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SailRain/dynamical-system-tuner-skill

Ein Agenten-Skill zum Testen und Abstimmen von Parametern dynamischer Systeme, der MATLAB-Zeitverlaufsdiagramme, Phasenporträts und Parameterprotokolle erstellt, unter Verwendung expliziter ODEs, festen/einstellbaren Parametern, Randbedingungen und Einstellungen für das Verwerfen von Einschwingvorgängen.

Was ist dynamical-system-tuner-skill?

Dieser Skill ermöglicht es KI-Agenten, dynamische Systeme zu testen und deren Parameter abzustimmen. Er generiert MATLAB-Zeitverlaufsdiagramme und Phasenporträts sowie ausführliche Parameterprotokolle. Der Skill erzwingt die Verwendung expliziter Differentialgleichungen (ODEs) und unterstützt sowohl feste als auch einstellbare Parameter. Zudem können Randbedingungen und Einstellungen zum Verwerfen von Einschwingvorgängen definiert werden, um präzise und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Dieser Skill eignet sich besonders für die Arbeit mit MATLAB und die Optimierung dynamischer Systeme in interdisziplinären Bereichen wie Robotik, Steuerungstechnik oder Biophysik. Die strukturierte Parameterverwaltung und die automatische Diagrammerstellung machen ihn zu einem unverzichtbaren Werkzeug für modellbasierte Entwicklungsprozesse.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht dynamical-system-tuner-skill?

Ein Agenten-Skill zum Testen und Abstimmen von Parametern dynamischer Systeme, der MATLAB-Zeitverlaufsdiagramme, Phasenporträts und Parameterprotokolle erstellt, unter Verwendung expliziter ODEs, festen/einstellbaren Parametern, Randbedingungen und Einstellungen für das Verwerfen von Einschwingvorgängen.

Funktionen

  • Explizite ODEs: Der Skill erwartet eine explizite Formulierung der Differentialgleichungen (z. B. dx/dt = f(x, p, t)).
  • Feste und einstellbare Parameter: Sie können Parameter als fest (nicht optimierbar) oder einstellbar (für das Tuning) markieren.
  • Randbedingungen: Definieren Sie Grenzen für die einstellbaren Parameter (z. B. p1 ∈ [0, 10]).
  • Verwerfen von Einschwingvorgängen: Legen Sie eine Zeitspanne fest, nach der die stationäre Antwort betrachtet wird (z. B. discard_transient = 5).
  • Diagrammerstellung: Automatische Generierung von MATLAB-Zeitverlaufsdiagrammen und Phasenporträts basierend auf den simulierten Daten.
  • Parameterprotokoll: Detaillierte Protokollierung der verwendeten Parameter und der Simulationsergebnisse.

Installation

  1. Stellen Sie sicher, dass MATLAB auf Ihrem System installiert ist (R2020a oder neuer).
  2. Klonen Sie dieses Repository oder laden Sie die Skill-Dateien herunter.
  3. Fügen Sie den Skill zu Ihrem Agenten hinzu (z. B. über die Konfiguration für Claude Code, Cursor, Codex o. Ä.).
  4. Stellen Sie die erforderlichen Abhängigkeiten bereit (z. B. MATLAB Engine API für Python, falls der Agent in Python läuft).

Verwendung

Beispiel für eine Agenten-Anfrage:

Nutze den dynamical-system-tuner-skill, um das folgende System zu analysieren:
System: dx/dt = -p1 * x + p2 * u(t), mit u(t) = 1 für t >= 0
Parameter: p1 (fest, Wert = 0.5), p2 (einstellbar, Bereich [0.1, 2.0])
Startwert: x(0) = 0
Simulationszeit: t = [0, 20]
Verwerfen von Einschwingvorgängen: discard_transient = 2

Erwartete Ausgabe:

  • Zeitverlaufsdiagramm: Ein MATLAB-Plot der Systemantwort x(t) über die Zeit.
  • Phasenporträt: Ein Plot der Geschwindigkeit dx/dt gegen x (für Systeme mit einer Zustandsgröße).
  • Parameterprotokoll: Eine Textdatei (z. B. parameter_log.txt) mit den verwendeten Parametern.

Konfiguration

Die Konfiguration erfolgt über eine JSON-Datei (z. B. config.json):

{
  "matlab_path": "/usr/local/MATLAB/R2023b/bin/matlab",
  "default_time_span": [0, 10],
  "default_discard_transient": 0,
  "output_format": "png",
  "dpi": 150
}

Einschränkungen

  • Der Skill erfordert eine gültige MATLAB-Lizenz.
  • Nur explizite ODEs werden unterstützt (keine impliziten Systeme).
  • Die Diagrammgenerierung ist auf 2D-Plots beschränkt (keine 3D-Phasenporträts).
  • Die Parameteroptimierung erfolgt heuristisch; es wird kein vollständiger Optimierungsalgorithmus angeboten.

Lizenz

MIT

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