Prozessbasiertes diskrete-Ereignissimulation-Framework in Python. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn Sie Simulationen von Systemen mit Prozessen, Warteschlangen, Ressourcen und zeitbasierten Ereignissen bauen, wie z. B. Fertigungssystemen, Serviceoperationen, Netzwerkverkehr, Logistik oder beliebige Systeme, bei denen Entitäten über Zeit mit gemeinsam genutzten Ressourcen interagieren.
Schnelle Integration in Ihren Workflow mit minimaler Einrichtung
Aktive Open-Source-Community mit kontinuierlichen Updates
MIT/Apache-Lizenz für kommerzielle und private Nutzung
Anpassbar und erweiterbar nach Ihren Bedürfnissen
Laden Sie die Skill-Datei aus dem Quell-Repository herunter oder kopieren Sie sie
Platzieren Sie die Skill-Datei im Skills-Verzeichnis von Claude (normalerweise ~/.claude/skills/）。
Starten Sie Claude neu oder führen Sie den Reload-Befehl aus, um die Skill zu laden
Tipp: Lesen Sie die Dokumentation und den Code vor der ersten Verwendung sorgfältig durch, um die Funktionalität und Berechtigungsanforderungen zu verstehen
Alle Skills stammen aus der Open-Source-Community und bewahren die Urheberrechte der ursprünglichen Autoren
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/simpy/Skill.mdBewährte Vorteile und messbare Wirkung
Beseitigen Sie den Overhead beim Branch-Wechsel durch die sofortige Erstellung von Worktree-Umgebungen
Minimieren Sie Integrationsprobleme, indem Sie pro Funktion in isolierten Umgebungen arbeiten.
Parallele Arbeitsstränge aktivieren, ohne den Hauptentwicklungs-Workflow zu unterbrechen.
Perfekt für diese Szenarien
Gleichzeitig an mehreren Features in isolierten Umgebungen arbeiten, ohne den Kontext wechseln zu müssen
Erstellen Sie schnell ein sauberes Worktree, um Bugs zu reproduzieren und zu beheben, ohne den Hauptzweig zu beeinflussen
Separate Worktrees für Release-Kandidaten pflegen, während die Entwicklung auf dem Hauptzweig fortgesetzt wird
Testen Sie riskante Änderungen sicher in einem isolierten Worktree, bevor Sie sie in den Haupt-Branch committen.