# post-processing

Извлекает поля из результатов симуляции, анализирует временные ряды и рассчитывает производные величины. Пригодится для проверки стационарности и сравнения расчётов с эталонными данными.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 83
- Автор: HeshamFS
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills/tree/HEAD/skills/simulation-workflow/post-processing/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/post-processing

## Что делает

Скилл помогает разбирать готовые результаты симуляции: извлекать поля и профили, считать статистику и распределения, отслеживать изменения величин во времени и проверять выход на стационарный режим. Он также поддерживает расчёт градиентов, потоков, объёмных долей и площади интерфейса, сравнение с аналитическими или экспериментальными данными и подготовку отчётов.

В комплекте есть Python-скрипты для извлечения полей, анализа временных рядов, профилей и статистики, расчёта производных величин, сравнения данных и создания отчётов. Данные могут быть в JSON, CSV, HDF5 или VTK. Перед извлечением нужно прочитать реальные имена полей и размеры сетки из файлов: угадывать их нельзя. Для анализа также потребуется указать интересующие шаги, поля и формат результата.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills --path skills/simulation-workflow/post-processing
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add HeshamFS/materials-simulation-skills --skill post-processing -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/simulation-workflow/post-processing/SKILL.md

## Когда брать
- извлечь значения поля на нужном временном шаге
- проверить, вышла ли величина на стационарный режим
- построить профиль поля вдоль линии через область
- рассчитать градиент или объёмную долю по данным поля
- сравнить результаты симуляции с эталонными данными

## Примеры запросов агенту
- Проанализируй временной ряд `total_energy` из `results/history.json` и проверь, достигнуто ли стационарное состояние.
- Извлеки профиль `concentration` из `results/field_0100.json` вдоль линии от `0,0.5,0` до `1,0.5,0`.
- Сравни результаты симуляции с эталонными данными и подготовь краткий отчёт.

## 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) — 18 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

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