# cirq

Скилл по фреймворку Cirq от Google Quantum AI: сборка и симуляция квантовых схем, моделирование шума, запуск на железе. Нужен, когда проект на Python работает с квантовыми вычислениями.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1900 установок · ★ 54652
- Автор: K-Dense-AI
- Лицензия: LicenseRef-Apache-2.0-license · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/cirq/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-19
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/cirq

## Что делает

Скилл даёт агенту справочники по Cirq: построение схем, симуляция, трансформации, интеграция с железом и моделирование шума. Внутри — файлы `references/building.md`, `references/simulation.md`, `references/transformation.md`, `references/hardware.md` и `references/noise.md`, плюс примеры кода. Агент читает их через `Read`, правит файлы через `Write` и `Edit`, запускает код через `Bash`.

Примеры рассчитаны на Cirq 1.7.0 и Python 3.11+. Для локальной работы хватит `uv pip install "cirq-core==1.7.0"`, для импорта OpenQASM нужен ещё `ply`. Все пакеты `cirq-*` в одном окружении держите на одной версии: `cirq-google`, `cirq-ionq`, `cirq-aqt` и `cirq-pasqal` выходят синхронно с ядром. Azure — отдельная история, там свой стек Cirq 1.6.1, и впихивать в него 1.7.0 не стоит.

Запуск на облачных бэкендах требует учётных данных провайдера, доступа к сети и назначенных целей. Для Google Quantum Engine нужен одобренный проект в GCP, а имена виртуальных процессоров из поставки ничего не говорят о реальном доступе. Скилл покрывает Google, IonQ, Azure Quantum, AQT и Pasqal; для IBM нужен qiskit, для квантового ML с автодиффом — pennylane, для физических симуляций — qutip.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill cirq -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/cirq/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cirq/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill cirq -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/cirq/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill cirq -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/cirq/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills cirq
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/cirq/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill cirq -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills --path skills/cirq
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/cirq/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill cirq -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/cirq/SKILL.md

## Когда брать
- собрать параметризованную схему и прогнать её по сетке значений
- смоделировать шум и посмотреть, как он влияет на результат
- скомпилировать схему под гейтсет конкретного процессора
- запустить задачу на железе Google Quantum AI или партнёрском бэкенде
- разобраться с трансформерами и маршрутизацией кубитов

## Примеры запросов агенту
- Собери схему Белла на двух кубитах и прогони 1000 измерений через `cirq.Simulator`.
- Сделай свип по параметру `theta` от 0 до 2π и покажи гистограммы.
- Добавь модель деполяризующего шума и сравни результаты с идеальной симуляцией.

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10800 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9800 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

Из того же набора: [k-dense-ai/scientific-agent-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/k-dense-ai/scientific-agent-skills.md) — 159 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md