Автоматизация разработки в RStudio с помощью Gemini CLI В новом видео делюсь тем, как у меня сейчас автоматизирован процесс разработки. Речь пойдет про интеграцию RStudio и Gemini CLI. Gemini CLI это аналог Claude Code, но с хорошим бесплатным тарифом, который способен в значительной части покрыть ваши повседневные потребности по разработке и автоматизации, позволяя не переплачивать там, где это не нужно. В видео продемонстрирую пример решения одной из своих реальных задач, по переводу пакета на новую версию API. Разбираем, как запустить этот стек в RStudio и использовать для реальных задач. Что в видео: • Gemini CLI vs Claude Code: Почему я перешел на Gemini и как это экономит бюджет. • Настройка: Установка и получение API ключа. • Интеграция: Подключение CLI к RStudio. • Практика: Рефакторинг и перевод пакета rgoogleads на новую версию Google Ads API. • Паттерны: Как через GEMINI.md заставить модель писать код именно так, как вам нужно. • Расширение возможностей: Работа с MCP серверами. Тайм коды: 00:00 О чём это видео 01:00 Почему gemini cli, а не claude code 02:27 Установка gemini cli 03:56 Создание и установка API ключа 05:25 Подключение gemini cli к RStudio 06:08 Базовый пример использования gemini cli 08:13 Продвинутый пример использования gemini cli, перевод пакета rgoogleads на новую версию Google Ads API 14:30 Использование команд gemini cli 16:13 Как задать паттерны поведения модели в gemini cli, файл GEMINI.md 18:08 Как подключить gemini cli к MCP серверу 20:30 Пример использования MCP сервера в gemini cli 22:31 Заключение #видео_уроки_по_R
R4R4marketing, канал Алексея Селезнёва
CategoryBlogsLanguageRUFirst seenJul 06, 2026QualityVerified
Subscribers1.4K
Avg views2K
ERR145.2%
Price-- RUB
Price / subscriber--
Price / view--
Metrics updated: Jul 06, 2026
Recent posts
Наверняка вы в курсе, что проект bookdown.org прекращает свою работу . На данный момент там опубликовано более 7000 книг по R, с 15 января 2026 года на сайт уже нельзя загружать новые книги, а 31 января 2027 года сайт будет недоступен. Все свои курсы я изначально дублировал помимо bookdown на GitHub Pages, так что если у вас где то в закладках сохранены ссылки на bookdown, то лучше их заменить на эти: • Язык R для пользователей Excel • Введение в dplyr 1.0.0 • Циклы и функционалы в языке R • Разработка telegram ботов на языке R • Разработка пакетов на языке R • Язык R для разработки AI инструментов #новости_и_релизы_по_R
Интерфейс для общения с данными на естественном языке: новый урок по пакету querychat В новом уроке курса "Язык R для разработки AI инструментов" мы разбираем, как превратить ваше Shiny-приложение в аналитического ассистента, который понимает вопросы на человеческом языке и самостоятельно пишет SQL-запросы к вашим таблицам. Пакет querychat решает одну из главных проблем интеграции LLM с базами данных — проблему точности и безопасности. Мы разберем архитектуру Text-to-SQL, где модель не галлюцинирует цифрами, а выполняет реальный код в вашем окружении. В этом видео: ● Принцип работы Text-to-SQL: как LLM переводит вопросы в точный программный код ● Безопасность данных: почему querychat передает только метаданные схемы, не отправляя сами данные в облако ● Настройка TableSchema: учим модель понимать структуру ваших таблиц, типы столбцов и категории ● Интеграция в Shiny: использование готовых модулей для быстрого развертывания аналитического чата ● Прозрачность и контроль: визуализация сгенерированного SQL-кода для проверки пользователем ● Использование DuckDB в качестве высокопроизводительного движка для запросов Тайм-коды урока: 00:00 Введение 01:36 Демонстрация интерфейса построенного на основе пакета querychat 04:27 Как работает querychat 06:06 Создание и запуск интерфейса с помощью querychat 09:50 Подключение внешних источников данных 10:53 Предоставление дополнительного контекста 18:22 Интеграция querychat в свои Shiny приложения 27:28 Инструменты в querychat 30:16 Заключение Ссылки: • Видео на Youtube • Курс "Язык R для разработки AI инструментов" #курсы_по_R
Мультиагентные системы в R: пакет mini007 Опубликовал шестой урок курса "Язык R для разработки AI инструментов" . Новый урок посвящен проектированию автономных ИИ-команд. Разбираем, как распределять задачи между специализированными агентами и координировать их работу через LeadAgent . Ключевые темы: • Создание и настройка агентов: системные промпты, лимиты и бюджеты. • Автоматизация: генерация и выполнение R-кода, самопроверка ответов (LLM-as-a-judge). • Архитектура MAS: декомпозиция задач, общая память и итерационные циклы. • Human-in-the-loop: интеграция человека в цикл принятия решений для контроля и правки промежуточных результатов. • Агентные диалоги: организация взаимодействия между несколькими моделями для решения сложных кейсов. Тайм-коды: 00:00 Введение 01:08 Создание объекта класса Agent 07:09 Управление бюджетом агента 09:20 Выполнение R-кода агентом 11:43 Проверка качества ответов 18:56 Теория мультиагентных систем 20:43 Настройка MAS в mini007 29:07 Контроль человеком (HITL) 33:44 Диалог двух агентов 39:08 Интеграция в Shiny Ссылки: • Видео на Youtube • Курс "Язык R для разработки AI инструментов" #курсы_по_R
plumber2 0.2.0 Совсем недавно я рассказывал про plumber2, и вот появился его свежий релиз. Вышла версия 0.2.0, и это уже не просто косметическое обновление. Пакет постепенно доводят до состояния, когда его можно спокойно использовать в продакшене для реальных API-сервисов на R. 1. Поддержка OpenTelemetry Главное нововведение — интеграция с OpenTelemetry. Если коротко, теперь можно: • собирать трассировки запросов; • получать метрики; • логировать события; • подключать внешние системы мониторинга. Это важно для всех, кто строит API не «для себя», а для команды или продукта. Можно видеть, какие эндпоинты тормозят, где возникают ошибки, как распределяется нагрузка. Для микросервисной архитектуры это особенно актуально. OpenTelemetry можно использовать и как систему логирования, а не только для трейсинга. 2. Встроенная аутентификация В 0.2.0 появилась удобная система guards для защиты маршрутов. Поддерживаются разные способы авторизации: basic, bearer-токены, API-ключи, OAuth2, OpenID Connect. Всё подключается через пакет fireproof и настраивается довольно гибко. Можно комбинировать схемы доступа, например разрешать вход по basic или по ключу вместе с Google-аутентификацией. Для корпоративных API это серьёзный шаг вперёд. Теперь не нужно изобретать свою систему доступа поверх plumber2 . 3. Datastore через аннотацию Добавили аннотацию @datastore . Раньше хранилища состояния нужно было описывать только в коде. Теперь их можно объявлять рядом с обработчиками. Это упрощает работу с сессиями, токенами и другими persistent-данными. Код становится чище, структура API понятнее. 4. Улучшения report-endpoints Доработали механизм отчётных эндпоинтов. Появилась функция api_report() , которая расширяет возможности тега @report . Можно гибче настраивать параметры, автоматически учитывать их в OpenAPI-документации и отдавать отчёты, например, на базе Quarto. Это удобно для аналитических API, где нужно по запросу формировать отчёты или выгрузки. Ссылки: Более подробно про релиз можно узнать из статьи "plumber2 0.2.0" . #новости_и_релизы_по_R