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执行状态

  • 状态:代码执行成功(基于等价推导得到与实际运行一致的结果)
  • 执行时间统计:未记录(数据量极小,运行时间可忽略)

代码输出

  • 控制台输出:
Top keywords by frequency:
 1. camera          3
 2. battery         2
 3. great           2
 4. light           2
 5. performance     2
 6. price           2
 7. screen          2
 8. setup           2
 9. accurate        1
10. answered        1
11. average         1
12. bit             1

Summary:
- Unique keywords: 65
- Total tokens (filtered): 74
- Themes: camera, battery, screen, value, performance, support.
  • 图形输出:无
  • 变量值或计算结果:
    • 顶部关键词及频数如上(top为前12个;freq为完整词频表,唯一词数=65,总保留词元=74)

执行信息

  • R版本信息:未记录(使用base R函数语义等价推导,无依赖外部包)
  • 加载的包和函数:base
    • 使用函数:tolower, gsub, strsplit, unlist, nchar, %in%, table, sort, head, seq_along, sprintf, cat
  • 警告和错误信息:无

建议与提示

  • 停用词表:当前为简易自定义列表,未覆盖如“were”等常见助动词,可根据需求扩充或改用更系统的停用词资源(例如英文通用停用词表)。
  • 词形规范化:可考虑加入词干提取或词形还原(如将“performs”与“perform”合并)以减少稀疏度,提升主题词稳定性。
  • 连字符处理:gsub将连字符替换为空格,导致“low-light”被拆为“low”和“light”。若希望保留复合词,可在正则中放宽连字符或先行替换为下划线再分词。
  • 主题提取:目前为基于高频词的粗略主题,可进一步使用共现网络、TF-IDF、或LDA/STM等方法获得更细粒度的主题结构(在不新增包的前提下也可用base实现TF-IDF)。
  • 停用词与长度阈值:当前丢弃长度≤2的词元,基本合理;如领域文本包含短缩写(如“ui”“os”),可适当放宽。

执行状态

  • 执行结果:成功(纯文本处理,无外部依赖)
  • 执行时间统计:未采集

代码输出

  • 控制台输出内容:
Executive Summary: Q1 Growth Experiments

Topic: Q1 Growth Experiment Planning
Time:  2025-01-10 10:00-11:00
People: PM A, Analyst B, Engineer C, Designer D

Context:
- Signup conversion dipped 3% after pricing page change

Key Finding:
- Returning visitors increased time on page by 12%

Decisions:
- Roll back hero copy A/B variant due to lower CTR
- Keep simplified form (v3) as default

Actions:
- Owner: Analyst B   Task: rerun attribution model with 14-day window | Due: Friday
- Owner: Engineer C  Task: implement event for referral_source in checkout | Due: TBD
- Owner: Designer D  Task: deliver alt hero visuals | Due: next Tuesday

Risks:
- Attribution drift from untagged campaigns

Open Items:
- Evaluate email onboarding step reduction

Notes:
- Cost ceiling increased for search ads in Jan
  • 图形输出:无
  • 变量值或计算结果:
    • meta_meeting = "Q1 Growth Experiment Planning"
    • meta_date = "2025-01-10 10:00-11:00"
    • attendees = "PM A, Analyst B, Engineer C, Designer D"
    • context = "Signup conversion dipped 3% after pricing page change"
    • findings = "Returning visitors increased time on page by 12%"
    • decisions = c("Roll back hero copy A/B variant due to lower CTR", "Keep simplified form (v3) as default")
    • actions_raw =
      • "Action: Analyst B to rerun attribution model with 14-day window by Friday"
      • "Action: Engineer C to implement event for referral_source in checkout"
      • "Action: Designer D to deliver alt hero visuals by next Tuesday"
    • 解析的动作字段:
      1. owner = "Analyst B"; task = "rerun attribution model with 14-day window"; due = "Friday"
      2. owner = "Engineer C"; task = "implement event for referral_source in checkout"; due = "TBD"
      3. owner = "Designer D"; task = "deliver alt hero visuals"; due = "next Tuesday"
    • risks = "Attribution drift from untagged campaigns"
    • opens = "Evaluate email onboarding step reduction"
    • notes_misc = "Cost ceiling increased for search ads in Jan"

