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PhysicsNeMo 发现与路由

为物理机器学习任务定位合适的模型、数据管道和示例。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
谨慎使用
60/ 100 五分制 3.0 / 5
信任安全19 / 25 · 3.8/5

技能明确只读、禁止写代码,并要求路径实时发现和验证,未见恶意、凭证窃取或隐蔽外传行为;但无用户确认、回滚方案或完整数据流说明,且在缺少本地克隆时会执行外部 Git 克隆,未说明网络、完整性验证和临时目录隔离,因此扣分。

可靠稳定9 / 20 · 2.3/5

SKILL.md 提供了仓库解析、搜索、读取、ls 验证、失败即放弃以及越界弃答规则,基线流程较清晰;但没有可执行测试套件或关键路径的静态复现证据,外部克隆和工具语义仍可能失败,异常反馈覆盖有限,因此受静态上限约束并扣分。

适用触发12 / 15 · 4.0/5

目标用户、SciML/AI4Science 场景、非适用范围、触发条件、数据形状追问和中文示例均较明确;但未提供中文输出支持,且无本地克隆时核心发现流程依赖 GitHub,可能影响中国大陆网络环境下的可达性,因此扣分。

规范维护9 / 15 · 3.0/5

文档采用核心说明、输出契约、弃答格式及 TAXONOMY/RECIPES 渐进式结构,安装依赖较少,技能许可证和作者信息明确;但缺少 SKILL.md 内的版本、变更记录、明确维护责任和更新路径,BENCHMARK 也显示缺少推荐的 Instructions/Examples 章节,因此扣分。

有效结果7 / 15 · 2.3/5

技能把导航任务转化为可验证的模型、datapipe、示例和文档路径菜单,并明确禁止凭记忆引用,理论上能直接支持发现任务;BENCHMARK 报告了正负任务和效果指标,但仅为静态提供的评估报告,缺少可独立复核的代表性输出,因此按静态上限给分并扣分。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

RECIPES 和评估文件提供了可审计的搜索规则、任务集和报告结果,且存在版本固定的审查对象;但没有提交的测试套件、CI 覆盖或原始执行日志,评估结论主要依赖作者提供的报告,无法达到高可验证性,因此扣分。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 55f18499943e
使用前请注意
  • 首次使用前确认是否允许联网克隆 GitHub 仓库,并审查目标临时目录、代理和凭证环境。
  • 不要把 BENCHMARK 中的 PASS、准确率或安全结果视为本次静态审查已独立复现的证据。
  • 在中国大陆网络受限环境中,应优先提供本地 PhysicsNeMo 克隆;否则实时发现流程可能无法完成。
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

这是 NVIDIA 编写的 PhysicsNeMo 导航技能,面向 SciML 和 AI4Science 任务。它根据数据形状与任务目标,从当前 PhysicsNeMo 仓库中发现模型、datapipe、示例和文档。技能强调模型、数据管道、训练策略和配置的组合关系,不把单个示例当作唯一方案。它只提供路径与选择建议,不编写训练代码,也不负责安装或环境配置。

读取当前 PhysicsNeMo 仓库中的导出文件、模块文档、示例 README、文档和配置;使用实时仓库搜索、Glob、Read、Grep 及 Bash 路径验证来定位模型、datapipe、示例和支持文档;在没有本地克隆时,可按指定命令浅克隆 NVIDIA/physicsnemo 以进行只读路径发现;输出候选菜单、参考示例、阅读顺序和适用范围说明。

  1. SciML 研究人员希望根据规则网格、球面网格或非结构网格数据选择 PhysicsNeMo 模型。
  2. AI4Science 工程师需要同时比较模型族与 datapipe,而不是直接照搬一个示例。
  3. 用户想在 PhysicsNeMo 当前仓库状态下确认某个类、文件或示例是否仍然存在。
  4. 团队需要为代理提供物理系统代理建模、预测、降尺度、物理信息、逆问题或生成任务的导航。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 官方 NVIDIA 编写,专门覆盖 PhysicsNeMo 的 SciML/AI4Science 导航。
  • 要求每轮基于当前仓库发现和验证路径,降低旧路径与重命名造成的误导。
  • 将模型、datapipe、训练策略和配置作为独立选择轴,支持比较多个候选。
  • 明确排除代码编写、安装配置及非物理机器学习任务。
局限
  • 需要 shell、文件系统访问和网络访问,才能完成实时仓库发现或浅克隆。
  • 技能本身不编写训练代码,也不提供安装或环境设置指导。
  • 源材料没有给出该单个技能的测试套件或具体基准结果。
  • 输出质量依赖目标 PhysicsNeMo 仓库当前可访问且路径验证成功。

如何安装这个 Skill?

使用 NVIDIA/skills 仓库的 skills CLI 安装:

npx skills add nvidia/skills --skill physicsnemo-discover --yes

README 未说明该命令最终将技能放置到哪个具体本地目录;CLI 会处理安装目标。

如何使用这个 Skill?

安装后,向代理提出具体的 PhysicsNeMo 导航请求,例如:"根据我的物理场数据形状和预测任务,帮我在当前 PhysicsNeMo 仓库中选择模型族、datapipe 和参考示例,并给出绝对路径。" 请求应说明任务与数据形状;该技能会进行实时发现并返回只读导航建议。

常见问题

它会直接替我编写 PhysicsNeMo 训练代码吗?
不会。该技能只发现并引用模型、datapipe、示例和文档路径;训练循环及其他代码编写明确不在范围内。
使用它需要哪些访问权限?
需要 shell、文件系统和网络访问,用于搜索当前仓库、读取文件、验证路径,并在必要时浅克隆 PhysicsNeMo;源材料没有要求 MCP。
它适合一般 PyTorch 或非物理机器学习吗?
不适合。它面向 PhysicsNeMo 的 SciML/AI4Science 任务,并明确排除一般非物理 ML/PyTorch。

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