К основному содержанию
скилл CX Codex

formula-derivation — скилл для Claude Code: что делает и установка

Превращает разрозненные уравнения и черновики в связный вывод формул. Помогает упорядочить допущения и зафиксировать шаги в файле DERIVATION_PACKAGE.md.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill formula-derivation -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает formula-derivation

Скилл преобразует черновые математические заметки, цели исследования и уравнения в выверенный документ с выводом формул. Сначала он фиксирует целевой объект и его роль: точное алгебраическое тождество, приближение, локальное утверждение или содержательную интерпретацию. Если цель или обозначения неоднозначны, агент формулирует рабочую трактовку до начала символьных выкладок.

Процесс разбит на шаги: сбор контекста, выбор неизменного объекта (например целевой функции или сохраняющейся величины), нормализация допущений и разметка переходов. Каждый нетривиальный шаг помечается строго как тождество, утверждение, приближение или смысловая интерпретация. Результат по умолчанию записывается в DERIVATION_PACKAGE.md в корне проекта, не затрагивая .tex-файлы напрямую.

Если честно свести формулу не выходит, скилл не маскирует пробелы словами «очевидно» или «легко видеть». В такой ситуации статус вывода меняется на NOT YET COHERENT, а вместо готовой цепочки формируется отчёт о блокерах. Требование зафиксировать единый базовый объект заранее отсекает незаметную подмену математической сути удобным суррогатом.

Какие задачи решает

  • собрать разрозненные формулы и черновые заметки в структурированный вывод
  • разделить строгие тождества, приближения и эвристические интерпретации
  • зафиксировать допущения и базовые переменные до начала преобразований
  • составить отчёт о блокерах, если исходные предпосылки не сходятся

Примеры запросов агенту

  • Используй formula-derivation, чтобы собрать вывод формулы функции потерь из notes.md в DERIVATION_PACKAGE.md
  • Сформулируй цепочку допущений и выведи итоговое приближение для эффективной стоимости
  • Проверь связность черновика выкладок и выдели скрытые допущения

Как установить formula-derivation

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill formula-derivation -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/formula-derivation/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/formula-derivation/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о formula-derivation

Как установить formula-derivation в Claude Code?

Выполните команду npx skills add wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep --skill formula-derivation -a claude-code.

Что делает formula-derivation?

Скилл упорядочивает математические выкладки, проверяет допущения и создаёт документированный вывод формул либо отчёт о нестыковках.

Куда сохраняется результат вывода?

По умолчанию файл сохраняется как DERIVATION_PACKAGE.md в корне проекта. Скилл не правит файлы статей .tex, если об этом не попросили прямо.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: formula-derivation
description: Structures and derives research formulas when the user wants to 推导公式, build a theory line, organize assumptions, turn scattered equations into a coherent derivation, or rewrite theory notes into a paper-ready formula document. Use when the derivation target is not yet fully fixed, the main object still needs to be chosen, or the user needs a coherent derivation package rather than a finished theorem proof.
argument-hint: "[problem-goal-current-formulas-or-notes]"
allowed-tools: Read, Write, Edit, Grep, Glob, Skill(lean-formalize)
---

# Formula Derivation: Research Theory Line Construction

Build an honest derivation package, not a fake polished theorem story.

## Constants

- DEFAULT_DERIVATION_DOC = `DERIVATION_PACKAGE.md` in project root
- STATUS = `COHERENT AS STATED | COHERENT AFTER REFRAMING / EXTRA ASSUMPTION | NOT YET COHERENT`

## Context: $ARGUMENTS

## Goal

Produce exactly one of:
1. a coherent derivation package for the original target
2. a reframed derivation package with corrected object / assumptions / scope
3. a blocker report explaining why the current notes cannot yet support a coherent derivation

## Inputs

Extract and normalize:
- the target phenomenon, formula, relation, or theory line
- the intended role of the derivation:
  - exact identity / algebra
  - proposition / local theorem
  - approximation
  - mechanism interpretation
- explicit assumptions
- notation and definitions
- any user-provided formula chain, sketch, messy notes, or current draft
- nearby local theory files if the request points to them
- desired output style if specified:
  - internal alignment note
  - paper-style theory draft
  - blocker report

If the target, object, notation, or assumptions are ambiguous, state the exact interpretation you are using before deriving anything.

