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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。

K-Dense-AI

コア機能

すぐに使える

複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合

コミュニティ検証済み

アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新

完全無料

MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可

柔軟な拡張

ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能

使い方

1Skillファイルを取得

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

2Claudeにインストール

スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置(通常は ~/.claude/skills/)。

3使用開始

Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます

ヒント: 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください

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
メタデータ
YAMLメタデータを含む
ライセンス
MIT

すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています

K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/cirq/SKILL.md

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

ユースケース

これらのシナリオに最適

🔧

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

🧪

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。

📊

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

🔒

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

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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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