MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

fair-simulation-packager

HeshamFS
Обновлено Yesterday
3 просмотров
40
3
40
Посмотреть на GitHub
Метаaidata

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

Рекомендуется
Основной
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills.git ~/.claude/skills/fair-simulation-packager

Скопируйте 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

InputDescriptionExample
Project nameHuman-readable bundle nameal-cu-diffusion-study
EngineSimulation codeLAMMPS, VASP, MOOSE
Input filesFiles needed to rerunin.lammps,data.lmp
Output filesFiles needed to verify resultslog.lammps,traj.dump
Structure IDDatabase or local identifiermp-149
UnitsField/unit mappingenergy=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:

  • manifest
  • file_inventory
  • missing_files
  • fair_checks
  • recommended_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 Bash only to run the bundled script.

References

  • See references/fair_manifest.md for recommended manifest fields.

Version History

  • 1.0.0: Initial FAIR simulation packaging skill.

GitHub репозиторий

HeshamFS/materials-simulation-skills
Путь: skills/data-management/fair-simulation-packager
0
agent-skillsagentscli-toolscomputational-sciencellmmaterials-science

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык