提示词模板：把 R 复现任务讲清楚

一份好的任务说明书，能让 AI 少翻车、你少返工

🕐 10 分钟速览 🎯 难度 入门 📋 即用型模板 🤖 适配 Claude Code / 网页版

提示本页你会得到什么

一套可直接复制套用的提示词，面向 R / 论文复现 场景：任务说明书的六要素、每次对话开头的「背景卡片」，以及三个常见场景模板。每个代码框右上角都有复制按钮，点一下即可粘贴给 Claude Code 或网页版 AI。

1 任务说明书的六要素

无论用对话式 AI 还是执行型 Agent（Claude Code），一份好的任务说明都应包含六个要素：

  1. 目标：一句话说清要得到什么结果。
  2. 输入：数据文件、说明文档、已有代码的路径。
  3. 输出：结果以什么形式交付（.R 脚本、report.md、图表），放哪个文件夹。
  4. 修改边界：不许动的东西（如原始数据 data/ 不得修改）、不许删的文件。
  5. 风格要求：中文注释、相对路径、变量命名规范等。
  6. 验收标准：怎样才算做对了（如「样本量对得上」「固定效应设成双向」「图能重画出来」）。

两条通用纪律，写进说明书能显著减少翻车：

  • 先计划、后修改：复杂任务的第一条指令永远是「先阅读项目结构并列出计划，不要动手改」。在 Claude Code 里可以先按 Shift+Tab 进入 Plan 模式再发这条。
  • 小步修改、逐项检查：一次只改少量文件，改完核对结果，再进行下一步。

2 通用「背景卡片」

每次开新对话时，先粘这一段，避免 AI 忘记你的环境和数据结构：

【项目背景】请记住以下信息，本次对话的所有代码都基于它。
- 项目：<一句话描述>
- 环境：R + RStudio；面板/回归用 plm 或 fixest，作图用 ggplot2；
  如缺包用 install.packages() 安装（已配好清华 CRAN 镜像）
- 数据：data/ 下有 <文件名与列说明>
- 规范：相对路径、中文注释、原始数据不得修改、结果只写入 outputs/
- 当前进度：<已完成什么，正在做什么>
接下来请帮我：…… <本次具体任务> ……
注记R 版和 Python 版的差别在哪

对比公开课二的 Python 提示词模板：结构完全一样，只换了三处——语言换成 R、装包换成 install.packages() + CRAN 镜像（对应 Python 的 conda/pip）、回归换成 plm/fixest、作图换成 ggplot2。把这三处填对，模板就能直接用。

3 场景模板一：数据检查与面板回归

适合「一批面板数据 + 一个回归目标」的常规任务（本站 Grunfeld 案例 用的就是它的骨架）：

# 任务：数据检查与面板回归

## 目标
基于 data/ 下的面板数据，完成数据检查并跑出基准的固定效应回归，
输出可复现的 R 脚本与结果说明。

## 输入
- data/*.csv：原始数据（切勿修改）
- README.md：变量口径与分析要求

## 输出
- outputs/check.R：数据检查脚本
- outputs/analysis.R：回归与作图脚本
- outputs/report.md：结果说明，指出看哪一行、哪个系数

## 处理要求
- 数据检查：用 str()、summary() 看结构与描述统计；
  用 sapply(df, function(x) sum(is.na(x))) 数每列缺失值；
  用 table(df$<个体变量>) 确认是否为平衡面板
- 回归：<写清被解释变量、核心解释变量、是否取对数、控制变量>，
  固定效应务必写清是个体、时间还是双向：
  plm(y ~ x, data=df, model="within", effect="twoways", index=c("id","year"))
  或 fixest::feols(y ~ x | id + year, data=df)
- 路径一律相对路径；不要写死绝对路径；缺包先 install.packages()

## 修改方式
- 先阅读数据与 README，列出清洗与建模计划，等我确认后再执行
- 改完逐个文件说明改了什么
重要固定效应一定要写死

R 里 plm 默认只做个体固定效应，lm() 连固定效应都没有。想要双向固定效应（个体 + 时间），必须显式写 effect="twoways" 或 fixest 的 | id + year。这一句不写清，AI 极可能给你一个”能跑但口径不对”的模型。

4 场景模板二：把 R 报错交给 AI 排查

跑代码报错时，别自己硬猜，把报错原文交给 AI：

我在运行下面这段 R 代码时报错了，请帮我定位原因并给出修好的代码。
- 我的环境：R 4.x + RStudio，Windows（已配清华 CRAN 镜像）
- 我运行的命令 / 代码：<粘贴命令或代码>
- 完整报错信息：<从第一行到最后一行，原样粘贴>
请先说清报错的根本原因，再给出修改后的完整代码，并说明改了哪里。
提示R 新手最常撞的三类报错

发给 AI 时，若能顺带说明现象，定位更快：

  • could not find function "xxx"：包没装或没 library() 加载——先 install.packages() 再 library()。
  • there is no package called 'xxx'：包名拼错（R 区分大小写，ggplot2 ≠ Ggplot2），或镜像没配好下载失败。
  • Rtools is required：某些包要本地编译，Windows 需装对应版本 Rtools（见 R 环境搭建）。

5 场景模板三：生成图表并整理结果

请基于 outputs/ 里已有的分析结果，用 ggplot2 做两件事：
1. 画一张 <描述图的类型、横纵轴、分组/着色>，保存到 outputs/<文件名>.png，
   要求：坐标轴有中文/英文标签、图例清晰、用 ggsave() 保存、分辨率适合放进文档。
2. 把这张图的解读补进 outputs/report.md，用一两句话说清图说明了什么。
不要修改已有的数据和分析脚本。

更完整的任务说明书示例，见案例项目里的 README.md（Grunfeld 案例）。把这些模板换成你自己的数据和研究问题，就能直接用在真实的 R 复现项目里。