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기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
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 quantum-computational명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| name | quantum-computational |
| description | Quantum computing for computational chemistry |
| license | MIT |
| compatibility | opencode |
| metadata | {"audience":"quantum chemists, computational scientists, researchers","category":"chemistry"} |
Qubits: |0⟩, |1⟩, or superposition Quantum Gates: Hadamard, CNOT, Pauli, rotation Quantum Circuits: Sequence of gates
# Example: VQE framework for quantum chemistry
def vqe(ansatz, hamiltonian, optimizer):
"""
Find ground state energy using quantum computer.
ansatz: Parameterized quantum circuit
hamiltonian: Molecular Hamiltonian
optimizer: Classical optimizer
"""
def objective(params):
# Prepare quantum state
state = ansatz.apply(params)
# Measure expectation value
energy = hamiltonian.expectation(state)
return energy
return optimizer.minimize(objective)
# Ansatz circuits
ansatz_types = {
'UCCSD': 'Unitary coupled cluster',
'Hardware Efficient': 'Hardware-adapted layers',
'ADAPT': 'Iterative ansatz construction'
}