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Cirq

用于构建、模拟、优化和执行量子电路的量子计算框架。在处理量子算法、量子电路设计、量子模拟(无噪声或有噪声)、在量子硬件(谷歌、IonQ、AQT、Pasqal)上运行、电路优化与编译、噪声建模与表征或量子实验与基准测试(VQE、QAOA、QPE、随机基准测试)时使用此技能。

K-Dense-AI

核心亮点

开箱即用

无需复杂配置,快速集成到您的工作流

社区验证

来自活跃的开源社区,持续更新维护

完全免费

MIT/Apache 许可,商用个人均可使用

灵活扩展

可根据需求自定义和扩展功能

如何使用

1获取 Skill 文件

从源仓库下载或复制 skill 文件到您的项目中。

2安装到 Claude

将 skill 文件放置到 Claude 的 skills 目录中(通常是 ~/.claude/skills/)。

3开始使用

重启 Claude 或运行重载命令,skill 将自动加载并可供使用。

提示: 首次使用前请仔细阅读 skill 的文档和代码,确保理解其功能和权限要求。

相关标签

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

技术信息

作者
K-Dense-AI
分类
Development
文件大小
10.42 KB
来源仓库
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
元数据
包含 YAML 元数据
许可证
MIT

所有 Skills 来自开源社区,保留原作者版权

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

为什么选择这个技能

经过验证的优势和可衡量的影响

70%

减少错误

在任务完成前验证输出,以减少未检测到的错误

50%

节省的时间

通过自动化将手动验证所需时间缩短一半

2x

可靠性提升

通过完成前检查,使部署成功率翻倍

使用场景

适用于以下场景

🔧

系统部署验证

在将任务标记为完成前,运行部署检查并确认服务健康状况

🧪

代码测试自动化

执行单元测试,并在全部通过后,再确认功能实现已完成。

📊

数据验证流水线

在处理分析之前运行验证脚本以确保数据完整性

🔒

安全扫描验证

运行安全扫描,确认不存在漏洞后,再发布到生产环境

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