## Workflow

### Step 1: Gather Derivation Context
Determine the target derivation file with this priority:
1. a file path explicitly specified by the user
2. a derivation draft already referenced in local notes
3. `DERIVATION_PACKAGE.md` in project root as the default target

Read the relevant local context:
- the chosen target derivation file, if it already exists
- any local theory notes, formula drafts, appendix notes, or files explicitly mentioned by the user

Extract:
- target formula / theory goal
- current formula chain
- assumptions
- notation
- known blockers
- desired output mode

### Step 2: Freeze the Target
State explicitly:
- what is being explained, derived, or supported
- whether the immediate goal is:
  - identity / algebra
  - proposition
  - approximation
  - interpretation
- what the derivation is expected to output in the end

Do not start symbolic manipulation before this is fixed.

### Step 3: Choose the Invariant Object
Identify the single quantity or conceptual object that should organize the derivation.

Typical possibilities include:
- objective / utility / loss
- total cost / energy / welfare
- conserved quantity / state variable
- expected metric / effective rate / effective cost

If the current notes start from a narrower quantity, decide explicitly whether it is:
- the true top-level object
- a proxy
- a local slice
- an approximation

Do not let a convenient proxy silently replace the actual conceptual object.

### Step 4: Normalize Assumptions and Notation
Restate:
- all assumptions
- all symbols
- regime boundaries or special cases
- which quantities are fixed, adaptive, or state dependent

Identify:
- hidden assumptions
- undefined notation
- scope ambiguities
- whether the current formula chain already mixes exact steps with approximations

Preserve the user's original notation unless a cleanup is necessary for coherence.
If you adopt a cleaner internal formulation, keep that as a derivation device rather than silently replacing the user's target.

### Step 5: Classify the Derivation Steps
For every nontrivial step, determine whether it is:
- **identity**: exact algebraic reformulation
- **proposition**: a claim requiring conditions
- **approximation**: model simplification or surrogate
- **interpretation**: prose-level meaning of a formula

Never merge these categories without signaling the transition.
If one part is only interpretive, do not present it as if it were mathematically proved.

### Step 6: Build a Derivation Map
Choose a derivation strategy, for example:
- definition -> substitution -> simplification
- primitive law -> intermediate variable -> target expression
- global quantity -> perturbation -> decomposition
- exact model -> approximation -> interpretable closed form
- general dynamic object -> simplified slice -> local theorem -> return to general case

Then write a derivation map:
- target formula or theory line
- required intermediate identities or lemmas
- which assumptions each nontrivial step uses
- where approximations enter
- where special-case and general-case regimes diverge or collapse

If the derivation needs a decomposition, derive it from the chosen global quantity.
Do not make a split appear magically from one local variable itself.

### Step 7: Write the Derivation Document
Write to the chosen target derivation file.

If the target derivation file already exists:
- read it first
- update the relevant section
- do not blindly duplicate prior content

If the user does not specify a target, default to `DERIVATION_PACKAGE.md` in project root.

Do NOT write directly into paper sections or appendix `.tex` files unless the user explicitly asks for that target.

The derivation package must include:
- target
- status
- invariant object
- assumptions
- notation
- derivation strategy
- derivation map
- main derivation steps
- remarks / interpretations
- boundaries and non-claims

Writing rules:
- do not hide gaps with words like "clearly", "obviously", or "similarly"
- define every symbol before use
- mark approximations explicitly
- separate derivation body from remarks
- if the true object is dynamic or state dependent but a simpler slice is analyzed, say so explicitly
- if a formula line is only heuristic, label it honestly

### Step 8: Final Verification
Before finishing the target derivation file, verify:
- the target is explicit
- the invariant object is stable across the derivation
- every assumption used is stated
- each formula step is correctly labeled as identity / proposition / approximation / interpretation
- the derivation does not silently switch objects
- special cases and general cases still belong to one theory line
- boundaries and non-claims are stated

If the derivation still lacks a coherent object, stable assumptions, or an honest path from premises to result, downgrade the status and write a blocker report instead of forcing a clean story.

## Required File Structure

Write the target derivation file using this structure:

```md
# Derivation Package

## Target
[what is being derived or explained]

## Status
COHERENT AS STATED / COHERENT AFTER REFRAMING / NOT YET COHERENT

## Invariant Object
[top-level quantity organizing the derivation]

## Assumptions
- ...

## Notation
- ...

## Derivation Strategy
[chosen route and why]

## Derivation Map
1. Target depends on ...
2. Intermediate step A uses ...
3. Approximation enters at ...

## Main Derivation
Step 1. ...
Step 2. ...
...

## Remarks and Interpretation
- ...

## Boundaries and Non-Claims
- ...

## Open Risks
- ...
```

## Output Modes

### If the derivation is coherent as stated
Write the full structure above with a clean derivation package.

### If the notes are close but not coherent yet
Write:
- the exact mismatch
- the corrected invariant object, assumption, or scope
- the reframed derivation package