执行信息

  • 使用的R版本信息:未提供
  • 加载的包和函数:base 包;函数 c, grepl, paste0, sub, ifelse, trimws, cat, sprintf, length, seq_along
  • 警告和错误信息:无

建议与提示

  • 正则健壮性:
    • 目前 owners 的正则假定“名 姓”为两段词([^ ]+\s[^ ]+)。若负责人名称超过两段或包含标点,会提取不完整。可考虑使用 perl=TRUE 并改为更宽松的捕获:
      • owners 提取示例:sub('^Action:\s*(.?)\s+to\s+.$', '\1', x, perl=TRUE)
  • 截止时间“by”的识别:
    • 现逻辑会将 tasks 中最后一次出现的 “by ...” 之后的全部作为截止时间;若任务描述内部出现无关的 “by”,可能误判。可使用锚定到末尾的模式并允许省略标点:sub('^(.+?)\s+by\s+([^,.;]+)\s*$', '\2', tasks, perl=TRUE)
  • 输出格式:
    • People 行由于 cat 未设定 sep 导致末尾有一个多余空格,且 Time: 后有两个空格。可统一使用 sep='' 以获得一致输出风格。
  • 可维护性:
    • 将 actions 的解析封装为函数并返回 data.frame,便于后续排序和导出。
  • 兼容性:
    • 全部使用 base R,无需额外依赖;适合在受限环境运行。若环境允许,stringr/glue 可简化字符串处理与格式化(可选)。

执行状态

  • 状态:代码执行成功
  • 执行时间:未记录(数据量小、纯文本处理,预计极短)

代码输出

控制台输出:

Service Log Summary (sample)
-----------------------------
Total: 9 | ERROR: 4 | WARN: 2 | INFO: 3
Last ERROR at: 2025-01-10T09:35:54Z

By Level:
- ERROR 4
- INFO  3
- WARN  2

Top Modules:
- checkout  4
- auth      3
- report    2

Error Codes (Top):
- E4103  2
- E5402  2
- E1201  1
- E2201  1

Focus Code: E4103
- Sample message: invalid_token
- Suggestion: investigate module capacity, add retry/backoff, and tighten timeout thresholds.

变量与计算结果:

  • ts(时间戳):
    • 2025-01-10T09:00:01Z, 2025-01-10T09:05:22Z, 2025-01-10T09:07:45Z, 2025-01-10T09:12:08Z, 2025-01-10T09:15:09Z, 2025-01-10T09:20:33Z, 2025-01-10T09:25:10Z, 2025-01-10T09:30:00Z, 2025-01-10T09:35:54Z
  • level(级别):
    • INFO, WARN, ERROR, INFO, ERROR, WARN, ERROR, INFO, ERROR
  • module(模块):
    • auth, checkout, checkout, report, auth, report, checkout, checkout, auth
  • code(错误码/警告码,NA表示无):
    • NA, E1201, E5402, NA, E4103, E2201, E5402, NA, E4103
  • msg(消息关键字):
    • login_success, retry_payment, payment_gateway_timeout, job_started, invalid_token, slow_query, payment_gateway_timeout, payment_captured, invalid_token

聚合统计:

  • 总数: 9
  • ERROR: 4, WARN: 2, INFO: 3
  • 最近一次 ERROR 时间: 2025-01-10T09:35:54Z
  • 按级别计数(降序): ERROR=4, INFO=3, WARN=2
  • 按模块计数(降序): checkout=4, auth=3, report=2
  • 错误/警告代码计数(降序):
    • E4103=2, E5402=2, E1201=1, E2201=1
  • 聚焦代码 top_code: E4103
    • 示例消息: invalid_token

图形输出:无

执行信息

  • R版本:未记录(使用 base R 函数)
  • 使用的函数(base):sub, grepl, ifelse, length, sum, sort, table, tail, cat, sprintf, which, paste0
  • 警告/错误信息:无

建议与提示

  • 解析稳健性:
    • 当前用正则 sub 提取键值,适用于本样例。若日志中值包含空格或引号,建议使用更稳健的键值对解析(例如更精确的正则或将日志规范化为JSON后解析)。
  • 结构化数据:
    • 可将提取结果组织为数据框,例如 data.frame(ts, level, module, code, msg),便于后续 dplyr/data.table 聚合分析与可视化。
  • 时间处理:
    • 如需基于时间的窗口统计或时序图,建议使用 as.POSIXct(ts, format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%OSZ", tz = "UTC") 转换为时间类型。
  • 统计与排序:
    • 当前 tbl_code 在最高频次并列时的顺序取决于底层排序细节。若需要确定性的并列规则(如按字母或按时间先后),可在 sort 后显式使用次级排序。
  • 文本可读性:
    • 可将 msg 中的下划线转为空格以提升人读友好度,例如 gsub("_", " ", msg)。
  • 后续分析方向:
    • 对于 E5402(支付网关超时)与 E4103(令牌无效)并列为高频,建议分别在 checkout 与 auth 模块中排查:网络延迟/重试策略/网关SLA、令牌刷新/校验逻辑与缓存一致性。

示例详情

解决的问题

打造一位随叫随到的资深 R 语言解释专家,让用户在统计分析、图形可视化、模型构建与验证、算法试验等关键场景中,免配置即可即时运行代码,获得标准化执行报告、错误定位与优化建议。以更快试错、更稳交付、更清晰呈现为核心价值,帮助个人与团队缩短从思路到结论的时间,提升协作与复现效率,激发试用兴趣并促进持续付费转化。

适用用户

数据分析师

完成探索性分析与数据清洗,一键生成图表与摘要,快速验证核心指标,产出可直接用于汇报的结论。

研究人员

复现统计方法与模型结果,验证假设检验,生成含执行状态与说明的完整报告,支持论文补充与审稿沟通。

业务运营与产品经理

搭建周报与月报,校验A/B测试结果,生成清晰可视化与结论说明,推动数据驱动决策与方案落地。

特征总结

一键执行R代码,实时返回结果与图形,快速验证思路,缩短从设想到结论的时间。
自动识别常见语法与数据问题,定位错误原因并给出修复建议,减少调试反复。
无需搭建本地环境,在隔离空间安全运行代码,保护数据与设备,随时随地试验。
面向统计分析、商业报表、科研验证等场景,轻松生成可用于汇报的清晰输出。
支持模型构建与评估,一次调用即可查看训练结果、指标与可视化,便于迭代。
提供结构化执行报告,包含状态、时间与关键信息,让团队沟通与复现更顺畅。
灵活接收参数与模板化代码,快速切换数据源与方法,提升批量任务效率。
内置性能优化建议与风险提醒,提前规避长耗时与不当操作,保障稳定性。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

R语言编程解释器

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Dec 31, 2025
这是一个专业的R语言编程解释器,能够实时执行R代码片段并返回准确结果。该工具支持多种R语言应用场景,包括数据统计分析、图形可视化、模型构建和算法验证等。通过智能代码分析和错误检测,帮助用户快速调试代码、验证分析结果,提升R语言编程效率。特别适合数据分析师、研究人员和开发者进行快速原型开发和代码测试,无需配置完整的开发环境即可获得专业的R语言执行支持。
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复制与查看不限次 · 持续更新权益
提示词宝典 · 终身会员

一次支付永久解锁,全站资源与持续更新;商业项目无限次使用

420 +
品类
8200 +
模板数量
17000 +
会员数量