interpret-ir-spectrum
О программе
Этот навык систематически интерпретирует ИК-спектры для идентификации функциональных групп путем анализа диагностических областей и области отпечатков пальцев. Он детектирует эффекты водородных связей и создает инвентарь функциональных групп с оценкой достоверности. Используйте его для первичного скрининга соединений, мониторинга реакций или подтверждения наличия/отсутствия функциональных групп.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/interpret-ir-spectrumСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Interpret IR Spectrum
Analyze IR absorption → id functional groups, assess H-bonding, inventory structural features.
Use When
- ID functional groups in unknown (first screen)
- Confirm presence/absence (e.g., rxn converted OH → ketone?)
- Monitor rxn progress → appear/disappear of absorptions
- Distinguish similar compounds by functional group
- Complement NMR + MS w/ vibrational info
In
- Req: IR data (abs freq cm-1 + intensities, %T or Abs)
- Req: Prep method (KBr, ATR, Nujol, thin film, soln cell)
- Opt: Mol formula / expected class
- Opt: Known frags from other spectra
- Opt: Instrument params (res, range, detector)
Do
Step 1: Spectrum Quality + Format
Verify suitability before peak analysis:
- y-axis format: %T (peaks down) / Abs (peaks up). Keep consistent.
- Wavenumber range: ≥ 4000-400 cm-1 for mid-IR. Note truncation.
- Baseline: Flat + near 100%T (or 0 Abs) in no-abs regions. Slopes/noise → reduce reliability.
- Resolution: Adjacent peaks < instrumental res → can't distinguish. Typical FTIR: 4 cm-1.
- Prep artifacts: KBr → broad OH ~3400 cm-1 (moisture). Nujol obscures CH stretch. ATR distorts low wavenumbers. Note.
→ Spectrum suitable; format, range, artifacts documented.
If err: Severe baseline probs, saturation (flat-bottom peaks → too-conc sample), prep artifacts obscuring critical regions → note limitation + flag regions unreliable.
Step 2: Diagnostic Region (4000-1500 cm-1)
High-freq region → most functional groups:
- O-H (3200-3600 cm-1): Broad abs. Sharp ~3600 → free OH; broad 3200-3400 → H-bonded OH (alcohols, acids, water).
- N-H (3300-3500 cm-1): Primary amines → 2 peaks (sym+asym); secondary → 1. Sharper than OH.
- C-H (2800-3300 cm-1):
| Frequency (cm-1) | Assignment |
|---|---|
| 3300 | sp C-H (alkyne, sharp) |
| 3000--3100 | sp2 C-H (aromatic, vinyl) |
| 2850--3000 | sp3 C-H (alkyl, multiple peaks) |
| 2700--2850 | Aldehyde C-H (two peaks from Fermi resonance) |
- Triple-bond (2000-2300 cm-1):
| Frequency (cm-1) | Assignment | Notes |
|---|---|---|
| 2100--2260 | C triple-bond C | Weak or absent if symmetric |
| 2200--2260 | C triple-bond N | Medium to strong |
| ~2350 | CO2 | Atmospheric artifact, disregard |
- Carbonyl (1650-1800 cm-1) — most diagnostic single region:
| Frequency (cm-1) | Assignment |
|---|---|
| 1800--1830, 1740--1770 | Acid anhydride (two C=O stretches) |
| 1770--1780 | Acid chloride |
| 1735--1750 | Ester |
| 1700--1725 | Carboxylic acid |
| 1705--1720 | Aldehyde |
| 1705--1720 | Ketone |
| 1680--1700 | Conjugated ketone / alpha-beta unsaturated |
| 1630--1690 | Amide (amide I band) |
- C=C + C=N (1600-1680 cm-1): Alkene C=C → 1620-1680 (weak-med). Aromatic C=C → multiple 1450-1600. C=N (imine) → 1620-1660.
→ All abs in diagnostic ID'd w/ func group + confidence (strong/tentative/absent).
If err: Carbonyl obscured (water in KBr, atm CO2) → note gap. Expected group absent → confirm w/ 2nd prep before concluding absent.
Step 3: Fingerprint (1500-400 cm-1)
Low-freq region → confirmation + structural detail:
- C-O (1000-1300 cm-1): Ethers, esters, alcohols, acids → strong C-O. Esters → characteristic strong band 1000-1100 + carbonyl.
