Communitygithub.com

ANDYPENG09/catalyst-design-skill

Zweisprachige Fähigkeit zur Katalysatordesign-Beratung für KI-Agenten (Claude Code / OpenClaw / Hermes / Cursor / WorkBuddy). 催化剂设计指导技能

Was ist catalyst-design-skill?

Diese Fähigkeit (Skill) befähigt KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder WorkBuddy dazu, detaillierte und evidenzbasierte Ratschläge für das Design von Katalysatoren zu geben – von der theoretischen Auswahl von Zusammensetzungen und Syntheserouten bis hin zu spezifischen Parametern und Validierungsstrategien. Sie deckt gängige Reaktionen wie OER, HER, ORR, Wasserspaltung und Kunststoffrecycling ab. Der Skill ist bilingual (Englisch/Chinesisch) und zeichnet sich durch sein geschichtetes Methodiksystem (L1–L4) aus, das Theorie, Methoden, Parameter und Validierung trennt. Jeder Ratschlag ist mit einem Quellentag (z. B. `[CS]` für Literatur, `[EXP]` für empirische Schätzung) und einem Konfidenzniveau versehen, um „literaturbestätigte“ von „geschätzten“ Aussagen klar zu unterscheiden. Er betont stark die Nachvollziehbarkeit: Die eingebaute Wissensdatenbank (`references/design_methodology.md`) und das Aktualisierungsprotokoll sind kaskadierend aufgebaut. Optional kann der Skill, nur auf explizite Anforderung des Nutzers hin, seine Wissensbasis mit neuen, validierten Regeln erweitern. Er umfasst außerdem gebrauchsfertige Vorlagen für Entwurfsvorschläge (`templates/`) und ist sicher konzipiert: Standardmäßig ist er schreibgeschützt und führt keine Systembefehle aus.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add ANDYPENG09/catalyst-design-skill

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Katalysatordesign

Wann verwenden

  • Nutzer fragen nach der Gestaltung eines Katalysators, der Auswahl einer Zusammensetzung, der Optimierung der Leistung, Ratschlägen zur Syntheseroute, Katalysatorformulierung, dem Design von Elektrokatalysatoren oder der Wahl von Synthesebedingungen.
  • Typische Eingabe: Designziel (Reaktionstyp + Materialsystem / Leistungsbedarf). Optional: Ergebnisse einer Katalysatorsuche-Literaturrecherche.
  • Abgedeckte Systeme: HER, OER, ORR, PEMWE, gesamte Wasserspaltung, Photokatalyse, Kunststoff-Upcycling und andere.

Wann NICHT verwenden

  • Reine Literatursuche – verwenden Sie catalyst-search; diese Fähigkeit führt keine erneute Suche durch.
  • Design von Nicht-Katalysematerialien (z. B. Batteriekathoden, Halbleiterbauelemente) – nicht anwendbar.
  • Suche nach einer bestimmten DOI oder einem Volltext – verwenden Sie direkt WebSearch / WebFetch.

Voraussetzungen

  • Wird mit eigener Wissensdatenbank (references/) und Vorlagen (templates/) ausgeliefert; läuft ohne externe Abhängigkeiten.
  • Optional: Wenn WebSearch / WebFetch verfügbar sind, kann die Fähigkeit den Ursprung einer bestimmten Regel zurückverfolgen (nicht erforderlich).

Eingabeschnittstelle

  • Erforderlich: Designziel – Reaktionstyp plus Materialsystem oder Leistungsbedarf.
  • Optional: die strukturierte Literaturausgabe von catalyst-search (die Tabelle literature_matrix.md, unterstützende Schlussfolgerungen und Validierungsvorschläge).
    • Mit Literatur – geben Sie gezielte Ratschläge unter Verwendung der spezifischen Systeme und Metriken und zitieren Sie die Unterstützung.
    • Ohne Literatur – geben Sie allgemeine Ratschläge aus der integrierten Methodik (siehe references/design_methodology.md).

Methodiksystem (geschichtet, multipel quellenbasiert, nachvollziehbar, entwickelbar)

Die Methodik fusioniert kontinuierlich Beweise aus mehreren Quellen, organisiert in vier Schichten, und entwickelt sich dynamisch mit neuer Literatur weiter.

  • Vollständige geschichtete Wissensdatenbank: references/design_methodology.md (jeder Eintrag trägt ein Quellentag, eine Konfidenz und ein Aktualisierungsdatum).
  • Dynamischer Aktualisierungsmechanismus: references/methodology_update_protocol.md.
  • Nachvollziehbarkeitsregister: references/methodology_registry.md (nach ID zu Quelle / DOI zurückverfolgbar).

Vier-Schichten-Rahmenwerk

  • L1 – Theorie: Struktur-Eigenschafts-Beziehungen, d-Band-Zentrum, Sabatier-Prinzip, Mechanismus-Typisierung (AEM / LOM; Volmer–Heyrovsky), Aktivität-Stabilitäts-Kompromiss, Defekte als Aktivität, bifunktionale Synergie.
  • L2 – Methoden und Werkzeuge: Synthesebibliothek (SEA, Dotierung mit niedrigem Schmelzpunkt, Ligandenverankerung, Einzelquellen-Pyrolyse, Joule-Heizung, Templatierung, Korngrenzen-Engineering), Charakterisierung und Berechnung (XRD, STEM, XPS, EXAFS, DFT, ML), Strukturdesign (Größe, Ordnung, Kern-Schale, Träger, Einzel- und Doppelatom-Stellen).
  • L3 – Parameter: Tempern Temperatur (450–1150 °C), Abkühlrate (langsames Abkühlen ≤ 2 °C/min), Atmosphäre, Partikelgröße, Dotierungsgrad, Zusammensetzungsverhältnis, Nachbehandlung.
  • L4 – Validierung: RDE → MEA gestufte Bewertung, anwendbare Standards (TCASMES 400-2024, T/CRES 0030-2025), leistungsbezogene Benchmarks pro System, Ordnungs-/Stabilitäts-/Hochskalierungsvalidierung.

