# fair-simulation-packager

Собирает манифест воспроизводимости для материаловедческих симуляций с хэшами файлов, единицами измерений и версиями движков. Пригодится перед публикацией расчётов или передачей данных коллегам.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 83
- Автор: HeshamFS
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills/tree/HEAD/skills/data-management/fair-simulation-packager/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/fair-simulation-packager

## Что делает

Скилл генерирует JSON-манифест по принципам FAIR для расчётов в LAMMPS, VASP, MOOSE и других моделирующих пакетах. Инструмент сканирует указанные входные и выходные файлы, рассчитывает для них контрольные суммы SHA-256, фиксирует размеры в байтах, сопоставляет физические величины с единицами измерений и привязывает идентификаторы структур из баз вроде Materials Project или NOMAD.

За обработку отвечает скрипт `scripts/fair_packager.py`. Для работы требуется Python 3.10+, сторонние библиотеки ставить не нужно. В манифест попадают пути, рабочая директория и блок проверок `fair_checks`. Ошибочные аргументы останавливают работу с кодом 2, например если размер отдельного файла превышает 500 МБ или список включает свыше 1000 файлов.

Нулевой код возврата не гарантирует сохранность данных: если файл не найден на диске, скрипт всё равно завершится с кодом 0 и просто запишет путь в список `missing_files`. Сам по себе скилл не загружает данные в онлайн-репозитории, а лишь описывает локальные файлы проекта.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill fair-simulation-packager -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill fair-simulation-packager -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill fair-simulation-packager -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install HeshamFS/materials-simulation-skills fair-simulation-packager
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/fair-simulation-packager/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill fair-simulation-packager -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills --path skills/data-management/fair-simulation-packager
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill fair-simulation-packager -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/HeshamFS/materials-simulation-skills/tree/HEAD/skills/data-management/fair-simulation-packager/SKILL.md

## Когда брать
- зафиксировать контрольные суммы SHA-256 входных и выходных файлов симуляции
- составить метаданные для экспорта в NOMAD или Materials Project
- выявить отсутствующие расчётные файлы перед архивацией проекта
- связать структуру ячейки и единицы измерений с результатами симуляции

## Примеры запросов агенту
- Собери манифест для симуляции LAMMPS с входными файлами `in.lammps`, `data.lmp` и логами `log.lammps`
- Проверь воспроизводимость расчёта VASP для структуры `mp-149` с выводом манифеста в `manifest.json`
- Упакуй результаты моделирования MOOSE и укажи размерности: `energy=eV,length=angstrom,time=ps`

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10900 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 · 9900 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: [heshamfs/materials-simulation-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/heshamfs/materials-simulation-skills.md) — 24 карточки

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