MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

develop-gc-method

pjt222
Обновлено Yesterday
5 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Разработкаgeneral

О программе

Этот навык Claude помогает разработчикам создавать метод газовой хроматографии с нуля, проводя их через выбор колонки, программирование температуры и настройку детектора. Он предназначен для настройки новых анализов или адаптации существующих методов к различным приборам или матрицам проб. Навык выполняет первоначальную проверку производительности для летучих и полулетучих целевых соединений.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/develop-gc-method

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Develop a GC Method

Systematic GC method dev: column pick + temp program + carrier + detector + initial perf check for volatile/semi-volatile analytes.

Use When

  • New GC for volatile/semi-volatile compounds
  • Adapt published method → different instrument/matrix
  • Replace existing method failing perf
  • Method for compounds w/ known bp + polarity
  • Packed → capillary transition

In

Required

  • Target analytes: Compounds + CAS + MW + bp
  • Sample matrix: Sample type (air, water extract, solvent, bio fluid)
  • Detection limits: LOD/LOQ per analyte

Optional

  • Reference method: Published (EPA, ASTM, pharmacopeial) → start
  • Available columns: On-hand inventory
  • Instrument config: GC model, detectors, autosampler
  • Throughput: Max run time/sample
  • Regulatory: GLP, GMP, EPA, etc

Do

Step 1: Analytical Objectives

  1. List analytes + props (bp, polarity, MW).
  2. ID matrix + expected interferents/co-extractives.
  3. Specify LOD/LOQ, quant range, Rs for critical pairs.
  4. Method must meet regulatory (EPA 8260, USP, etc)?
  5. Doc throughput: max run time, inj vol, prep constraints.

→ Written spec: analytes + matrix + limits + Rs + regulatory/throughput.

If err: volatility data missing → estimate bp from structural analogs or scout run on mid-polarity col for elution order.

Step 2: Pick Column

Dimensions + phase via analyte polarity + separation diff.

Column TypeStationary PhasePolarityTypical Use Cases
DB-1 / HP-1100% dimethylpolysiloxaneNon-polarHydrocarbons, solvents, general screening
DB-5 / HP-55% phenyl-methylpolysiloxaneLow polaritySemi-volatiles, EPA 8270, drugs of abuse
DB-170114% cyanopropylphenylMid polarityPesticides, herbicides
DB-WAX / HP-INNOWaxPolyethylene glycolPolarAlcohols, fatty acids, flavors, essential oils
DB-6246% cyanopropylphenylMid polarityVolatile organics, EPA 624/8260
DB-FFAPModified PEG (nitroterephthalic acid)Highly polarOrganic acids, free fatty acids
DB-3535% phenyl-methylpolysiloxaneMid-low polarityPolychlorinated biphenyls, confirmatory column
  1. Analyte polarity ↔ phase: like dissolves like.
  2. Length (15-60 m): longer → more plates, longer runs.
  3. ID (0.25-0.53 mm): narrower → better eff, wider → more capacity.
  4. Film (0.25-5.0 um): thicker → retain volatiles longer.
  5. Complex matrices → guard col or retention gap.

→ Col spec (phase + L + ID + film) justified by analyte + Rs reqs.

If err: no single col resolves all → confirm col w/ orthogonal selectivity (DB-1 primary, DB-WAX confirm).

Step 3: Optimize Temp Program

  1. Initial oven ≤ bp of most volatile (hold 1-2 min → solvent focus).
  2. Linear ramp starts:
    • Simple: 10-20 C/min
    • Complex: 3-8 C/min (better Rs)
    • Ultra-fast: 25-40 C/min on short thin-film
  3. Final temp 10-20 C above bp of least volatile.
  4. Final hold 2-5 min → full elution + bake-out.
  5. Co-eluting critical pairs → isothermal hold before elution, or slower ramp there.
  6. Verify total run time meets throughput.

→ Temp program (init + hold + ramp + final + hold) separates all targets in acceptable time.

If err: critical pairs still unresolved after ramp → revisit col (Step 2) or multi-ramp w/ slower rates in problem region.

Step 4: Pick Carrier Gas

PropertyHelium (He)Hydrogen (H2)Nitrogen (N2)
Optimal linear velocity20-40 cm/s30-60 cm/s10-20 cm/s
Efficiency at high flowGoodBest (flat van Deemter)Poor
Speed advantageBaseline1.5-2x faster than HeSlowest
SafetyInertFlammable (needs leak detection)Inert
Cost / availabilityExpensive, supply concernsLow cost, generator optionVery low cost
Detector compatibilityAll detectorsNot with ECD; caution with some MSAll detectors
  1. Default He for general + regulatory methods specifying He.
  2. H2 for faster or when He supply constrained; install H2 leak detection + interlocks.
  3. N2 only for simple separations or when cost primary.
  4. Flow → optimal linear velocity for gas + col ID.
  5. Measure actual velocity via unretained (e.g., methane on FID).

→ Carrier picked + flow at optimal velocity, verified by unretained peak.

If err: eff lower than expected → van Deemter curve (plate height vs velocity) over 5-7 flows for true optimum.

