digital-twin-creator — команда для Claude Code: цифровые двойники
Собирает цифровой двойник процесса или системы: карта компонентов, калибровка по истории, проверка сценариев и рекомендации.
npx claude-code-templates@latest --command simulation/digital-twin-creatorЧто делает digital-twin-creator
Команда ведёт агента по шести шагам: сначала карта системы с компонентами, связями и границами, потом оценка качества данных и поиск пробелов, затем построение модели поведения и взаимодействий. Дальше идёт калибровка по историческим данным с подстройкой в реальном времени, прогон сценариев «что если» и стресс-тесты, а в конце — движок рекомендаций с оценкой рисков.
На вход подаётся предмет моделирования: производство, бизнес-процесс, путь клиента или производительность системы. Флаги --manufacturing, --business-process, --customer-journey, --system-performance задают эту рамку, а свободный текст в аргументе её уточняет. Из инструментов команде разрешены Read, Write, Edit и WebSearch.
Что получится на выходе — зависит от данных, которые вы дадите. Без исторических записей или показаний мониторинга калибровать модель не по чему, и отчёт останется описанием архитектуры. Это повод заранее собрать датасет и определиться, какое решение двойник должен поддерживать.
Какие задачи решает
- описать компоненты системы и связи между ними
- оценить полноту данных перед построением модели
- откалибровать модель по историческим записям
- прогнать сценарии «что если» и стресс-тесты
- получить рекомендации с оценкой рисков
Примеры запросов агенту
- /digital-twin-creator --manufacturing линия розлива, нужно снизить простои
- /digital-twin-creator --customer-journey путь клиента в интернет-магазине
- /digital-twin-creator --system-performance нагрузка на API в пиковые часы
Как установить digital-twin-creator
1Через claude-code-templates
npx claude-code-templates@latest --command simulation/digital-twin-creator2Вручную: положить файлы
.claude/commands/digital-twin-creator.mdВызов — /digital-twin-creator. Для всех проектов — ~/.claude/commands/
Вручную: положить файлы
~/.codex/prompts/digital-twin-creator.mdВызов — /prompts:digital-twin-creator. В Codex этот формат помечен устаревшим, замена — скиллы
Вручную: положить файлы
.github/prompts/digital-twin-creator.prompt.mdВручную: положить файлы
.gemini/commands/digital-twin-creator.tomlGemini хранит команды в TOML: текст запроса — в поле prompt
Вопросы о digital-twin-creator
Как установить digital-twin-creator в Claude?
Выполните npx claude-code-templates@latest --command simulation/digital-twin-creator, затем файл появится по пути .claude/commands/digital-twin-creator.md.
Что делает digital-twin-creator?
Строит цифровой двойник выбранного объекта: карту системы, модель поведения, калибровку по данным, сценарии и рекомендации для решений.
Какие данные нужны для калибровки?
Исторические записи, показания датчиков или данные систем мониторинга — по ним команда сверяет модель и настраивает параметры.
Исходный текст
digital-twin-creator.md · MIT
--- allowed-tools: Read, Write, Edit, WebSearch argument-hint: "[twin-subject] | --manufacturing | --business-process | --customer-journey | --system-performance" description: Create calibrated digital twins with real-world validation, scenario testing, and decision optimization --- # Digital Twin Creator Create comprehensive digital twins with systematic calibration and validation: **$ARGUMENTS** ## Current System State - Twin subject: Based on $ARGUMENTS (manufacturing, business process, customer journey, system performance) - Available data: Existing datasets, sensors, monitoring systems, and historical records - System boundaries: Components, interfaces, and environmental factors to model - Decision requirements: Specific use cases and accuracy needs for the digital twin ## Task Build production-ready digital twin with comprehensive modeling and calibration: **Twin Subject**: Use $ARGUMENTS to model manufacturing systems, business processes, customer journeys, or system performance **Digital Twin Architecture**: 1. **System Mapping** - Component identification, relationship modeling, and boundary definition 2. **Data Foundation** - Quality assessment, gap analysis, and validation framework 3. **Model Construction** - Behavior modeling, interaction dynamics, and environmental factors 4. **Calibration Engine** - Historical validation, real-time adjustment, and accuracy monitoring 5. **Scenario Simulation** - What-if testing, optimization scenarios, and stress testing 6. **Decision Integration** - Recommendation engine, optimization algorithms, and risk assessment **Advanced Features**: Real-time synchronization, predictive analytics, automated parameter tuning, and continuous learning. **Quality Assurance**: Validation metrics, confidence intervals, model drift detection, and performance monitoring. **Output**: Production-ready digital twin with calibration reports, scenario testing capabilities, decision support features, and comprehensive documentation.
© davila7 · MIT · davila7/claude-code-templates