Tableaux N-D fragmentés pour le stockage cloud. Tableaux compressés, E/S parallèle, intégration S3/GCS, compatible NumPy/Dask/Xarray, pour les pipelines de calcul scientifique à grande échelle.
Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale
Communauté open-source active avec mises à jour continues
Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel
Personnalisable et extensible selon vos besoins
Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source
Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/)。
Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence
Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions
Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/zarr-python/Skill.mdAvantages prouvés et impact mesurable
Identifier les points de défaillance critiques avant le déploiement en conditions réelles
Condensez des simulations de plusieurs années en quelques secondes pour des insights plus rapides
Identifier les seuils de mise à l'échelle exacts pour éviter le surprovisionnement
Parfait pour ces scénarios
Simulez une croissance des utilisateurs de 1000x pour identifier les goulots d'étranglement et les vulnérabilités de mise à l'échelle
Compressez 50 ans d'impacts environnementaux en quelques secondes pour une visualisation
Testez les effets des médicaments à l'échelle micro/macro pour optimiser les protocoles de traitement
Simuler des pannes de systèmes à l'échelle de la ville de différentes ampleurs pour tester la résilience.