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步進式推導工作流。觸發詞：推導, derive, 組合公式, 建立模型。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/u9401066/nsforge-mcp --skill nsforge-derivation-workflowコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | nsforge-derivation-workflow |
| description | 步進式推導工作流。觸發詞：推導, derive, 組合公式, 建立模型。 |
SymPy-MCP 做計算，NSForge 記錄知識！ 每步都要顯示給用戶看！ 使用：
derivation_show()(NSForge) - 顯示當前推導狀態print_latex_expression()(SymPy-MCP) - 顯示計算結果
❌ 錯誤：執行計算後直接下一步
✅ 正確：執行計算 → derivation_show() 或 print_latex_expression() → 等用戶確認 → 下一步
Phase 1: derivation_start(name, description)
↓
Phase 2: 循環 {
SymPy-MCP: intro_many → introduce_expression → 計算 → print_latex_expression
NSForge: derivation_record_step(expression, description, notes?)
NSForge: derivation_show() ← 🆕 顯示當前狀態！
NSForge: derivation_add_note(note, note_type?) # 可選
}
↓
Phase 3: derivation_complete(description, assumptions?, limitations?, references?)
derivation_show() ← 🆕 顯示最終結果！
| 階段 | MCP | 工具 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 開始 | NSForge | derivation_start(name, description) | 建立會話 |
| 計算 | SymPy | intro_many, introduce_expression, substitute_expression... | 符號計算 |
| 顯示 | SymPy | print_latex_expression | ⚠️ 必須！ |
| 記錄 | NSForge | derivation_record_step(expr, desc, notes?, source?) | 記錄步驟+知識 |
| 🆕 顯示 | NSForge | derivation_show(format?, show_steps?) | ⚠️ 必須！顯示當前狀態 |
| 說明 | NSForge | derivation_add_note(note, note_type?) | 純文字洞見 |
| 完成 | NSForge | derivation_complete(...) | 存檔+元資料 |
note_type: assumption, limitation, observation, correction, clinical, physical
| 操作 | 工具 | 用途 |
|---|---|---|
| 📖 Read | derivation_get_step(step_number) | 查看單一步驟詳情 |
| ✏️ Update | derivation_update_step(step_number, notes?, assumptions?, ...) | 更新步驟元資料 |
| 🗑️ Delete | derivation_delete_step(step_number) | 刪除最後一步 |
| ⏪ Rollback | derivation_rollback(to_step) | ⚡ 回滾到指定步驟 |
| 📝 Insert | derivation_insert_note(after_step, note, note_type?) | 在指定位置插入說明 |
⚠️ Phase 2 後更新：Laplace/Fourier 變換已實作，無需 Handoff！
當需要 ODE/PDE、矩陣運算、聯立方程組：
# 1. 導出
result = derivation_export_for_sympy()
# → 返回 intro_many_command, current_expression
# 2. SymPy-MCP 計算
intro_many([...])
dsolve_ode(...) / solve_linear_system(...)
print_latex_expression(...)
# 3. 導入回 NSForge
derivation_import_from_sympy(
expression="...",
operation_performed="Solved ODE",
sympy_tool_used="dsolve_ode",
notes="...",
assumptions_used=[...],
limitations=[...]
)
# Phase 1
derivation_start("temp_mm", "Temperature-corrected Michaelis-Menten")
# Phase 2a: SymPy 計算
intro_many([{"name": "V_max", "assumptions": ["positive"]}, ...])
mm = introduce_expression("V_max * C / (K_m + C)")
print_latex_expression(mm)
# Phase 2b: NSForge 記錄
derivation_record_step(
expression="V_max * C / (K_m + C)",
description="Base Michaelis-Menten",
notes="假設溫度恆定"
)
# Phase 2c: 加入洞見
derivation_add_note("酵素在 >42°C 會變性", note_type="limitation")
# Phase 3
derivation_complete(
description="...",
assumptions=["Michaelis-Menten kinetics"],
limitations=["Valid for 32-42°C"],
tags=["enzyme", "temperature"]
)
# 📖 Read: 查看第 11 步詳情
derivation_get_step(11)
→ {"step": {"description": "...", "notes": "...", "output_latex": "..."}}
# ✏️ Update: 更新第 11 步的說明
derivation_update_step(
step_number=11,
notes="此假設在高溫時不成立",
limitations=["Valid only for T < 42°C"]
)
# ⏪ Rollback: 發現第 11 步開始走錯，回滾到第 10 步
derivation_rollback(to_step=10)
→ {"deleted_count": 6, "deleted_steps": [11, 12, ...], "current_expression": "..."}
# 現在可以從第 10 步重新開始推導！
# 📝 Insert: 在步驟 5 和 6 之間插入說明
derivation_insert_note(
after_step=5,
note="此處假設達穩態",
note_type="assumption"
)