Chunkte N-D-Arrays für Cloud-Speicher. Komprimierte Arrays, parallele E/A, S3/GCS-Integration, NumPy/Dask/Xarray-kompatibel, für großangelegte wissenschaftliche Computing-Pipelines.
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/zarr-python/Skill.mdBewährte Vorteile und messbare Wirkung
Kritische Fehlerpunkte vor dem realen Einsatz identifizieren
Jahrelange Simulationen in wenigen Sekunden verdichten für schnellere Erkenntnisse
Präzise Skalierungsschwellenwerte ermitteln, um eine Überbereitstellung zu vermeiden
Perfekt für diese Szenarien
Simulieren Sie ein 1000-faches Benutzerwachstum, um Engpässe und Skalierbarkeits-Schwachstellen zu identifizieren
50 Jahre Umweltauswirkungen zu Sekunden für die Visualisierung komprimieren
Testen Sie die Wirkungen von Medikamenten auf Mikro-/Makroskala, um Behandlungsprotokolle zu optimieren
Simulation von stadtweiten Systemausfällen unterschiedlichen Ausmaßes zur Überprüfung der Resilienz.