Republié à partir de l’original sur https://blog.stephenturner.us/p/ctrlvee-extract-external-r-code-insert-inline-positron-rstudio-addin.

Vous êtes-vous déjà retrouvé à parcourir une page pkgdown ou un livre Quarto, à copier et coller des morceaux de code de votre navigateur dans votre IDE ? Oui, et c’est un désagrément mineur.

Mon ami et collègue VP Nagraj a publié un nouveau package R appelé ctrlvee cela rend les choses beaucoup plus faciles.

Cela fait une chose. Placez votre curseur n’importe où dans un script R dans Positron ou RStudio, appelez le complément, fournissez une URL et quelques millisecondes plus tard, vous aurez tout le code de cette page dans votre éditeur, séparé par des limites de morceaux (avec quelques métadonnées et une note à vérifiez la licence!).

Le package README fournit une démonstration utilisant le chapitre « Validation des données et assurance qualité » de mon Formation de l’équipe de science des données livre (dstt.stephenturner.us).

1. Installez le paquet : install.packages("ctrlvee")

2. Exécutez le complément. Dans Positron, vous ouvrirez la palette de commandes, recherchez Run RStudio Addin, puis extraire le code R externe et l’insérer en ligne. Vous recevrez un modal vous demandant une URL.

3. Collez-en un. Par exemple,

4. Le code R du site apparaît dans votre éditeur 🚀

Voici une démo.

Voici à quoi ressemble le code extrait/inséré, de cette source.

# -----------------------------------------------------------------
# Chunks fetched by ctrlvee from: 
# Strategy: Rendered HTML page
# Date: 2026-05-16 05:14:44
# Chunks: 8
# NOTE: Check the source license before reusing this code.
# -----------------------------------------------------------------

flu <- data.frame(
    week = c(1, 2, 3, 4, 4),
    county = c("Fairfax", "Arlington", NA, "Loudoun", "Loudoun"),
    disease = c("Flu", "Flu", "Flu", "Flu", "Flu"),
    cases = c(23, 41, 18, -5, 12),
    rate = c(2.1, 3.8, 1.6, NA, 1.1)
)

flu

# ---- chunk boundary ----

if (any(flu$cases < 0, na.rm = TRUE)) {
    stop("Negative case counts detected. Inspect raw data before proceeding.")
}

# ---- chunk boundary ----

stopifnot(
    "Negative case counts" = all(flu$cases >= 0, na.rm = TRUE),
    "Missing county values" = !anyNA(flu$county),
    "Duplicate records" = !anyDuplicated(flu[, c("week", "county")])
)

# ---- chunk boundary ----

install.packages("pointblank")

# ---- chunk boundary ----

library(pointblank)

agent <- create_agent(tbl = flu, label = "Weekly flu surveillance") |>
    col_vals_gte(
        columns = cases,
        value = 0,
        label = "Case counts must be non-negative"
    ) |>
    col_vals_not_null(
        columns = c(week, county),
        label = "Week and county cannot be missing"
    ) |>
    rows_distinct(
        columns = c(week, county),
        label = "No duplicate week/county records"
    ) |>
    interrogate()

agent

# ---- chunk boundary ----

create_agent(tbl = flu, label = "Weekly flu surveillance — extended") |>
    col_is_numeric(
        columns = c(cases, rate),
        label = "Case count and rate must be numeric"
    ) |>
    col_vals_in_set(
        columns = disease,
        set = c("Flu", "COVID-19", "RSV"),
        label = "Disease must be from the approved list"
    ) |>
    col_vals_between(
        columns = week,
        left = 1,
        right = 52,
        label = "Week must be between 1 and 52"
    ) |>
    col_vals_gte(
        columns = rate,
        value = 0,
        na_pass = TRUE,
        label = "Rate must be non-negative (NAs allowed)"
    ) |>
    interrogate()

# ---- chunk boundary ----

if (!all_passed(agent)) {
    stop("Data validation failed. Review the agent report before proceeding.")
}

# ---- chunk boundary ----

library(readr)
library(pointblank)

flu <- read_csv("data/flu-2024.csv")

# Validate immediately after reading
agent <- create_agent(tbl = flu, label = "flu-2024 validation") |>
    col_vals_gte(columns = cases, value = 0, label = "No negative counts") |>
    col_vals_not_null(columns = c(week, county), label = "No missing keys") |>
    rows_distinct(columns = c(week, county), label = "No duplicate records") |>
    interrogate()

if (!all_passed(agent)) {
    stop("Validation failed — see agent report above.")
}

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