### If the derivation cannot be made coherent honestly
Write:
- `Status: NOT YET COHERENT`
- the exact blocker:
  - missing object
  - unstable assumptions
  - notation conflict
  - unsupported approximation
  - theorem-level claim without enough conditions
- what extra assumption, reframe, or intermediate derivation would be needed

## Relationship to `proof-writer`

Use `formula-derivation` when the user says things like:
- “我不知道怎么起这条推导主线”
- “这个公式到底该从哪个量出发”
- “帮我把理论搭顺”
- “把说明文档变成可写进论文的公式文档”
- “这几段公式之间逻辑不通”

Use `proof-writer` only after:
- the exact claim is fixed
- the assumptions are stable
- the notation is settled
- and the task is now to prove or refute that claim rigorously

Once a precise claim and its hypotheses are available, use
[`/lean-formalize`](../lean-formalize/SKILL.md) when the user requests Lean or a
specific proof obligation benefits from formal implementation and checking;
routine algebraic derivations do not require it.

## Chat Response

After writing the target derivation file, respond briefly with:
- status
- whether the target survived unchanged or had to be reframed
- what file was updated

## Key Rules

- Never fabricate a coherent derivation if the object, assumptions, or scope do not support one.
- Prefer reframing the derivation over overclaiming.
- Separate assumptions, identities, propositions, approximations, and interpretations.
- Keep one invariant object across special and general cases whenever possible.
- Treat simplified constant-parameter cases as analysis slices, not as the conceptual main object.
- If uncertainty remains, mark it explicitly in `Open Risks`; do not hide it in polished prose.
- Coherence matters more than elegance.

© wanshuiyin · MIT · wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

Похожие скиллы

Всё по теме «Наука и исследования» →
nature-reviewer Yuan1z0825 Скилл имитирует разбор научной рукописи в стиле Nature: три независимых отчёта рецензентов и сводка после них. Пригодится перед подачей в журнал. CX Codex +1 13 900установок peer-review K-Dense-AI Скилл для рецензирования научных рукописей: проверяет авторизацию, подбирает чек-лист, сверяет утверждения с доказательствами и собирает черновик отзыва. CX Codex +1 2 200установок literature-search-arxiv google-deepmind Ищет статьи и препринты на arXiv, вытаскивает метаданные и абстракты, скачивает PDF, HTML или LaTeX-исходники в рабочую папку. CX Codex +1 3 400установок literature-search-openalex google-deepmind Скилл подключает базу OpenAlex для поиска научных публикаций, выгрузки PDF и сбора библиометрии через CLI. Пригодится при проверке DOI и анализе цитирований авторов. CX Codex +1 3 100установок scientific-brainstorming K-Dense-AI Скилл структурирует научный мозговой штурм: от независимой генерации идей до состязательного ревью и журнала решений. Помогает отобрать направления исследований без преждевременных выводов. CX Codex +1 2 300установок scientific-critical-thinking davila7 Проверяет методологию, статистику и смещения в исследованиях по фреймворкам GRADE и Cochrane ROB. Пригодится при ревью статей и систематических обзорах. 644установок

Из того же набора78

analyze-results Скилл читает JSON и CSV с результатами экспериментов, строит таблицы сравнения и считает статистику. Пригодится, когда прогонов много и надо понять, что из них следует. CX Codex +1 547установок experiment-plan Скилл превращает исследовательскую идею в план экспериментов с проверяемыми тезисами, абляциями и порядком запусков. Нужен перед реализацией и написанием статьи. CX Codex +1 544установок auto-paper-improvement-loop Гоняет скомпилированную научную статью по кругу «внешнее ревью → правки → пересборка» два раунда подряд, без вашего участия. CX Codex +1 540установок paper-write Скилл пишет LaTeX-статью по секциям от плана до готового черновика. Пригодится, когда есть план статьи и нужно превратить его в текст. CX Codex +1 539установок research-refine Превращает нечёткую тему научного исследования в конкретный план метода с итеративным рецензированием через Codex и сохранением промежуточных шагов. CX Codex +1 531установок paper-illustration Генерирует научные иллюстрации и схемы архитектур для публикаций через Gemini с проверкой качества в Claude. CX Codex +1 527установок paper-plan Собирает структуру научной статьи по разделам из выводов ревью и результатов экспериментов. Пригодится до того, как вы начнёте писать текст. CX Codex +1 526установок run-experiment Скилл разворачивает и запускает ML-эксперименты на локальном GPU, удалённом сервере, Vast.ai или Modal. Пригодится, когда обучение надо стартовать, а не настраивать вручную. CX Codex +1 523установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой