fair-simulation-packager
О программе
Этот навык создает воспроизводимые, соответствующие принципам FAIR пакеты данных для материаловедческого моделирования путем автоматического сбора входных/выходных файлов, метаданных происхождения и идентификаторов структуры. Он генерирует манифесты с хешами файлов, версиями движков и стандартизированными метаданными для платформ, таких как NOMAD и Materials Project. Разработчикам следует использовать его перед публикацией, архивированием или передачей результатов моделирования для обеспечения воспроизводимости.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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/fair-simulation-packagerСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
FAIR Simulation Packager
Goal
Build a minimal reproducibility manifest for materials simulation results so another person or agent can understand what was run, with which inputs, and how outputs should be interpreted.
Requirements
- Python 3.10+
- No external dependencies
- Works on Linux, macOS, and Windows
Inputs to Gather
| Input | Description | Example |
|---|---|---|
| Project name | Human-readable bundle name | al-cu-diffusion-study |
| Engine | Simulation code | LAMMPS, VASP, MOOSE |
| Input files | Files needed to rerun | in.lammps,data.lmp |
| Output files | Files needed to verify results | log.lammps,traj.dump |
| Structure ID | Database or local identifier | mp-149 |
| Units | Field/unit mapping | energy=eV,length=angstrom |
Decision Guidance
- Always include input files, output files, code version, and units.
- Include hashes for every file that exists locally.
- Include structure identifiers when using Materials Project, NOMAD, OPTIMADE, CIF, POSCAR, or internal database records.
- Record missing files as warnings instead of silently dropping them.
Script Outputs
scripts/fair_packager.py emits:
manifestfile_inventorymissing_filesfair_checksrecommended_next_steps
Workflow
python3 skills/data-management/fair-simulation-packager/scripts/fair_packager.py \
--project-name al-cu-diffusion \
--engine LAMMPS \
--inputs in.lammps,data.lmp \
--outputs log.lammps,traj.dump \
--units energy=eV,length=angstrom,time=ps \
--structure-id local:alcu-cell-001 \
--json
Use --out manifest.json only when the user wants a manifest file written.
Error Handling
Missing files are reported in missing_files; invalid unit fields or unsafe paths stop with exit code 2.
Limitations
This skill creates a metadata manifest. It does not upload to NOMAD, Materials Project, or an OPTIMADE provider.
Security
- File paths are read only for metadata and SHA-256 hashing.
- The script rejects control characters and oversized files above 500 MB.
- Optional manifest writing is restricted to the requested output path.
- The skill uses
Bashonly to run the bundled script.
References
- See
references/fair_manifest.mdfor recommended manifest fields.
Version History
- 1.0.0: Initial FAIR simulation packaging skill.
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
