Maguyva 的 R 支持：面向分析与包代码的代码图谱

R 让浅层 AI 工具栽跟头的地方

R 把基础函数、包函数和你自己的函数放在同一个扁平命名空间里。点号是名字的一部分，而不是成员访问：is.na、data.frame 和 print.summary_table 都是单个标识符。把 print.summary_table 读成 print 上方法的工具会弄错结构，而记录每个基础调用的工具会把你的函数埋在 c() 和 paste() 底下。

Maguyva 保持 R 名称完整，并过滤基础函数噪声，让智能体看到分析真正依赖的函数。

Maguyva 在 R 中提取什么

Maguyva 把 .R、.Rmd 和 .Rnw 文件映射为 R。赋值给名字的函数（如 clean_survey <- function(df)）会以该名字提取，匿名函数不视为定义。带点号的名字永远不会被拆成接收者和成员。

一些基础 R 调用会被刻意保留在图谱中，因为它们展示了分析代码的连接方式：S3 与 S4 分派（UseMethod、standardGeneric）、apply 家族（lapply、sapply、vapply、mapply）、模型拟合（lm、predict、anova）、包加载（library、require），以及用 tryCatch 进行的错误处理。

图谱还会记录实例化和读写。

智能体提示词示例

• “谁调用了 clean_survey，哪些模型使用了它的输出？”（先用 find_symbol，再用 dependency_search 的 incoming 方向）
• “哪些函数调用了 fit_model？”（dependency_search）
• “追踪从 load_raw_data 到最终回归的路径。”（get_task_context）

已知限制

• 约 800 个基础 R、stats 和 graphics 名称会从关系中过滤掉，例如 print、paste、c、data.frame、绘图调用和随机数生成函数。查找它们请使用 text_pattern_search。
• R 用普通函数调用来创建类和加载包，因此 structural_search 中的 classes、imports 和 variables 预设什么也选不到。请使用 find_symbol 和 text_pattern_search。
• .Rmd 和 .Rnw 文件会整体按 R 语法读取，而不是逐个代码块读取，因此 R Markdown 和 Sweave 文档的结果可能不完整。
• R 没有装饰器语法，因此装饰器关系被标记为不适用。

后续步骤

通过快速入门连接仓库，然后在兼容性页面查看支持矩阵。混合数据科学仓库也请阅读 Python 指南。