skill-physics-research — Автоматизация исследований в физике с AI
Автоматизация рутинных задач при формализации физических исследований значительно экономит время и ресурсы. Этот навык-помощник, skill-physics-research, берет на себя часть работы, делегируя выполнение непосредственно агенту physics-research-agent и обрабатывая результаты. Он предназначен для упрощения процесса исследования в области динамических систем, теории хаоса и формализации физических концепций.
Skill-physics-research работает как тонкий оберточный модуль. При получении задачи с языком "physics" и относящейся к динамическим системам, теории хаоса или формализации, он передает её агенту physics-research-agent. Агент выполняет исследования, используя встроенные инструменты и AI интеграции (Avante, Lectic, Claude-Code). После завершения работы агентом, skill-physics-research запускает автоматизированные постполётные операции: обновление статуса, привязку артефактов, фиксацию изменений в системе контроля версий Git. Для передачи метаданных используется схема, описанная в файле .claude/context/formats/return-metadata-file.md. Контекст загружается делегированным агентом, а не самим skill-physics-research. Обязательные входные параметры: task_number (должен существовать в файле state.json) и необязательный focus_prompt для уточнения направления исследования.
Технический стек skill-physics-research включает в себя NeoVim для работы с текстом, LaTeX для форматирования научных документов, Python для логики и обработки данных, а также JSON для хранения и передачи информации. Ключевые особенности: интеграция с AI (Avante, Lectic, Claude-Code) для анализа и генерации контента, автоматизированные постполётные операции (обновление статуса, привязка артефактов, Git коммиты
npx skills add https://github.com/benbrastmckie/nvim/tree/master/.claude/extensions/formal/skills/skill-physics-research
[HINT] Скачивает всю директорию скилла с GitHub: SKILL.md и все связанные файлы