library(purrr)

fibonacci <- accumulate(1:10, function(acc, _) {

library(dplyr)

library(dplyr)

library(dplyr)

library(dplyr)

library(httr2)

while (!resp_stream_is_complete(resp)) {

url_modify("https://example.com", hostname = "github.com")

url_modify_query("http://example.com?a=1&b=2", a = 10)

url_modify_relative("https://example.com/a/b/c.html", "/d/e/f.html")

req <- request("https://s3.amazonaws.com/bucketname") |> 

install.packages("S7")

Range <- new_class("Range",

greeting <- new_generic("greeting", function(x) NULL)

Employee <- new_class("Employee", parent = Range, properties = list(

library(knitr)

install.packages(c("tuneR", "seewave", "googledrive", "googleAuthR", "googleLanguageR", "av"))

library(tuneR)

# Пример использования:

> transcript_mp3
[1] "небольшая текстовая начитка для преобразования речи в текст с помощью языка R"

from numpy import array

dplyr::filter(penguins, bill_len > 40)

library(dplyr)

use("dplyr", c("filter", "select"))

penguins |>

pak::pak("tidyverse/elmer")

chat <- chat_openai(model = "gpt-4o-mini")

live_console(chat)

my_function <- function() {

chat$chat("Выдели ключевые слова из текста")

chat$chat("Кто создал R?")

chat <- chat_openai(system_prompt = "Отвечай всегда кратко и на русском языке.")

round_math <- function(x) {

custom_round <- function(x, digits = 0) {

exec(fn, !!!args)

# Конфигурация для разных API endpoints

# Параметры для разных типов отчётов

# Создаём кэш часто используемых параметров

validate_and_exec <- function(fn, args) {

library(S7)

class_readr_opts <- new_class(

read_csv <- function(

library(patchwork)

p1 <- ggplot(mtcars) +

Цель elmer — предоставить удобную для пользователя оболочку для наиболее распространенных API-интерфейсов для вызова llm. Основные цели разработки включают поддержку потоковой передачи и упрощение регистрации и вызова функций R.

chat <- new_chat()