Uso de Claude Code desde WSL con RStudio en Windows

Tiene RStudio en Windows para ejecutar código R y Claude Code en WSL para asistencia de programación con IA. Este tutorial le muestra cómo usar ambas herramientas juntas con los mismos archivos de proyecto. Creará un proyecto R en Windows, escribirá código manualmente y luego usará Claude Code desde el terminal Ubuntu para mejorarlo con visualizaciones y análisis, todo mientras RStudio permanece abierto para ejecutar y probar su código.

Conceptos Clave

WSL (Windows Subsystem for Linux) - Ejecuta Ubuntu Linux dentro de Windows donde está instalado Claude Code
Traducción de rutas de archivo - Las rutas de Windows como C:\Users\TuNombre\Documents se convierten en /mnt/c/Users/TuNombre/Documents en WSL
Flujo de trabajo híbrido - RStudio (Windows) ejecuta código; Claude Code (WSL) lo escribe y mejora

Lo Que Necesitará

Haber completado la guía Install Claude Code on Windows
RStudio instalado en Windows
20-30 minutos

Paso 1: Abrir RStudio en Windows

Haga clic en el botón Inicio de Windows
Escriba RStudio en el cuadro de búsqueda
Haga clic en RStudio para abrirlo
La ventana de RStudio se abre con múltiples paneles

Paso 2: Crear un Nuevo Proyecto R

En RStudio, haga clic en File del menú superior
Haga clic en New Project…
Seleccione New Directory
Seleccione New Project
Para Directory name, escriba: test_claude
Haga clic en Browse junto a “Create project as subdirectory of:”
Navegue a su carpeta Documents
Haga clic en Select Folder
Haga clic en Create Project
RStudio crea el proyecto y cambia a él

Paso 3: Crear un Nuevo Script R

En RStudio, haga clic en File > New File > R Script
Se abre un nuevo script vacío en el panel superior izquierdo
Haga clic en File > Save (o el icono de guardar)
Asigne al archivo el nombre: iris.R
Haga clic en Save

Paso 4: Escribir el Código Inicial Manualmente

Escriba este código en su archivo iris.R:

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

Haga clic en File > Save para guardar sus cambios
Para ejecutar el código: resalte todas las líneas, luego haga clic en el botón Run (superior derecho del panel de script)
Debería ver la salida en el panel Console mostrando la estructura del conjunto de datos y las estadísticas

Paso 5: Abrir el Terminal Ubuntu

Haga clic en el botón Inicio de Windows
Escriba Ubuntu en el cuadro de búsqueda
Haga clic en Ubuntu (icono circular naranja)
Se abre el terminal Ubuntu

Paso 6: Navegar a Su Carpeta de Proyecto

En el terminal Ubuntu, escriba este comando (reemplace TuNombreDeUsuario con su nombre de usuario real de Windows):
```
cd /mnt/c/Users/TuNombreDeUsuario/Documents/test_claude
```
Para encontrar su nombre de usuario, puede escribir: ls /mnt/c/Users/ y buscar el nombre de su carpeta
Verifique que está en la ubicación correcta escribiendo:
```
ls
```
Debería ver iris.R y test_claude.Rproj listados

Paso 7: Iniciar Claude Code

En el terminal Ubuntu, escriba:
```
claude
```
Claude Code se inicia y muestra un mensaje de bienvenida
Es posible que necesite iniciar sesión nuevamente - consulte la guía Instalar Claude Code en Windows para los pasos de autenticación
Ahora está listo para usar la asistencia de IA en su proyecto R

Paso 8: Solicitar a Claude un Gráfico de Dispersión

Si Claude Code es lento o no responde, simplemente espere a que se inicialice. Luego escriba esta solicitud:

Agrega código a iris.R para crear un gráfico de dispersión de longitud de sépalo vs. ancho, coloreado por especie. Usa ggplot2.

Claude Code leerá su archivo iris.R y agregará el código de visualización
Cuando se le solicite, otorgue permiso a Claude para editar el archivo iris.R seleccionando la opción apropiada
Espere a que Claude termine (verá un mensaje de confirmación)

Paso 9: Ejecutar el Nuevo Código en RStudio

Vuelva a RStudio (haga clic en la ventana de RStudio)
Es posible que vea un aviso indicando que el archivo ha cambiado - haga clic en Yes para recargarlo
Si no aparece ningún aviso, haga clic en File > Reopen with Encoding > UTF-8
Resalte todo el código y haga clic en Run
Aparece un gráfico de dispersión en el panel Plots (inferior derecho)
Si obtiene un error sobre ggplot2, instálelo escribiendo install.packages("ggplot2") en el panel Console

Paso 10: Refinar el Gráfico de Dispersión

Vuelva al terminal Ubuntu

Escriba esta solicitud:

Elimina el título. Cambia el tipo de marcador por especie. Cambia al tema clásico.

