前言

如果你是 R 语言用户，一定对 RStudio 不陌生。而现在，RStudio 的开发公司 Posit（原 RStudio 公司）推出了下一代数据科学 IDE —— Positron。 Positron 不仅继承了 RStudio 对 R 语言的优秀支持，还原生集成了 AI 编程助手，可以帮你写代码、调试、重构，甚至解释复杂的代码逻辑。 本文将手把手教你如何在 Positron 中配置 GPT 最新模型（如 GPT-5.2、GPT-4o），让 AI 成为你的编程助手。

1. 准备工作

1.1 下载安装 Positron

访问 Positron 官网下载：https://positron.posit.co/download.html 支持 Windows、macOS 和 Linux。

1.2 获取 API Key

要使用 AI 功能，你需要先获取一下bioinfoark的key: https://www.bioinfoark.com/?page_id=902

点击免费领取 Key即可领取key, 点击下方的充值按钮即可充值.

💡 bioinfoark 的 API 支持多种模型，包括 GPT-5.2、GPT-4o 等最新模型，按用量计费, 没有月费, 用多少付多少即可~

2. 配置 settings.json

2.1 打开设置文件

在 Positron 中，按下快捷键Ctrl+Shift+P（Windows）或 Cmd+Shift+P（macOS) ，输入：

Preferences: Open User Settings (JSON)

2.2 启用 AI Assistant 将以下配置粘贴到 settings.json 文件中：

{
    "positron.assistant.enabledProviders": ["openai-compatible"],
    "positron.assistant.models.include": [
        "^gpt-4o-mini$",
        "^gpt-4o$",
        "^gpt-5\\.2$"
    ],
    "positron.assistant.models.preference.global": "gpt-4o-mini",
    "positron.assistant.enable": true
}

配置说明：

设置项	作用
enabledProviders	启用 OpenAI 兼容的自定义 Provider
models.include	用正则表达式过滤模型，^...$ 表示精确匹配
models.preference.global	设置默认模型

保存后，按Ctrl+Shift+P（Windows）或 Cmd+Shift+P（macOS) 之后, 再运行命令

Developer: Reload Window 

重新加载 Positron。

2.3 配置 API 连接

按 Cmd+Shift+P，输入 Positron Assistant: Configure Language Model Providers 选择 Custom Provider 填入：

API Key: 你的 bioinfoark API Key

Base URL: https://oa.ai01.org/v1

点击 Sign in 即可使用!

3. 设置自定义 Prompt

为了让 AI 更懂 R 语言和你的编程风格，我们可以创建自定义 Prompt。

3.1 创建 Prompt 文件

按 Cmd+Shift+P，输入

Chat: New Prompt File…

选择最下面的 User Data（全局生效） 输入文件名，如 r-code

3.2 编写 R 语言专属 Prompt

将生成的 r-code.prompt.md 文件内容替换为：

---
name: "R Code Assistant"
description: "R 语言高级编程助手"
mode: agent
---

你是一位资深的 R 语言高级架构师，专注数据科学与可重复研究。请遵守以下规则：

## 代码风格
- 优先使用 tidyverse（dplyr、tidyr、ggplot2），避免 base R 的冗长写法，除非用户明确要求
- 变量命名使用 snake_case
- 使用管道操作符 |> 或 %>%
- 适当换行与注释，保持可读性

## 输出规范
- 先给简短思路，再给完整可运行代码
- 若涉及包，请注明需要 library() 哪些包
- 代码注释使用中文

## 代码重构
- 若用户给的是混乱或旧风格 R 代码，主动建议重构为现代 tidyverse 风格并说明理由

## 可视化
- 优先使用 ggplot2 进行数据可视化
- 图表添加清晰的标题和轴标签

保存后，在 Chat 输入框输入 / 就能看到并使用这个 Prompt。

4. 实战演示：用 AI 重构丑陋的 R 代码

现在来看看 AI 的实际效果。

4.1 原始代码（反面教材）

下面是一段"能跑但很烂"的 R 代码：

data(iris)
sl=iris$Sepal.Length;sw=iris$Sepal.Width;sp=iris$Species
cols=c()
for(i in 1:nrow(iris)){
if(sp[i]=="setosa"){cols=c(cols,"red")}
else if(sp[i]=="versicolor"){cols=c(cols,"green")}
else{cols=c(cols,"blue")}}
plot(sl,sw,col=cols,pch=16,xlab="",ylab="",main="iris")
m1=mean(sl[sp=="setosa"]);m2=mean(sl[sp=="versicolor"]);m3=mean(sl[sp=="virginica"])
legend("topright",legend=c("setosa","versicolor","virginica"),col=c("red","green","blue"),pch=16)
abline(v=c(m1,m2,m3),lty=2)

