本</strong></td>\n<td>~$0.05-0.30/次</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><strong>理由</strong>：</p>\n<ul>\n<li>R Markdown 开发需要理解数据分析需求、生成符合规范的代码、编写专家级解读</li>\n<li>Sonnet 在代码生成和文档写作任务中表现出色，能够理解生信学领域知识</li>\n<li><a href=\"https://medium.com/@ayaanhaider.dev/sonnet-4-5-vs-haiku-4-5-vs-opus-4-1-which-claude-model-actually-works-best-in-real-projects-7183c0dc2249\">社区对比</a> 显示 Sonnet 在复杂场景下的优势</li>\n<li><strong>R Markdown 开发需要较强的推理和写作能力，Sonnet 的性价比最高</strong></li>\n</ul>\n<p><strong>避免</strong>：简单代码生成不需要 Opus，用 Sonnet 即可</p>\n<p><strong>来源</strong>：社区对比讨论 + 官方模型选择指南</p>\n<hr>\n<h4>场景 2：复杂生信分析流程</h4>\n<p><strong>触发条件</strong>：</p>\n<ul>\n<li>需要开发复杂的生物信息学分析流程（如多组学整合分析）</li>\n<li>需要深度理解领域知识并生成专业级解读</li>\n<li>需要结合多个 R 包进行高级分析</li>\n</ul>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>项目</th>\n<th>建议</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>推荐模型</strong></td>\n<td>Claude Sonnet 4.5</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>推理强度</strong></td>\n<td>high</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>预期成本</strong></td>\n<td>~$0.10-0.50/次</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><strong>理由</strong>：</p>\n<ul>\n<li>Sonnet 在复杂分析任务中表现优异，能够理解生物信息学知识并生成专业解读</li>\n<li><a href=\"https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1por062/claude_opus_45_is_insane_and_it_ruined_other/\">社区反馈</a> 显示 Sonnet 在深度推理任务中与 Opus 质量相当</li>\n<li><strong>复杂生信分析需要较强的领域知识和推理能力，Sonnet 足够胜任</strong></li>\n</ul>\n<p><strong>避免</strong>：极少需要 Opus，除非分析极其复杂</p>\n<p><strong>来源</strong>：Reddit 社区讨论 + 90 天对比测试</p>\n<hr>\n<h3>对比总结</h3>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>模型</th>\n<th>最适合</th>\n<th>最不适合</th>\n<th>相对成本</th>\n<th>相对速度</th>\n<th>推荐度</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Sonnet 4.5</strong></td>\n<td>标准 R Markdown 开发（95% 场景）</td>\n<td>极端复杂的生信分析</td>\n<td><span>\\(\\)</span></td>\n<td>⭐⭐⭐⭐</td>\n<td>⭐⭐⭐⭐⭐</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>Opus 4.5</strong></td>\n<td>极端复杂的生信分析</td>\n<td>简单代码生成（浪费）</td>\n<td><span>\\($\\)</span></td>\n<td>⭐⭐</td>\n<td>⭐⭐</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>Haiku 4.5</strong></td>\n<td><strong>不推荐</strong></td>\n<td>所有场景（能力不足）</td>\n<td>$$</td>\n<td>⭐⭐⭐⭐⭐</td>\n<td>⭐</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><strong>说明</strong>：</p>\n<ul>\n<li>Sonnet 覆盖 95% 的 R Markdown 开发场景</li>\n<li>Opus 用于极端复杂的生信分析（多组学整合、复杂网络分析）</li>\n<li>Haiku 不推荐用于 R Markdown 开发，因为需要较强的领域知识和推理能力</li>\n</ul>\n<hr>\n<h3>通用原则</h3>\n<ol>\n<li><strong>默认从 Sonnet 开始</strong>：95% 的 R Markdown 开发任务 Sonnet 足够，无需 Opus</li>\n<li><strong>复杂度判断</strong>：根据分析的复杂程度选择模型\n<ul>\n<li>简单分析（基础统计、简单可视化）：Sonnet</li>\n<li>标准分析（生存分析、差异表达、富集分析）：Sonnet</li>\n<li>复杂分析（多组学整合、复杂网络分析）：Sonnet 或 Opus</li>\n</ul>\n</li>\n<li><strong>质量优先</strong>：R Markdown 分析是科研交付物，不应只追求低成本而牺牲分析质量</li>\n<li><strong>领域知识需要推理</strong>：理解生信学知识 + 生成专业级解读 + 编写符合规范的代码，需要较强的理解和写作能力</li>\n<li><strong>Haiku 的局限性</strong>：虽然 Haiku 速度快、成本低，但 R Markdown 开发需要较强的领域知识和推理能力，<a href=\"https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1o856eb/tested_haiku_45_it-is-fast-but-cant-complete/\">社区反馈</a> 显示 Haiku 在完成复杂多步骤任务时可能遇到困难</li>\n</ol>\n<hr>\n<h3>⚠️ 争议点</h3>\n<h4>Sonnet vs Opus：R Markdown 开发应该用哪个？