这款应用程序名叫 RTutor，通过 API 调用 OpenAI 的 Davinci （ChatGPT 兄弟模型），可以将自然语言翻译为 R 脚本，然后在 Shiny 平台执行，几秒钟内生成 R Markdown 源文件和 HTML 报告。
在本地， RTutor 以 R 包的形式提供服务，协助用户进行初步分析和可视化，即使没有 R 经验也可以利用。但如果你有 R 经验效果会更好，能够省去将请求转换为 R 的过程，直接通过提供代码作为起点来节省用户时间。
项目地址：https://github.com/gexijin/RTutor
试用地址：http://rtutor.ai/
我们以 mpg 数据集为例，mpg 数据集记录了美国 1999 年和 2008 年部分汽车的制造厂商、型号、种别、驱动程序和耗油量。
在了解了一些背景知识后，你可以和 RTutor 这样对话，利用 ggplot2 创立 hwy（高速公路驾驶耗油量） vs. class（车辆类型，如双座汽车）的箱线图。按种别颜色。添加抖动。然后 RTutor 生成 R 语言，输出结果：
RTutor 也可以解释统计概念，并协助用户决定利用哪种统计测试。它的水平就像一个有统计学和 R 课程背景的本科生，回答的虽然不完美，但很有协助。
RTutor 还能根据上下文生成代码甚至是文档：
项目作者表示：RTutor 完全是一个业余项目，他在工作之余了解了 ChatGPT 后，利用业余时间 10 天完成该项目。
安装
这个存储库经常革新，有时一天革新几次。所以，项目作者建议用户在每次利用前重新安装，以便始终拥有最新版本。
library(remotes)
install_github("gexijin/RTutor")
将 API 密钥与 RTutor 一起利用
从 OpenAI 获取一个 API 密钥，然后与 RTutor 一起利用。有以下几种方法可以做到这一点。
app 启动后，单击 “设置”（Settings）并粘贴 API 密钥。
将此密钥保存为工作目录中名为 api_key.txt 的文本文件。
创立一个名为 OPEN_API_KEY 的环境变量，适用于 Windows、Mac 和 Linux 系统。
更多技术细节请参阅原项目。