benchmark-and-mms-planner
정보
이 Claude Skill은 시뮬레이션 코드에 대한 검증 및 타당성 확인 계획을 수립하여 신뢰할 수 있는 결과를 보장하도록 개발자를 지원합니다. 제조해법, 벤치마크 문제, 합격/불합격 기준을 포함한 정제 연구 등 구조화된 방법론을 제공합니다. 단순히 타당성을 보여주는 것을 넘어 솔버의 정확성을 엄격하게 입증해야 할 때 사용하십시오.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skillsgit clone https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills.git ~/.claude/skills/benchmark-and-mms-plannerClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
Benchmark And MMS Planner
Goal
Design a verification and validation plan before trusting simulation results. The skill helps agents choose manufactured solutions, benchmark cases, refinement protocols, uncertainty checks, and pass/fail criteria.
Requirements
- Python 3.10+
- No external dependencies
- Works on Linux, macOS, and Windows
Inputs to Gather
| Input | Description | Example |
|---|---|---|
| PDE or model class | Governing family | diffusion, elasticity, phase-field |
| Quantity of interest | Metric to validate | interface velocity, L2 temperature error |
| Dimension | 1, 2, or 3 | 2 |
| Expected order | Formal discretization order | 2 |
| Reference availability | Analytic, benchmark, or none | analytic |
| Risk level | Cost or consequence of wrong result | high |
Decision Guidance
- Use MMS when code correctness is uncertain and an analytic solution can be injected.
- Use canonical benchmarks when physical model validation matters more than code verification.
- Use grid/time refinement whenever the result is used for a claim, design decision, or comparison.
- Use uncertainty propagation when inputs are calibrated, noisy, or experimentally measured.
Script Outputs
scripts/benchmark_mms_planner.py emits inputs and results with:
verification_strategymms_planbenchmark_casesrefinement_protocolacceptance_criteriawarnings
Workflow
- Collect the governing model, quantity of interest, and risk level.
- Run
benchmark_mms_planner.py --json. - Treat warnings as blockers for high-risk claims.
- Convert the returned protocol into tests, simulation runs, or review checklist items.
python3 skills/verification-validation/benchmark-and-mms-planner/scripts/benchmark_mms_planner.py \
--model diffusion \
--quantity "L2 error in temperature" \
--dimension 2 \
--expected-order 2 \
--reference analytic \
--risk high \
--json
Error Handling
- If the dimension or expected order is invalid, stop and correct the model description.
- If no reference exists, use conservation and convergence checks but do not call the result validated.
Limitations
This skill plans verification work; it does not run the solver or prove that a physical model is appropriate for an experiment.
Security
- Inputs are scalar strings and finite numeric values only.
- The script does not execute external solvers.
- File writes are not performed.
- The skill uses
Bashonly to run its bundled script.
References
- See
references/vv_patterns.mdfor MMS, benchmark, and uncertainty planning notes.
Version History
- 1.0.0: Initial benchmark and MMS planning skill.
GitHub 저장소
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