ffsshhttiikk
ffsshhttiikk/opencode-agents-skills
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/ffsshhttiikk/opencode-agents-skills --skill fuzzy-logic명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | fuzzy-logic |
| description | Fuzzy logic systems |
| license | MIT |
| compatibility | opencode |
| metadata | {"audience":"machine-learning-engineers","category":"artificial-intelligence"} |
Use me when:
Classical: Temperature > 30 → Hot (true/false)
Fuzzy: Temperature 28 → Hot (0.6), Warm (0.4)
import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl
# Define universes
temperature = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 41, 1), 'temperature')
fan_speed = ctrl.Consequent(np.arange(0, 101, 1), 'fan_speed')
# Membership functions
temperature['cold'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [0, 0, 20])
temperature['cool'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [10, 25, 30])
temperature['hot'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [25, 40, 40])
fan_speed['low'] = fuzz.trimf(fan_speed.universe, [0, 0, 50])
fan_speed['medium'] = fuzz.trimf(fan_speed.universe, [25, 50, 75])
fan_speed['high'] = fuzz.trimf(fan_speed.universe, [50, 100, 100])
# Rules
rule1 = ctrl.Rule(temperature['cold'], fan_speed['low'])
rule2 = ctrl.Rule(temperature['cool'], fan_speed['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(temperature['hot'], fan_speed['high'])
# Control system
fan_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
fan_sim = ctrl.ControlSystemSimulation(fan_ctrl)
# Input and compute
fan_sim.input['temperature'] = 28
fan_sim.compute()
print(fan_sim.output['fan_speed'])
SOC 직업 분류 기준