BC qubitclient-nnscope
Задачи анализа спектра квантовой сети на основе нейронной сети NNScope: (1) S21PEAK — обнаружение пика S21 с оценкой достоверности, (2) S21PEAKMULTI — обнаружение нескольких пиков в полном диапазоне частот, (3) SPECTRUM — анализ пиковой области спектра (начало/конец/ширина/достоверность), (4) SPECTRUM2D — сегментация кривой 2D-спектра с полиномиальной/косинусной подгонкой, (5) S21VSFLUX — сегментация кривой S21 в зависимости от потока, (6) POWERSHIFT — сегментация кривой сдвига мощности. Предоставляет унифицированный API для подгонки кривых на основе нейронной сети, обнаружения пиков и пакетной обработки с поддержкой визуализации matplotlib/plotly.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«NNScope neural network based quantum spectrum analysis tasks: (1) S21P…»
NNScope neural network based quantum spectrum analysis tasks: (1) S21PEAK - S21 peak detection with confidence scoring, (2) S21PEAKMULTI - Multi-peak detection across full frequency range, (3) SPECTRUM - Spectrum peak region analysis (start/end/width/confidence), (4) SPECTRUM2D - 2D spectrum curve segmentation with polynomial/cosine fitting, (5) S21VSFLUX - S21 vs Flux curve segmentation, (6) POWERSHIFT - Power shift curve segmentation. Provides unified API for neural network based curve fitting, peak detection, and batch processing with matplotlib/plotly visualization support.
Задачи анализа спектра квантовой сети на основе нейронной сети NNScope: (1) S21PEAK — обнаружение пика S21 с оценкой достоверности, (2) S21PEAKMULTI —…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3570 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 584 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.