BB diffraction-scatter
Используйте этот навык для обработки данных дифракции/рассеяния с помощью pyFAI. Он охватывает весь рабочий процесс: калибровка (создание файлов .poni), азимутальное интегрирование (1D/2D), пакетная обработка, карты GIWAXS/Fiber, профили χ/азимутальные, интегрирование по секторам, полные 2D карты cake, обработка больших объемов данных HDF5/Eiger, интегрирование с учетом моделей неопределенности/ошибок, коррекции маски/темновых/плоских полей/поляризации и помощь в установке Python и pyFAI. Активируйте этот навык, когда пользователь запрашивает любую из следующих задач: - Калибровка (создание или использование файла .poni) - Интегрирование 1D/2D, пакетное интегрирование, потоковая передача - GIWAXS, qip/qoop, азимутальные/χ профили, сектора, cake - Модели ошибок, коррекции (маска, темные поля, плоские поля, поляризация) - Установка или использование pyFAI (.poni файл является нормальным этапом рабочего процесса, а не предварительным условием для использования этого навыка.) --- Используйте этот навык для обработки данных дифракции/рассеяния (на основе pyFAI), охватывая полный рабочий процесс: калибровка (создание файла .poni), азимутальное интегрирование (1D/2D), пакетная обработка, карты GIWAXS/Fiber, интегрирование χ, интегрирование по секторам, карты 2D cake, обработка больших объемов данных HDF5/Eiger, интегрирование с учетом моделей ошибок, коррекции маски/темновых полей/плоских полей/поляризации, а также помощь в установке Python/pyFAI. Активируйте этот навык, когда пользователь запрашивает любую из следующих задач: - Калибровка (создание или использование файла .poni) - Интегрирование 1D/2D, пакетная обработка, потоковая передача - GIWAXS, qip/qoop, азимутальные/χ профили, сектора, cake - Модели ошибок, коррекции (маска, темные поля, плоские поля, поляризация) - Установка или использование pyFAI (.poni файл является нормальным этапом рабочего процесса, а не предварительным условием для использования этого навыка.)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill for diffraction / scattering data processing with pyFAI…»
Use this skill for diffraction / scattering data processing with pyFAI. It covers the full workflow: calibration (generating .poni files), azimuthal integration (1D/2D), batch processing, GIWAXS/Fiber maps, chi/azimuthal profiles, sector integration, full 2D cake maps, large HDF5/Eiger workflows, uncertainty/error-model aware integration, mask/dark/flat/polarization corrections, and installation help for Python & pyFAI. Trigger this skill whenever the user asks about any of the following tasks: - Calibration (creating or using a .poni file) - 1D/2D integration, batch integration, streaming - GIWAXS, qip/qoop, azimuthal/chi profiles, sector, cake - Error models, corrections (mask, dark, flat, polarization) - Installing or using pyFAI (Having a .poni file is a normal step in the workflow, not a prerequisite for using this skill.) --- 使用本技能处理衍射/散射数据（基于 pyFAI），覆盖完整工作流： 标定（生成 .poni 文件）、方位角积分（1D/2D）、批处理、GIWAXS/Fiber 图、 χ 积分、扇区积分、2D cake 图、大规模 HDF5/Eiger 数据处理、带误差模型的积分、 mask/dark/flat/偏振校正，以及 Python/pyFAI 安装帮助。 只要用户询问以下任一任务，即可触发本技能： - 标定（创建或使用 .poni 文件） - 1D/2D 积分、批处理、流式处理 - GIWAXS、qip/qoop、方位角/χ 剖面、扇区、cake - 误差模型、校正（mask、dark、flat、偏振） - 安装或使用 pyFAI （.poni 文件是工作流中的正常环节，并非使用本技能的前提条件。）
Используйте этот навык для обработки данных дифракции/рассеяния с помощью pyFAI.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1201 символов, лимит 1024
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Шаги. Шагов: 48
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2459 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1200: рекомендуется 120–800 символов
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.