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npx skills add https://github.com/u9401066/nsforge-mcp --skill nsforge-quick-calculate命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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| name | nsforge-quick-calculate |
| description | 快速計算(無需會話)。觸發詞:計算, 簡化, 求解, 微分, 積分, 極限, 級數, 不等式, 機率。 |
⚠️ 每次計算後必須向用戶展示結果!
- 在推導中使用
derivation_show()顯示當前狀態- 單獨計算用
print_latex_expression()(SymPy-MCP)
| 我想要... | MCP | 工具 |
|---|---|---|
| 簡化/展開/分解 | SymPy | simplify_expression, expand_expression, factor_expression |
| 展開表達式 | NSForge | expand_expression(expr, deep?, modulus?) 🆕 |
| 因式分解 | NSForge | factor_expression(expr, modulus?) 🆕 |
| 收集同類項 | NSForge | collect_expression(expr, symbols) 🆕 |
| 三角化簡 | NSForge | trigsimp_expression(expr, method?) 🆕 |
| 冪次化簡 | NSForge | powsimp_expression(expr, deep?) 🆕 |
| 根式化簡 | NSForge | radsimp_expression(expr) 🆕 |
| 組合函數化簡 | NSForge | combsimp_expression(expr) 🆕 |
| 部分分式 | NSForge | apart_expression(expr, var) 🆕🔥🔥 |
| 約分 | NSForge | cancel_expression(expr) 🆕 |
| 合併分式 | NSForge | together_expression(expr, deep?) 🆕 |
| 微分/積分 | SymPy | differentiate_expression, integrate_expression |
| 解方程 | SymPy | solve_algebraically, solve_linear_system |
| ODE/PDE | SymPy | dsolve_ode, pdsolve_pde |
| 矩陣 | SymPy | matrix_* 系列 |
| 單位換算 | SymPy | convert_to_units |
| Laplace 變換 | NSForge | laplace_transform_expression(expr, t, s) 🆕🔥🔥 |
| 反 Laplace | NSForge | inverse_laplace_transform_expression(expr, s, t) 🆕🔥🔥 |
| Fourier 變換 | NSForge | fourier_transform_expression(expr, x, k) 🆕🔥 |
| 反 Fourier | NSForge | inverse_fourier_transform_expression(expr, k, x) 🆕🔥 |
| 極限 | NSForge | calculate_limit(expr, var, point, direction?) |
| 級數展開 | NSForge | calculate_series(expr, var, point?, order?) |
| 求和 Σ | NSForge | calculate_summation(expr, index, lower, upper) |
| 不等式 | NSForge | solve_inequality(ineq, var, domain?) |
| 不等式系統 | NSForge | solve_inequality_system(ineqs, var) |
| 定義分佈 | NSForge | define_distribution(type, params, name?) |
| 統計量 | NSForge | distribution_stats(type, params, stats?) |
| 機率計算 | NSForge | distribution_probability(type, params, condition) |
| 假設查詢 | NSForge | query_assumptions(expr, query, assumptions?) |
| 假設簡化 | NSForge | refine_expression(expr, assumptions) |
| 數值計算 | NSForge | evaluate_numeric(expr, values, precision?) |
| 等價檢查 | NSForge | symbolic_equal(expr1, expr2) |
intro("x", ["real"], []) # 定義變數
expr = introduce_expression("x**2 - 1") # 建立表達式
result = simplify_expression(expr) # 計算
print_latex_expression(result) # ⚠️ 必須!永遠不要跳過!
❌ 禁止:計算後不顯示結果就繼續下一步 ✅ 正確:每次計算後都用
print_latex_expression或derivation_show()展示
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════
# Phase 1: 進階代數簡化 (10 工具) 🆕
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════
# P0: 基礎代數
expand_expression("(x+1)**2") # → x**2 + 2*x + 1
factor_expression("x**2 - 1") # → (x-1)*(x+1)
collect_expression("x*y + x**2*y + y", "y") # → y*(x**2 + x + 1)
trigsimp_expression("sin(x)**2 + cos(x)**2") # → 1
powsimp_expression("x**2 * x**3") # → x**5
radsimp_expression("1/(sqrt(3) + sqrt(2))") # → -sqrt(2) + sqrt(3)
combsimp_expression("factorial(n)/factorial(n-2)") # → n*(n-1)
# P1: 有理函數處理 🔥🔥
apart_expression("1/((s+1)*(s+2))", "s") # → 1/(s+1) - 1/(s+2)
cancel_expression("(x**2-1)/(x-1)") # → x + 1
together_expression("1/x + 1/y") # → (x + y)/(x*y)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════
# Phase 2: 積分變換 (4 工具) 🆕
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════
# Laplace 變換 🔥🔥
laplace_transform_expression("exp(-k*t)", "t", "s") # → 1/(s+k)
laplace_transform_expression("Heaviside(t)", "t", "s") # → 1/s
# 反 Laplace 變換(與 apart 搭配)🔥🔥
inverse_laplace_transform_expression(, , )
fourier_transform_expression(, , )
inverse_fourier_transform_expression(, , )
calculate_limit(, , )
calculate_limit(, , , direction=)
calculate_series(, , , order=)
calculate_summation(, , , )
solve_inequality(, )
solve_inequality_system([, ], )
distribution_stats(, {: , : })
distribution_probability(, {: }, )
query_assumptions(, , {: [, ]})
refine_expression(, {: []})
# 1. 部分分式分解
apart_expression("Dose/(V1*(s + lambda1)*(s + lambda2))", "s")
→ {"result": "A/(s + lambda1) + B/(s + lambda2)"}
# 2. 反 Laplace 變換
inverse_laplace_transform_expression("A/(s + lambda1) + B/(s + lambda2)", "s", "t")
→ {"result": "A*exp(-lambda1*t) + B*exp(-lambda2*t)"}
# 結果:C(t) = A·e^(-λ1·t) + B·e^(-λ2·t)
切換到 nsforge-derivation-workflow skill。
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