</h4>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>观点</th>\n<th>支持者</th>\n<th>理由</th>\n</tr>\n</thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Sonnet 够用</strong></td>\n<td>社区多数意见</td>\n<td>Sonnet 在代码生成和文档写作任务中表现接近 Opus，但速度快、成本低</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>Opus 必要</strong></td>\n<td>部分研究者</td>\n<td>复杂生信分析是科研工作，值得投入更多资源确保质量</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><strong>数据支持</strong>：</p>\n<ul>\n<li><a href=\"https://alirezarezvani.medium.com/claude-opus-4-5-vs-sonnet-i-tested-both-for-90-days-in-claude-code-bb4976923e3a\">90 天对比测试</a>：Opus 在中等投入下成本与 Sonnet 相当</li>\n<li><a href=\"https://spartner.software/blog/claude-sonnet-vs-opus-which-one-do-you-choose\">官方内部测试</a>：Sonnet 解决 64% 编程问题 vs Opus 38%（实际场景）</li>\n</ul>\n<p><strong>建议</strong>：</p>\n<ul>\n<li><strong>默认使用 Sonnet</strong>：性价比最高，覆盖 95% R Markdown 开发场景</li>\n<li><strong>仅在以下情况升级 Opus</strong>：\n<ul>\n<li>极端复杂的生信分析（多组学整合、复杂网络分析）</li>\n<li>需要深度推理的科研问题</li>\n<li>Sonnet 无法解决的复杂分析问题</li>\n<li>关键项目的最终分析审查</li>\n</ul>\n</li>\n</ul>\n<hr>\n<h3>更新记录</h3>\n<ul>\n<li>2026-01-25：首次调研，覆盖 Anthropic</li>\n<li>建议：2026-07 重新调研（6 个月后）</li>\n</ul>\n<hr>\n<h3>来源链接</h3>\n<p><strong>官方文档</strong>：</p>\n<ul>\n<li><a href=\"https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/overview\">Claude Tool Use Documentation</a></li>\n<li><a href=\"https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/choosing-a-model\">Choosing the right model</a></li>\n<li><a href=\"https://www.datastudios.org/post/claude-opus-4-5-vs-claude-sonnet-4-5-full-report-and-comparison-of-features-performance-pricing-a\">Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5: Full Report</a></li>\n</ul>\n<p><strong>社区讨论</strong>：</p>\n<ul>\n<li><a href=\"https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1por062/claude_opus_45_is_insane_and_it_ruined_other/\">Claude Opus 4.5 is insane (Reddit)</a></li>\n<li><a href=\"https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1lqnqn6/anyone_else_in_the_mindset_of_its_opus_or_nothing/\">Opus or nothing for 90% of tasks (Reddit)</a></li>\n</ul>\n<p><strong>对比测试</strong>：</p>\n<ul>\n<li><a href=\"https://alirezarezvani.medium.com/claude-opus-4-5-vs-sonnet-i-tested-both-for-90-days-in-claude-code-bb4976923e3a\">90-Day Claude Code Decision Framework</a></li>\n<li><a href=\"https://labs.adaline.ai/p/claude-4\">Claude Sonnet 4 Vs Opus 4.1: Which Model To Use For Coding</a></li>\n</ul>\n","files":[{"path":"CHANGELOG.md","sizeBytes":68829,"isText":true},{"path":"config.yaml","sizeBytes":15267,"isText":true},{"path":"evals/evals.json","sizeBytes":9817,"isText":true},{"path":"qa/test_code_ligature_rendering.py","sizeBytes":908,"isText":true},{"path":"qa/test_dual_mode_integration.py","sizeBytes":14164,"isText":true},{"path":"qa/test_metric_explanation_protocol.py","sizeBytes":1782,"isText":true},{"path":"qa/test_targets_renv.py","sizeBytes":7714,"isText":true},{"path":"qa/test_toc_hover_stability.py","sizeBytes":2616,"isText":true},{"path":"qa/test_windows_cli_and_dt_helper.py","sizeBytes":1815,"isText":true},{"path":"README_EN.md","sizeBytes":9081,"isText":true},{"path":"README.md","sizeBytes":8250,"isText":true},{"path":"references/analysis_workflow_cache.md","sizeBytes":2971,"isText":true},{"path":"references/candidate_r.md","sizeBytes":2414,"isText":true},{"path":"references/code_block_explanations.md","sizeBytes":3121,"isText":true},{"path":"references/code_style_guide.md","sizeBytes":5896,"isText":true},{"path":"references/cross_platform.md","sizeBytes":2622,"isText":true},{"path":"references/delivery_verification.md","sizeBytes":2718,"isText":true},{"path":"references/expert_discussion_template.md","sizeBytes":7447,"isText":true},{"path":"references/figure_interpretation_criteria.md","sizeBytes":2402,"isText":true},{"path":"references/four_tier_interpretation_framework.md","sizeBytes":4996,"isText":true},{"path":"references