# simulation-orchestrator

Генерирует сетки параметров, управляет пачками расчётов и сводит результаты симуляций. Пригодится при переборе входных параметров dt или kappa.

- 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/simulation-orchestrator/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/simulation-orchestrator

## Что делает

Скилл автоматизирует запуск серий вычислительных экспериментов. Внутри работают четыре скрипта на Python: генератор конфигураций `sweep_generator.py`, менеджер кампаний `campaign_manager.py`, трекер статусов `job_tracker.py` и сборщик метрик `result_aggregator.py`. Для генерации параметров доступны методы `grid`, `linspace` и латинский гиперкуб (LHS). Внешних зависимостей нет, нужен только стандартный Python 3.10+.

Скрипт записи параметров требует точного пути к полям в JSON. Если параметр вложен в структуру `parameters.kappa`, то простая запись `kappa` запишет ключ в корень и молча оставит исходное значение в конфиге.

Сборщик `result_aggregator.py` по умолчанию минимизирует целевую метрику, поэтому лучшим считается прогон с наименьшим числом. Если вы оптимизируете точность или выход продукта, обязательно передавайте флаг `--maximize`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

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

## Когда брать
- сгенерировать выборку параметров методом Latin Hypercube Sampling для многомерных сеток
- создать пакетные конфигурации симуляций из базового JSON-файла
- отслеживать статус выполнения параллельных расчётных задач
- найти лучший результат в серии прогонов по выбранной метрике

## Примеры запросов агенту
- Сгенерируй сетку параметров для dt и kappa методом linspace и подготовь конфиги симуляций.
- Инициализируй кампанию расчётов в каталоге `./campaign_001` для команды `python sim.py --config {config}`.
- Собери итоговые метрики из папки `./campaign_001` по параметру `final_energy`.

## 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

_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