- C-N (1000-1250 cm-1): Amines + amides; overlap C-O → tentative w/o other evidence.
- C-F, C-Cl, C-Br:
| Frequency (cm-1) | Assignment |
|---|---|
| 1000--1400 | C-F (strong) |
| 600--800 | C-Cl |
| 500--680 | C-Br |
- Aromatic subst pattern (700-900 cm-1): OOP C-H bending → substitution:
| Frequency (cm-1) | Pattern |
|---|---|
| 730--770 | Mono-substituted (+ 690--710) |
| 735--770 | Ortho-disubstituted |
| 750--810, 860--900 | Meta-disubstituted |
| 790--840 | Para-disubstituted |
- Fingerprint comparison: Region unique per compound. Ref spectrum avail → overlay + compare → identity confirm.
→ Confirmatory assignments for Step 2 groups + structural detail (subst patterns, C-O/C-N).
If err: Fingerprint inherently complex + overlapping. Ambiguous → flag tentative + rely on diagnostic + other spectra.
Step 4: H-bonding + Intermolecular Effects
Evaluate sample state + interactions:
- H-bonding broadening: Compare width+pos of OH, NH. Free OH sharp ~3600; H-bonded broad + shifted 3200-3400. Acid dimers → very broad OH 2500-3300.
- Conc + state effects: Soln spectra at diff conc → distinguish intramolecular (conc-indep) from intermolecular (conc-dep) H-bonds.
- Fermi resonance: 2 overlapping bands → doublet. Classic: aldehyde C-H pair ~2720 + 2820. Recognize → avoid mis-assign as separate groups.
- Solid-state effects: KBr + Nujol → solid packing → broadens bands + shifts 10-20 cm-1 vs soln. ATR closest to neat liquid.
→ H-bonding characterized, prep artifacts accounted, anomalous band shapes explained.
If err: H-bonding unresolved (overlap OH + NH) → note ambiguity. D2O exchange / var-temp → helps, requires add'l data.
Step 5: Compile Func Group Inventory
Assemble findings → structured report:
- Confirmed groups: Strong unambiguous abs in diagnostic (e.g., sharp C=O at 1715 = ketone/aldehyde).
- Tentative: Weaker evidence / overlap → >1 possible group.
- Absent: Characteristic strong abs clearly missing (no broad OH → no free alcohol/acid).
- Discrepancies: Abs not fitting proposed groups, or expected abs missing.
- Cross-ref: Compare IR inventory vs NMR, MS, UV-Vis if avail.
→ Complete inventory by confidence, specific freqs + intensities cited as evidence.
If err: Inventory incomplete/contradictory → ID which add'l exps (ATR vs KBr, var conc, D2O exchange) resolve ambiguity.
Check
- Quality assessed (baseline, res, artifacts, y-axis)
- Solvent, prep, atm artifacts ID'd + excluded
- All abs in diagnostic (4000-1500) assigned / flagged
- Carbonyl region → sub-type assignment where possible
- Fingerprint examined for confirmation
- H-bonding evaluated + peak shape/pos impact documented
- Inventory compiled w/ confidence
- Absent groups explicit (neg evidence informative)
- Cross-ref vs other spectra
Traps
- Ignore prep artifacts: KBr moisture (broad 3400), Nujol C-H (2850-2950), ATR distortion at low wavenumbers → mimic/obscure real. Always consider prep.
- Over-interpret fingerprint: Region < 1500 complex+overlapping. Use for confirm not primary ID. Don't assign every peak.
- Confuse atm CO2 w/ sample: Sharp doublet ~2350 = atm CO2 usually, not sample. BG subtraction removes, verify.
- Neglect intensity+width: Strong broad ≠ weak sharp at same freq. Report intensity (str/med/weak) + shape (sharp/broad) + freq.
- Single-peak assignment: Never ID func group from single abs. Carbonyls → supported by additional bands (C-O for esters, N-H for amides, C-H for aldehydes).
- Absence from weak abs: Some groups → inherently weak IR (sym C=C, triple bonds sym alkynes). Absence ≠ always absence of group.
→
interpret-nmr-spectrum— detailed connectivity + H environmentsinterpret-mass-spectrum— mol formula + fragmentationinterpret-uv-vis-spectrum— chromophores complementing IRinterpret-raman-spectrum— complementary vibrational → IR-inactive modesplan-spectroscopic-analysis— select + sequence techniques pre-acquisition
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