/gene_id_guidelines.md","sizeBytes":4960,"isText":true},{"path":"references/htmlwidget_visibility_rules.md","sizeBytes":2475,"isText":true},{"path":"references/hybrid_architecture_examples.md","sizeBytes":1694,"isText":true},{"path":"references/hybrid_architecture_guide.md","sizeBytes":2752,"isText":true},{"path":"references/interpretation_narrative_examples.md","sizeBytes":5760,"isText":true},{"path":"references/interpretation_templates.md","sizeBytes":5608,"isText":true},{"path":"references/lightweight_testing.md","sizeBytes":5699,"isText":true},{"path":"references/liquid_glass_theme_guide.md","sizeBytes":3992,"isText":true},{"path":"references/metric_explanation_protocol.md","sizeBytes":5912,"isText":true},{"path":"references/no_overdefensive_code.md","sizeBytes":4745,"isText":true},{"path":"references/numeric_accuracy_verification.md","sizeBytes":1314,"isText":true},{"path":"references/plot_language.md","sizeBytes":2792,"isText":true},{"path":"references/plot_quality_standards.md","sizeBytes":7562,"isText":true},{"path":"references/serial_review_protocol.md","sizeBytes":1929,"isText":true},{"path":"references/statistical_inference_protocol.md","sizeBytes":4129,"isText":true},{"path":"references/workflow_checklist.md","sizeBytes":4280,"isText":true},{"path":"references/workflow_modes.md","sizeBytes":3830,"isText":true},{"path":"scripts/bootstrap_liquid_glass.py","sizeBytes":3874,"isText":true},{"path":"scripts/check_figure_table_interpretation.py","sizeBytes":20246,"isText":true},{"path":"scripts/check_htmlwidget_visibility.py","sizeBytes":10480,"isText":true},{"path":"scripts/check_interpretation_quality.py","sizeBytes":29923,"isText":true},{"path":"scripts/check_pipeline_contract.py","sizeBytes":3214,"isText":true},{"path":"scripts/check_plot_readability.R","sizeBytes":11126,"isText":false},{"path":"scripts/check_rmd_template_yaml.py","sizeBytes":3485,"isText":true},{"path":"scripts/check_targets_renv.py","sizeBytes":9242,"isText":true},{"path":"scripts/validate_paths.R","sizeBytes":7464,"isText":false},{"path":"SKILL.md","sizeBytes":14801,"isText":true},{"path":"templates/00.Environment.R","sizeBytes":7549,"isText":false},{"path":"templates/analysis_plan_template.yaml","sizeBytes":2265,"isText":true},{"path":"templates/complexheatmap_template.R","sizeBytes":2909,"isText":false},{"path":"templates/datatables_helper.R","sizeBytes":1488,"isText":false},{"path":"templates/functions_template.R","sizeBytes":558,"isText":false},{"path":"templates/liquid_glass_lightbox.html","sizeBytes":23166,"isText":false},{"path":"templates/liquid_glass_theme.css","sizeBytes":32479,"isText":false},{"path":"templates/nature_colors.R","sizeBytes":356,"isText":false},{"path":"templates/nature_theme.R","sizeBytes":2663,"isText":false},{"path":"templates/plot_delivery_helpers.R","sizeBytes":7474,"isText":false},{"path":"templates/plotly_template.R","sizeBytes":1738,"isText":false},{"path":"templates/R_data_template.R","sizeBytes":928,"isText":false},{"path":"templates/renv/activate.R","sizeBytes":384,"isText":false},{"path":"templates/Rmd_simple_template.Rmd","sizeBytes":2995,"isText":false},{"path":"templates/Rmd_template.Rmd","sizeBytes":12523,"isText":false},{"path":"templates/_targets.R","sizeBytes":1710,"isText":false},{"path":"templates/tests/complex_smoke_test.R","sizeBytes":1864,"isText":false},{"path":"templates/tests/project_subset.R","sizeBytes":1433,"isText":false},{"path":"templates/tests/simple_smoke_test.R","sizeBytes":1745,"isText":false},{"path":"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