如何在R数据框分组内对比首行与后续行直到满足日期差阈值

现有如下结构的dataframe：

同一分组内将首行date与后续行依次对比，直到日期间差满足指定阈值（示例为10天）；满足阈值后将该行下一行设为新基准行，继续向后对比计算日期差，预期输出如下（阈值取10）：

用户尝试了两个版本，都没有达到效果：
第一个版本：

dataframe %>% 
    group_by(group) %>%
    mutate(
        datediff = sapply(date, function(x) {
            all(difftime(dataframe$date,dplyr::lag(dataframe, n = 1, default = NA)))
                }
        )
    )

第二个版本：

for (m in 1:length(dataframe)) {
    dataframe <- dataframe %>% 
        group_by(group) %>% 
        rowwise() %>% 
        mutate(datediff = difftime(dataframe$date,dplyr::lag(date, n = m, default = NA), units="days"))
    }

该需求属于组内动态基准的迭代判断，直接写对应逻辑的自定义分组函数最清晰，完全匹配需求描述，实现代码如下：

library(dplyr)
library(lubridate)

# 自定义日期差计算函数，匹配需求逻辑
calc_datediff <- function(group_df, threshold = 10) {
  n <- nrow(group_df)
  datediff <- rep(NA, n)
  if (n == 1) return(datediff)
  # 初始化基准行索引为分组第一行
  current_bench_idx <- 1
  for (i in 2:n) {
    diff <- as.numeric(group_df$date[i] - group_df$date[current_bench_idx])
    datediff[i] <- diff
    # 差值达到阈值，将下一行设为新基准
    if (diff >= threshold) {
      current_bench_idx <- i + 1
      if (current_bench_idx > n) break
      # 新基准行差值为NA
      datediff[current_bench_idx] <- NA
      # 下一轮从新基准的下一行开始计算
      i <- current_bench_idx
    }
  }
  return(datediff)
}

# 预处理+调用函数计算
res <- df %>% 
  # 确保date列为日期格式
  mutate(date = ymd(date)) %>% 
  # 按分组计算datediff
  group_by(group) %>% 
  mutate(datediff = calc_datediff(cur_data(), threshold = 10)) %>% 
  ungroup()

运行后输出结果和预期完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SqueakyBeak