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サーク

量子回路の構築、シミュレーション、最適化、実行のための量子コンピューティングフレームワーク。量子アルゴリズム、量子回路設計、量子シミュレーション(ノイズレスまたはノイズあり)、量子ハードウェア(Google、IonQ、AQT、Pasqal)での実行、回路の最適化およびコンパイル、ノイズモデリングおよび特性評価、または量子実験およびベンチマーキング(VQE、QAOA、QPE、ランダム化ベンチマーキング)を扱う場合にこのスキルを使用します。

💻 Development✦プレミアム✦7 言語

あなたが手に入れるもの

ユースケース

これらのシナリオに最適

✦ 01🔧

システム展開検証

タスクを完了としてマークする前に、デプロイチェックを実行し、サービスの健全性を確認してください

✦ 02🧪

コードテストの自動化

機能の実装完了と宣言する前に、単体テストを実行し、すべて成功することを確認してください。

✦ 03📊

データ検証パイプライン

分析処理の前にデータ整合性を確保するため、検証スクリプトを実行します

✦ 04🔒

セキュリティスキャン検証

本番環境へのリリース前に、セキュリティスキャンを実行し、脆弱性がないことを検証します

測定された効果

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

70%

エラー削減

タスク完了前に出力を検証し、未検出のエラーを削減

50%

短縮された時間

自動化により手動での検証にかかる時間を半分に削減

2x

信頼性向上

完了前チェックで導入成功率を2倍に

装備内容

中身

ファイル・タグ・3ステップのインストール

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピーします。
スキルファイルを Claude の skills ディレクトリ(~/.claude/skills/)に置きます。
Claude を再起動するかリロードコマンドを実行すると、スキルが自動で読み込まれます。
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/cirq/SKILL.md ~/.claude/skills/

ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。

関連タグ

#authentication#data-analysis#documentation#git#python

技術情報

作成者
K-Dense-AI
カテゴリー
Development
ファイルサイズ
10.42 KB
ソースリポジトリ
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
ライセンス
MIT
メタデータ
YAMLメタデータを含む
GitHubソースを表示

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プレミアム

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すべてのスキルはオープンソースコミュニティ由来で、原作者の権利を保持します。

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AlphaFoldの2億以上のAI予測タンパク質構造にアクセスできます。UniProt IDによって構造を取得し、PDB/mmCIFファイルをダウンロードし、薬剤発見および構造生物学のための信頼性指標(pLDDT、PAE)を分析します。

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アンダーデータ

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このスキルは、Pythonでアノテーション付きデータ行列を処理する場合、特に単一細胞ゲノミクス解析、メタデータとともに実験測定値を管理する場合、または大規模な生物学的データセットを処理する場合に使用されます。AnnDataオブジェクト、h5adファイル、単一細胞RNA-seqデータ、またはscanpy/scverseツールとの統合を含むタスクの場合に使用してください。

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自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

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