Quellentags (Nachvollziehbarkeit)

[CS] Katalysatorsuche-Retrieval (mit DOI) · [AI] vom Benutzer über KI / Skill erhalten · [EXT] externe Quelle (Konferenz, Patent, Standard, interne Daten) · [EXP] empirische Schätzung (zu überprüfen). Konfidenz: ★–★★★.

Wenn Sie Ratschläge generieren, geben Sie das Quellentag jedes zitierten Eintrags an und unterscheiden Sie „literaturbestätigt“ von „empirischer Schätzung“.

Arbeitsablauf

  1. Eingabe analysieren. Extrahieren Sie das Designziel und sammeln Sie Beweise aus mehreren Quellen – Katalysatorsuche-Matrix [CS], benutzerbereitgestellt [AI], extern [EXT]. Wenn die Eingabe unvollständig ist (Reaktionstyp oder Materialsystem fehlt), bitten Sie den Benutzer zuerst um Klärung; raten Sie nicht.
  2. Regeln nach Schicht zuordnen. Ordnen Sie das Ziel zu: L1-Theorie (Mechanismusrichtung) → L2-Methoden (Synthese / Charakterisierung) → L3-Parameter (Fenster) → L4-Validierung (Bewertungspfad).
  3. Ratschläge generieren. Geben Sie Zusammensetzung, Struktur, Synthese, Bedingungen und Validierung aus. Jedes Zitat muss sein Quellentag (und DOI) und die Konfidenz angeben und zwischen Bestätigtem und Geschätztem unterscheiden.
  4. Dynamisches Backfill (entwickeln, teilnahmegebunden). Nur wenn der Benutzer explizit bittet, die Wissensdatenbank zu aktualisieren (z. B. „aktualisiere deine Methodik“ / „merke dir das“): Validieren Sie neue Regeln gemäß methodology_update_protocol.md und füllen Sie die eigenen references/design_methodology.md und references/methodology_registry.md des Skills zurück (Quelle, DOI, Konfidenz, Status). Andernfalls behalten Sie die integrierte Methodik schreibgeschützt bei und modifizieren Sie keine Skill-Dateien. Schlagen Sie für wenig belegte (nur [EXP]) Richtungen proaktiv eine erneute Katalysatorsuche-Prüfung vor, um auf [CS] aufzuwerten.
  5. Ausgabe. Schreiben Sie den Designvorschlag gemäß templates/design_proposal.md und zitieren Sie nach GB/T 7714 (siehe templates/citation_gb7714.md von catalyst-search oder die eigene Kopie dieses Skills).

Ausgabeschnittstelle

  • Designvorschlag, der Zusammensetzung, Struktur, Synthese, Bedingungen und Validierung abdeckt; Format gemäß templates/design_proposal.md.
  • Wenn Sie Literatur zitieren, geben Sie eine GB/T 7714-Zitation an und kennzeichnen Sie jeden Punkt als „literaturgestützt“ oder „empirische Schätzung“.

Arbeitsteilung

  • Literatursuche ist Aufgabe von catalyst-search; diese Fähigkeit sucht nicht erneut, sondern konsumiert nur diese Ausgabe oder verwendet ihr integriertes Wissen.
  • Um den Ursprung einer bestimmten Regel zurückzuverfolgen, kann WebSearch / WebFetch verwendet werden (optional).

Hinweise

  • Ratschläge müssen auf der integrierten Methodik oder der bereitgestellten Literatur basieren; keine unbegründeten Behauptungen.
  • Unterscheiden Sie klar zwischen „literaturbestätigt“ und „empirische Schätzung“.
  • Ratschläge müssen einen umsetzbaren Validierungspfad (Charakterisierung, Test) zur Überprüfung durch den Benutzer enthalten.
  • Sicherheit und Berechtigungen: Standardmäßig liest dieser Skill nur sein eigenes references/ und templates/; er führt keine Systembefehle aus und macht keine Netzwerkanfragen außer optionalem WebSearch / WebFetch; er sammelt oder exfiltriert keine Benutzerdaten. Optional Selbstupdate: Schritt 4 („Dynamisches Backfill“) kann in die eigenen references/design_methodology.md und references/methodology_registry.md des Skills schreiben – aber nur wenn Sie es explizit aktivieren (z. B. „aktualisiere deine Methodik“). Es schreibt niemals in Ihre eigenen Dateien oder Projektverzeichnisse.

Beispiel

  • Eingabe: Design eines sauren OER-Katalysators mit η₁₀ < 200 mV und Stabilität > 500 h.
  • Ausgabe:
    • Zusammensetzung: Ru@IrOₓ Kern-Schale (Ru-Kern mit hoher Aktivität, IrOₓ-Schale lösungsbeständig). [CS] ★★★
    • Struktur: Kern-Schale-Grenzflächenladungsumverteilung, optimiert die Adsorption von Sauerstoff-Zwischenprodukten an Ru. [CS] ★★★
    • Synthese: Adams-Fusion für die IrOₓ-Schale, gefolgt von reduktiver Ru-Abscheidung. [CS] ★★
    • Bedingungen: Temperung bei 400–500 °C (zu hoch treibt Ru in die Schale, zu niedrig ergibt unzureichende Ordnung). [EXP] ★
    • Validierung: RDE für η₁₀ und Tafel-Steigung; ICP-MS für Ru / Ir-Lösungsüberwachung; 30.000-Zyklen-ADT. [CS] ★★★

Projekt-Homepage

Verwandte Skills