Step 5: Pick Detector

DetectorSelectivitySensitivity (approx.)Linear RangeBest For
FIDC-H bonds (universal organic)Low pg C/s10^7Hydrocarbons, general organics, quantitation
TCDUniversal (all compounds)Low ng10^5Permanent gases, bulk analysis
ECDElectronegative groups (halogens, nitro)Low fg (Cl compounds)10^4Pesticides, PCBs, halogenated solvents
NPD/FPDN, P (NPD); S, P (FPD)Low pg10^4-10^5Organophosphorus pesticides, sulfur compounds
MS (EI)Structural identificationLow pg (scan), fg (SIM)10^5-10^6Unknowns, confirmation, trace analysis
MS/MSHighest selectivityfg range10^5Complex matrices, ultra-trace, forensic
  1. Match detector to analyte chem + sensitivity.
  2. Quant in simple matrices → FID default (robust + linear + low maint).
  3. Trace in complex matrices → MS SIM or MS/MS MRM.
  4. Halogenated at trace → ECD best sensitivity.
  5. Detector temp 20-50 C above max oven → prevent condensation.
  6. Optimize detector gas flows per mfr.

→ Detector picked + config w/ temps + flows for targets.

If err: sensitivity insufficient → concentrate sample (bigger inj, solvent evap) or more sensitive/selective detector.

Step 6: Validate Initial Perf

  1. System suitability std: all targets at mid-range conc.
  2. Inject std 6× consec.
  3. Evaluate:
    • RT RSD: < 1.0%
    • Peak area RSD: < 2.0% (< 5.0% trace)
    • Rs critical pairs: ≥ 1.5 (baseline) or ≥ 2.0 regulated
    • Tailing factor: 0.8-1.5 (USP T ≤ 2.0)
    • Theoretical plates N: vs col mfr spec
  4. Blank inj → no carryover/ghost peaks.
  5. Matrix blank → ID interferents at target RT.
  6. Doc all in method summary.

→ Suitability met across replicates, no carryover/matrix interference at target windows.

If err: tailing → check active sites (recondition, trim 0.5 m inlet, replace liner). RSD high → autosampler precision + inj technique. Rs low → Step 3 temp refinement.

Check

  • All targets Rs ≥ 1.5 critical pairs
  • RT RSD < 1.0% over 6 reps
  • Peak area RSD < 2.0% over 6 reps
  • Tailing 0.8-1.5 all analytes
  • Blank no carryover >0.1% working conc
  • Matrix blank no interference at targets
  • Run time meets throughput
  • All params documented (col, temps, flows, detector)

Traps

  • Column bleed temp limit: Above max isothermal → elevated baseline + ghost peaks + col degradation. Check spec sheet.
  • Oversized inj: Too much solvent → fronting + poor Rs early. Match inj vol to col capacity (0.5-2 uL for 0.25 mm ID split).
  • Wrong liner: Splitless → single/double-taper deactivated; split → w/ glass wool. Mismatch → poor repro.
  • Septum/liner maint: Coring + contamination = top sources of ghost peaks + tailing. Septa every 50-100 inj, liners scheduled.
  • Skip van Deemter: Mfr default flow not measured optimum → wasted eff, esp carrier gas swaps.
  • Insufficient conditioning: New cols → condition (ramp to max temp under carrier, no detector) to clear mfr residues.

  • develop-hplc-method — LC method dev for non-volatile/thermally labile
  • interpret-chromatogram — reading GC + HPLC chromatograms
  • troubleshoot-separation — diagnose peak shape/RT/Rs problems
  • validate-analytical-method — formal ICH Q2 valid. of GC method

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/develop-gc-method
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

subagent-driven-development

Разработка

Этот навык выполняет планы реализации, создавая нового суб-агента для каждой независимой задачи, проводя проверку кода между задачами. Он позволяет быстро итерировать, сохраняя контроль качества через этот процесс ревью. Используйте его при работе в основном с независимыми задачами в рамках одной сессии, чтобы обеспечить непрерывный прогресс со встроенными проверками качества.

Просмотреть навык

qmd

Разработка

qmd — это локальный инструмент командной строки для поиска и индексирования, который позволяет разработчикам индексировать и осуществлять поиск по локальным файлам с использованием гибридного поиска, сочетающего BM25, векторные эмбеддинги и реранкинг. Он поддерживает как использование через командную строку, так и режим MCP (Model Context Protocol) для интеграции с Claude. Инструмент использует Ollama для создания эмбеддингов и хранит индексы локально, что делает его идеальным для поиска по документации или кодовой базе прямо из терминала.

Просмотреть навык

mcporter

Разработка

Навык mcporter позволяет разработчикам управлять и вызывать серверы Model Context Protocol (MCP) напрямую из Claude. Он предоставляет команды для вывода списка доступных серверов, вызова их инструментов с аргументами, а также для обработки аутентификации и управления жизненным циклом демона. Используйте этот навык для интеграции и тестирования функциональности серверов MCP в вашем рабочем процессе разработки.

Просмотреть навык

adk-deployment-specialist

Разработка

Этот навык развертывает и оркестрирует агентов Vertex AI ADK с использованием протокола A2A, управляя обнаружением AgentCard, отправкой задач и поддерживая инструменты, такие как песочница для выполнения кода и Memory Bank. Он позволяет создавать мультиагентные системы с последовательными, параллельными или циклическими схемами оркестрации на Python, Java или Go. Используйте его, когда требуется развернуть агентов ADK или оркестрировать рабочие процессы агентов в Google Cloud.

Просмотреть навык