这段代码的问题：

• 变量命名混乱（sl, sw, sp, m1, m2, m3）
• 用 for 循环拼接向量（效率极低）
• 没有换行和缩进
• 使用 base R plot（丑）
• xlab/ylab 为空
• 硬编码颜色

生成的结果也很丑

4.2 使用 AI 重构

1. 选中这段代码(这一步很重要!)
2. 右键选择 Positron Assistant 或使用快捷键打开 Inline Chat
3. 输入：请用 tidyverse 风格重构这段代码，使用 ggplot2 绘图 ,..

   4.3 AI 重构后的代码

   然后GPT就可以帮你重构代码:

library(tidyverse)

# 计算每个物种的萼片长度均值
species_means <- iris |>
  group_by(Species) |>
  summarise(mean_sepal_length = mean(Sepal.Length))

# 绑制散点图
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_vline(
    data = species_means,
    aes(xintercept = mean_sepal_length, color = Species),
    linetype = "dashed"
  ) +
  scale_color_manual(values = c("setosa" = "#E41A1C", 
                                 "versicolor" = "#4DAF4A", 
                                 "virginica" = "#377EB8")) +
  labs(
    title = "Iris 数据集：萼片长度与宽度的关系",
    x = "萼片长度 (cm)",
    y = "萼片宽度 (cm)",
    color = "物种"
  ) +
  theme_minimal()

FAQ

1. 为什么选这 3 个模型？

模型	适用场景	成本
gpt-4o-mini	日常编程、简单任务	💰 最便宜，推荐默认
gpt-4o	中等复杂度、调试重构	💰💰 中等
gpt-5.2	复杂架构、疑难问题	💰💰💰 最强但最贵

2. 是否支持 Claude 和 Gemini？

目前 Positron 对 Claude 和 Gemini 模型的支持存在兼容性问题：

1. Claude 模型：Positron 发送的 tool_choice 参数格式与 Claude API 不兼容，会报错 tool_choice: Input should be a valid dictionary

2. Gemini / Grok 模型：虽然bioinfoark支持这些模型，但 Positron 的模型过滤逻辑无法正确识别，导致不显示在选择列表中.

⚠️ 这是 Positron 目前的限制，与 bioinfoark API 服务无关。bioinfoark 的 API 完整支持 Claude、Gemini、Grok 等模型，在其他支持这些模型的客户端（如 ChatBox、NextChat、Cherry studio 等）中可以正常使用。

期待 Positron 后续版本修复这些兼容性问题。目前建议使用 GPT 系列模型。

以上情况是在2026年2月4日, Positron版本 2026.02.0 build 139得到的.

具体版本信息如下:

Positron Version: 2026.02.0 build 139
Code - OSS Version: 1.106.0
Commit: 4b472e9bf40ca88f886fe9c7fcfbb9ee702fccd0
Date: 2026-01-29T04:44:10.743Z
Electron: 37.7.0
Chromium: 138.0.7204.251
Node.js: 22.20.0
V8: 13.8.258.32-electron.0
OS: Darwin arm64 24.6.0

3 遇到"无法选择模型"怎么办？

如果下拉菜单为空或模型不显示：

检查是否已 Sign in（Configure Model Providers 里显示 Sign out 表示已登录） 检查 models.include 正则是否正确（注意转义 \.） 尝试移除 models.include 测试是否是过滤规则问题 运行 Developer: Reload Window 重载

4 如何节省 Token？

默认使用 gpt-4o-mini 只在需要时切换到更强的模型 提问时尽量精确，避免冗长的上下文 定期开启新对话，避免历史消息累积

6. 总结

通过本文，你学会了： ✅ 在 Positron 中配置 OpenAI 兼容的 API 服务 ✅ 使用正则表达式精选模型列表 ✅ 创建 R 语言专属的自定义 Prompt ✅ 用 AI 将丑陋的 base R 代码重构为优雅的 tidyverse 风格 Positron + AI 的组合，让 R 语言编程效率大幅提升。无论是新手学习还是老手提效，都值得一试！

相关链接：

1. Positron 官网：https://positron.posit.co/
2. Positron Assistant 文档：https://positron.posit.co/assistant-getting-started.html
3. bioinfoark API 服务：bioinfoark key 获取