Анализируйте астрономические данные с Astropy
Астрономическим рабочим процессам нужны надежная работа с единицами измерения, координатами, системами времени и FITS. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code применять паттерны Astropy для анализа научных данных.
Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.
Review the Skillstore skill "astropy" from https://skillstore.io/skills/davila7-astropy.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-astropy/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.
Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.
„astropy“ wird verwendet. Преобразуйте 100 парсеков в километры и объясните результат.
Erwartetes Ergebnis:
Ответ указывает преобразованное расстояние, сохраняет привязку к единицам измерения и отмечает, когда уместна научная нотация.
„astropy“ wird verwendet. Кратко опишите заголовок FITS и статистику изображения.
Erwartetes Ergebnis:
„astropy“ wird verwendet. Сопоставьте два небесных каталога в пределах одной угловой секунды.
Erwartetes Ergebnis:
Ответ описывает создание координат, порог сопоставления, количество сопоставленных строк и проверки согласованности системы отсчета.
All 53 static findings are false positives caused by Markdown fences, inline code, benign examples, or ordinary documentation. No prompt injection, malicious execution, credential access, or covert data transfer intent was found.
Teile den versionierten Bewertungsbericht, das neutrale Badge, die Einbettungskarte und Zitate. Skillstore berichtet Nachweise, ohne zu entscheiden, ob dieser Skill sicher ist.
https://skillstore.io/skills/davila7-astropy/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-astropy?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-astropy?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-astropy/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-astropy.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>davila7. (2026). astropy security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-astropy/audits/9@techreport{davila7-davila7-astropy-2026,
author = {davila7},
title = {astropy security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-astropy/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "astropy security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-astropy/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-astropy:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Jeder Autor bleibt ein eigener installierbarer Skill. Die empfohlene Variante wird nach Skillstore-Nachweisen bewertet.
Warum diese Variante zuerst steht
davila7-astropy
2026-09-09
k-dense-ai-astropy
2026-09-09
Планируйте проверку FITS, просмотр заголовков, статистику изображений и безопасный доступ к большим файлам для телескопических наблюдений.
Создавайте рабочие процессы с таблицами, учитывающие координаты, для сопоставления, фильтрации, объединения и проверки каталогов источников.
Объясняйте единицы измерения, космологические расчеты, шкалы времени и системы координат на практических примерах Astropy.
Используйте единицы Astropy, чтобы преобразовать эти значения: [values]. Объясните каждое преобразование и укажите все необходимые эквивалентности.
Преобразуйте эти координаты из [source frame] в [target frame]. Укажите единицы измерения, предположения о системе отсчета и проверки углового расстояния.
Проверьте рабочий процесс FITS для [file name]. Определите HDU, ключевые заголовки, статистику изображения и безопасную обработку больших файлов.
Спроектируйте рабочий процесс Astropy для перекрестного сопоставления [catalog A] и [catalog B], примените временной или WCS-контекст и кратко опишите проверки валидации.
Autor
davila7Lizenz
MIT
Skillstore-Revision
r2
Versionshinweis
Der Autor hat keine Version angegeben.
Ref.
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Aktualität der Wartung
24.7.2026
Nutzung
7 Downloads · 212 Aufrufe
Создание исследовательских постеров в LaTeX
Исследовательские постеры сложно форматировать и проверять для печати в LaTeX. Этот навык предоставляет шаблоны, рекомендации по макету и проверки PDF для постеров, готовых к конференции.
Создавайте маркетинговый контент, готовый для SEO
Маркетинговым командам нужен понятный контент, который соответствует голосу бренда и поисковым целям. Этот навык предоставляет шаблоны, скрипты анализа и рекомендации по платформам для повторяемого производства контента.
Создание структурированных планов медицинского лечения
Клинические планы лечения часто оказываются непоследовательными, слишком объемными или сложными для проверки. Этот навык предоставляет специализированные шаблоны, измеримые цели, временные рамки и локальные средства контроля качества.
Создание структурированных клинических отчетов
Клиническим командам нужны понятные отчеты, соответствующие медицинским и регуляторным стандартам. Этот навык предоставляет шаблоны, чек-листы и рекомендации по валидации для описаний клинических случаев, диагностических отчетов, исследований и заметок о пациентах.
Анализ файлов научных данных
Файлы научных данных сложно исследовать, поскольку каждый формат по-разному хранит структуру и метаданные. Этот навык определяет форматы, оценивает качество данных и создает практические отчеты по разведочному анализу данных в формате markdown.
Запуск рабочих процессов молекулярного докинга DiffDock
Настройка молекулярного докинга часто завершается неудачей, поскольку сложно согласовать входные данные, параметры и оценки уверенности. Этот навык помогает выполнять рабочие процессы DiffDock от подготовки до анализа результатов.
Обработка данных JSON, YAML и TOML
von 0xDarkMatter
Структурированные конфигурационные данные бывает сложно просматривать в файлах JSON, YAML и TOML. Этот навык помогает составлять запросы jq и yq для извлечения, фильтрации, преобразования и обновления данных.
Анализируйте терапевтические ML-наборы данных с PyTDC
von K-Dense-AI
Командам по разработке лекарств нужны надежные наборы данных и справедливые протоколы оценки. Этот навык помогает Claude использовать PyTDC для курируемых терапевтических ML-данных, benchmark-разбиений, метрик и молекулярных оракулов.
Подготовка заявлений о доступности данных для Nature
von Yuan1z0825
Авторам исследований часто нужны точные формулировки о доступности данных перед подачей рукописи. Этот навык помогает готовить заявления, сопоставлять наборы данных с путями доступа и проверять метаданные FAIR.
Проектирование надежных экспериментов с электронной почтой
von aaron-he-zhu
Тесты рассылок часто приводят к слабым выводам из-за недостаточной статистической мощности дизайна или одновременного изменения нескольких переменных. Этот навык создает строгие планы экспериментов и интерпретирует результаты с учетом неопределенности.
Создание продакшен-систем компьютерного зрения
von alirezarezvani
Командам компьютерного зрения нужны надежные рекомендации по моделям, датасетам, инференсу и развертыванию. Этот навык помогает планировать и оптимизировать продакшен-пайплайны компьютерного зрения с практическими инженерными проверками.
Преобразование JSON в контекст для LLM
von vc999999999
Большие полезные нагрузки JSON расходуют токены и скрывают факты, которые нужны модели. Этот skill преобразует структурированные JSON или экспорты jsonb в краткие, читаемые сводки для Claude, Codex и Claude Code.