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Claude Code aus WSL mit RStudio unter Windows verwenden

Sie haben RStudio unter Windows zum Ausführen von R-Code und Claude Code in WSL für KI-gestützte Programmierunterstützung. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie beide Tools zusammen mit denselben Projektdateien verwenden können. Sie erstellen ein R-Projekt in Windows, schreiben etwas Code manuell und verwenden dann Claude Code vom Ubuntu-Terminal aus, um es mit Visualisierungen und Analysen zu erweitern – während RStudio geöffnet bleibt, um Ihren Code auszuführen und zu testen.

Wichtige Konzepte

• WSL (Windows Subsystem for Linux) - Führt Ubuntu Linux innerhalb von Windows aus, wo Claude Code installiert ist
• Pfadübersetzung - Windows-Pfade wie C:\Users\IhrName\Documents werden zu /mnt/c/Users/IhrName/Documents in WSL
• Hybrid-Workflow - RStudio (Windows) führt Code aus; Claude Code (WSL) schreibt und verbessert ihn

Was Sie benötigen

• Abgeschlossene Anleitung Claude Code unter Windows installieren
• RStudio unter Windows installiert
• 20-30 Minuten

Schritt 1: RStudio unter Windows öffnen

• Klicken Sie auf die Windows-Starttaste
• Geben Sie RStudio in das Suchfeld ein
• Klicken Sie auf RStudio, um es zu öffnen
• Das RStudio-Fenster öffnet sich mit mehreren Bereichen

Schritt 2: Ein neues R-Projekt erstellen

• Klicken Sie in RStudio im oberen Menü auf File
• Klicken Sie auf New Project…
• Wählen Sie New Directory
• Wählen Sie New Project
• Geben Sie als Directory name ein: test_claude
• Klicken Sie auf Browse neben „Create project as subdirectory of:”
• Navigieren Sie zu Ihrem Dokumente-Ordner
• Klicken Sie auf Ordner auswählen
• Klicken Sie auf Create Project
• RStudio erstellt das Projekt und wechselt dorthin

Schritt 3: Ein neues R-Skript erstellen

• Klicken Sie in RStudio auf File > New File > R Script
• Ein neues leeres Skript öffnet sich im oberen linken Bereich
• Klicken Sie auf File > Save (oder das Speichern-Symbol)
• Nennen Sie die Datei: iris.R
• Klicken Sie auf Save

Schritt 4: Ersten Code manuell schreiben

Geben Sie diesen Code in Ihre iris.R-Datei ein:

data(iris)
str(iris)
summary(iris)

• Klicken Sie auf File > Save, um Ihre Änderungen zu speichern
• Um den Code auszuführen: Markieren Sie alle Zeilen und klicken Sie auf die Run-Schaltfläche (oben rechts im Skriptbereich)
• Sie sollten die Ausgabe im Console-Bereich sehen, die Datensatzstruktur und Statistiken zeigt

Schritt 5: Ubuntu-Terminal öffnen

• Klicken Sie auf die Windows-Starttaste
• Geben Sie Ubuntu in das Suchfeld ein
• Klicken Sie auf Ubuntu (orangefarbenes kreisförmiges Symbol)
• Das Ubuntu-Terminal öffnet sich

Schritt 6: Zu Ihrem Projektordner navigieren

• Geben Sie im Ubuntu-Terminal diesen Befehl ein (ersetzen Sie IhrBenutzername durch Ihren tatsächlichen Windows-Benutzernamen):

  cd /mnt/c/Users/IhrBenutzername/Documents/test_claude
  

• Um Ihren Benutzernamen zu finden, können Sie eingeben: ls /mnt/c/Users/ und nach Ihrem Ordnernamen suchen
• Überprüfen Sie, ob Sie am richtigen Ort sind, indem Sie eingeben:

  ls
  

• Sie sollten iris.R und test_claude.Rproj aufgelistet sehen

Schritt 7: Claude Code starten

• Geben Sie im Ubuntu-Terminal ein:

  claude
  

• Claude Code startet und zeigt eine Willkommensnachricht
• Möglicherweise müssen Sie sich erneut anmelden – siehe die Anleitung Claude Code unter Windows installieren für Authentifizierungsschritte
• Sie sind nun bereit, KI-Unterstützung für Ihr R-Projekt zu nutzen

Schritt 8: Claude um ein Streudiagramm bitten

Wenn Claude Code langsam ist oder nicht reagiert, warten Sie einfach, bis es initialisiert ist. Dann geben Sie diese Anfrage ein:

Füge Code zu iris.R hinzu, um ein Streudiagramm der Kelchblattlänge vs. -breite zu erstellen, gefärbt nach Art. Verwende ggplot2.

• Claude Code liest Ihre iris.R-Datei und fügt den Visualisierungscode hinzu
• Wenn Sie gefragt werden, geben Sie Claude die Erlaubnis, die iris.R-Datei zu bearbeiten, indem Sie die entsprechende Option wählen
• Warten Sie, bis Claude fertig ist (Sie sehen eine Bestätigungsnachricht)

Schritt 9: Den neuen Code in RStudio ausführen

• Wechseln Sie zurück zu RStudio (klicken Sie auf das RStudio-Fenster)
• Möglicherweise sehen Sie eine Aufforderung, dass die Datei geändert wurde – klicken Sie auf Ja, um sie neu zu laden
• Wenn keine Aufforderung erscheint, klicken Sie auf File > Reopen with Encoding > UTF-8
• Markieren Sie den gesamten Code und klicken Sie auf Run
• Ein Streudiagramm erscheint im Plots-Bereich (unten rechts)
• Wenn Sie einen Fehler zu ggplot2 erhalten, installieren Sie es durch Eingabe von install.packages("ggplot2") im Console-Bereich

Schritt 10: Das Streudiagramm verfeinern

• Wechseln Sie zum Ubuntu-Terminal
• Geben Sie diese Anfrage ein:

  Entferne den Titel. Ändere den Markierungstyp nach Art. Wechsle zum klassischen Theme.
  

Schritt 11: Das verfeinerte Diagramm ansehen

• Wechseln Sie zu RStudio
• Laden Sie die Datei neu, wenn Sie dazu aufgefordert werden
• Markieren Sie den aktualisierten Code und klicken Sie auf Run
• Das Diagramm sollte jetzt ohne Titel angezeigt werden, mit verschiedenen Markierungsformen für jede Art und mit dem klassischen Theme

Schritt 12: Claude um PCA-Plot bitten

• Wechseln Sie zum Ubuntu-Terminal
• Geben Sie diese Anfrage ein:

  Füge Code hinzu, um eine PCA auf den numerischen Variablen durchzuführen und die Proben unter Verwendung der ersten beiden Hauptkomponenten zu plotten.
  

Schritt 13: Die PCA-Analyse ausführen

• Wechseln Sie zu RStudio
• Laden Sie die Datei neu, wenn Sie dazu aufgefordert werden
• Markieren Sie den gesamten Code und klicken Sie auf Run
• Ein PCA-Plot erscheint, der Proben auf PC1 und PC2 projiziert zeigt, gefärbt nach Art

Schritt 14: Claude um Überprüfung und Kommentare bitten

• Wechseln Sie zum Ubuntu-Terminal
• Geben Sie diese Anfrage ein:

  Überprüfe das gesamte Skript auf Korrektheit. Füge bei Bedarf Kommentare hinzu.
  

