# time-stepping

Помогает выбрать шаг времени для нестационарного моделирования, настроить адаптивный шаг и рассчитать интервалы сохранения результатов и контрольных точек.

- 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/core-numerical/time-stepping/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/time-stepping

## Что делает

Скилл time-stepping помогает планировать временную сетку для нестационарных симуляций. Он учитывает ограничения устойчивости CFL, диффузионные и реакционные ограничения, целевой шаг и коэффициент запаса. Для резких градиентов, фазовых переходов и холодного старта можно задать постепенное увеличение шага, чтобы начальный переход не проходил сразу на целевом значении.

В комплект входят три Python-скрипта: `scripts/timestep_planner.py` рассчитывает рекомендуемый шаг и расписание его увеличения, `scripts/output_schedule.py` формирует моменты сохранения результатов, а `scripts/checkpoint_planner.py` планирует контрольные точки и оценивает накладные расходы. Скрипты выдают JSON с расчётными значениями и предупреждениями. Для работы нужен Python 3.10+; внешние библиотеки не требуются, используются стандартные средства Python.

Рабочий процесс включает получение ограничений устойчивости, расчёт шага, настройку вывода и планирование восстановления после сбоя. При выборе интервала контрольных точек учитывается допустимая потеря вычислений. Важно передавать планировщику фактический предел устойчивости: без него рекомендация по шагу не подтверждает, что расчёт укладывается в физические ограничения.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/HeshamFS/materials-simulation-skills --path skills/core-numerical/time-stepping
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

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

## Когда брать
- Рассчитать рекомендуемый шаг времени по пределу устойчивости
- Настроить постепенное увеличение шага при резких градиентах
- Сформировать расписание сохранения результатов по физическому времени
- Подобрать интервал контрольных точек с учётом стоимости записи
- Найти причины уменьшения или колебаний адаптивного шага

## Примеры запросов агенту
- Подбери шаг времени для симуляции с целевым значением `1e-4`, пределом устойчивости `2e-4` и коэффициентом запаса `0.8`, затем запусти `scripts/timestep_planner.py` с расписанием разгона на `10` шагов.
- Составь расписание сохранения результатов от `0` до `10` секунд с интервалом `0.1` через `scripts/output_schedule.py`.
- Рассчитай интервал контрольных точек для запуска длительностью `36000` секунд, стоимостью записи `120` секунд и допустимой потерей `1800` секунд с помощью `scripts/checkpoint_planner.py`.

## 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

_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