Paso 11: Ver el Gráfico Refinado

Vuelva a RStudio
Recargue el archivo si se le solicita
Resalte el código actualizado y haga clic en Run
El gráfico ahora debería mostrarse sin título, con formas de marcador diferentes para cada especie y usando el tema clásico

Paso 12: Solicitar a Claude un Gráfico PCA

Vuelva al terminal Ubuntu

Escriba esta solicitud:

Agrega código para realizar PCA en las variables numéricas y graficar las muestras usando los dos primeros componentes principales.

Paso 13: Ejecutar el Análisis PCA

Vuelva a RStudio
Recargue el archivo si se le solicita
Resalte todo el código y haga clic en Run
Aparece un gráfico PCA mostrando las muestras proyectadas en PC1 y PC2, coloreadas por especie

Paso 14: Solicitar a Claude que Revise y Comente

Vuelva al terminal Ubuntu

Escriba esta solicitud:

Revisa todo el script para verificar que sea correcto. Agrega comentarios cuando sea necesario.

Claude revisará el código y agregará comentarios detallados

Paso 15: Solicitar a Claude que Cree R Markdown

Vuelva al terminal Ubuntu

Escriba esta solicitud:

Crea un nuevo archivo R Markdown para este análisis. Guárdalo como iris_report.Rmd

Claude le pedirá permiso para crear este archivo
Claude creará un nuevo archivo .Rmd en su carpeta de proyecto

Paso 16: Compilar el Archivo R Markdown

Vuelva a RStudio
Haga clic en File > Open File…
Seleccione iris_report.Rmd y haga clic en Open
Haga clic en el botón Knit (con un icono de ovillo de lana) en la parte superior del panel de script
RStudio generará un informe HTML
El informe se abre en una nueva ventana mostrando su análisis completo con texto narrativo
El archivo HTML se guarda en su carpeta de proyecto

Solución de Problemas

“Permission denied” al acceder a archivos de Windows desde WSL - Asegúrese de usar /mnt/c/ y no C:/. Verifique que su nombre de usuario sea correcto en la ruta.
RStudio no muestra los cambios en el archivo - Haga clic en File > Reopen with Encoding > UTF-8 para recargar el archivo manualmente.
“claude: command not found” - Asegúrese de haber completado la guía de instalación. Intente abrir una nueva ventana del terminal Ubuntu.
Los gráficos no aparecen - Asegúrese de que ggplot2 esté instalado. Ejecute install.packages("ggplot2") en la Console de RStudio si es necesario.
Error: “cannot change working directory” - Su ruta de Windows contiene espacios. En el Paso 6, envuelva la ruta entre comillas: cd "/mnt/c/Users/Tu Nombre/Documents/test_claude"
Claude Code es lento en la primera solicitud - Espere 30-60 segundos para que Claude se inicialice. Las solicitudes posteriores serán más rápidas.

Próximos Pasos

Intente solicitar a Claude que agregue pruebas estadísticas (pruebas t, ANOVA) a su análisis
Solicite a Claude que cree una versión Python de este código y prepare un documento Quarto
Solicite a Claude que cree funciones para tareas repetitivas en sus scripts R
Use Claude para depurar mensajes de error cuando su código R no funcione
Explore solicitar a Claude que optimice código R lento para mejorar el rendimiento

Resumen del Flujo de Trabajo

Esta configuración híbrida combina lo mejor de ambos mundos:

RStudio (Windows) - Consola R interactiva, visualización inmediata de gráficos, interfaz gráfica familiar para ejecutar código
Claude Code (WSL) - Generación de código con IA, revisión y mejora
Archivos compartidos - Ambas herramientas trabajan con los mismos archivos a través del punto de montaje /mnt/c/ de WSL
Refinamiento iterativo - Comience con código manual, mejore con Claude, pruebe en RStudio y refine más
Documentación - Claude puede generar informes detallados y comentarios para su análisis

El flujo de trabajo es simple: escriba o edite código con Claude en el terminal Ubuntu, luego pruébelo y ejecútelo inmediatamente en RStudio. No necesita copiar archivos ni sincronización manual: WSL y Windows comparten los mismos archivos sin problemas.

Created by Steven Ge on December 11, 2025.