• Claude überprüft den Code und fügt umfassende Kommentare hinzu

Schritt 15: Claude bitten, R Markdown zu erstellen

• Wechseln Sie zum Ubuntu-Terminal
• Geben Sie diese Anfrage ein:

  Erstelle eine neue R-Markdown-Datei für diese Analyse. Speichere sie als iris_report.Rmd
  

• Claude wird Sie um Erlaubnis bitten, diese Datei zu erstellen.
• Claude erstellt eine neue .Rmd-Datei in Ihrem Projektordner

Schritt 16: Die R-Markdown-Datei knitten

• Wechseln Sie zu RStudio
• Klicken Sie auf File > Open File…
• Wählen Sie iris_report.Rmd und klicken Sie auf Open
• Klicken Sie auf die Knit-Schaltfläche (mit einem Wollknäuel-Symbol) oben im Skriptbereich
• RStudio generiert einen HTML-Bericht
• Der Bericht öffnet sich in einem neuen Fenster und zeigt Ihre vollständige Analyse mit erzählendem Text
• Die HTML-Datei wird in Ihrem Projektordner gespeichert

Fehlerbehebung

• „Permission denied” beim Zugriff auf Windows-Dateien von WSL - Stellen Sie sicher, dass Sie /mnt/c/ und nicht C:/ verwenden. Überprüfen Sie, ob Ihr Benutzername im Pfad korrekt ist.
• RStudio zeigt Dateiänderungen nicht an - Klicken Sie auf File > Reopen with Encoding > UTF-8, um die Datei manuell neu zu laden.
• „claude: command not found” - Stellen Sie sicher, dass Sie die Installationsanleitung abgeschlossen haben. Versuchen Sie, ein neues Ubuntu-Terminal-Fenster zu öffnen.
• Plots erscheinen nicht - Stellen Sie sicher, dass ggplot2 installiert ist. Führen Sie install.packages("ggplot2") in der RStudio-Konsole aus, wenn nötig.
• Fehler: „cannot change working directory” - Ihr Windows-Pfad enthält Leerzeichen. In Schritt 6, setzen Sie den Pfad in Anführungszeichen: cd "/mnt/c/Users/Ihr Name/Documents/test_claude"
• Claude Code ist bei der ersten Anfrage langsam - Warten Sie 30-60 Sekunden, bis Claude initialisiert ist. Nachfolgende Anfragen werden schneller sein.

Nächste Schritte

• Versuchen Sie, Claude zu bitten, statistische Tests (t-Tests, ANOVA) zu Ihrer Analyse hinzuzufügen
• Bitten Sie Claude, eine Python-Version dieses Codes zu erstellen und ein Quarto-Dokument vorzubereiten
• Bitten Sie Claude, Funktionen für sich wiederholende Aufgaben in Ihren R-Skripten zu erstellen
• Verwenden Sie Claude, um Fehlermeldungen zu debuggen, wenn Ihr R-Code nicht läuft
• Erkunden Sie, wie Sie Claude bitten können, langsamen R-Code für bessere Leistung zu optimieren

Workflow-Zusammenfassung

Diese Hybrid-Einrichtung kombiniert das Beste aus beiden Welten:

• RStudio (Windows) - Interaktive R-Konsole, sofortige Plot-Anzeige, vertraute GUI zum Ausführen von Code
• Claude Code (WSL) - KI-gestützte Codegenerierung, Überprüfung und Verbesserung
• Geteilte Dateien - Beide Tools arbeiten an denselben Dateien über WSLs /mnt/c/-Einhängepunkt
• Iterative Verfeinerung - Beginnen Sie mit manuellem Code, verbessern Sie mit Claude, testen Sie in RStudio, dann verfeinern Sie weiter
• Dokumentation - Claude kann umfassende Berichte und Kommentare für Ihre Analyse generieren

Der Workflow ist einfach: Schreiben oder bearbeiten Sie Code mit Claude im Ubuntu-Terminal, dann testen und führen Sie ihn sofort in RStudio aus. Kein Dateikopieren oder manuelles Synchronisieren nötig – WSL und Windows teilen dieselben Dateien nahtlos.

Erstellt von Steven Ge am 11. Dezember 2025.