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
Frequently asked questions
What is the fair-simulation-packager skill?
fair-simulation-packager is a Claude Skill by HeshamFS. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform fair-simulation-packager-related tasks without extra prompting.
How do I install fair-simulation-packager?
Use the install commands on this page: add fair-simulation-packager to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does fair-simulation-packager belong to?
fair-simulation-packager is in the Meta category, tagged ai and data.
Is fair-simulation-packager free to use?
Yes. fair-simulation-packager is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
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.
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.
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.
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.
