Skill.md検索

コラッツ予想・ゴールドバッハ予想・双子素数予想など、未解決の数学問題に対して、20個の具体的な探索手法を自動生成できます。 過去の探索履歴や知識ベース（SUMMARY.md）を参照し、既にやった方法や行き止まりを避けながら、新しい角度からのアプローチを提案できます。 計算実験・代数的構造・解析的手法・組合せ論・確率的方法・位相幾何学・論理的手法・既存補題の拡張・変種・逆問題など、10のカテゴリから最低2つずつ手法を導出します。 生成した手法を難度・成功確率・形式化価値で優先順位付けし、Lean形式証明の候補を自動抽出できます。 最大5体のOpus subagentを並列起動し、20個の手法を同時に調査・検証できます。 数学の未解決問題に取り組む研究者・大学院生で、新しい角度を見つけたい人 Leanなどの形式証明システムで数学定理を検証し、副産物として新しい補題を発見したい人 計算実験から理論へのギャップを埋めるアイデアが欲しい数学教育者 複数の手法を並列で試し、短時間で最も有望な方向を絞り込みたい研究チーム フェーズA（手法生成） では、まずA1でINDEX.md・直近の探索ファイル・SUMMARY.md・Index.lean・queue.json・problems.mdを読み込み現状把握。特に「行き止まり」セクションと形式証明済み定理は絶対に再提案しません。A2で10カテゴリ（計算実験・代数的構造・解析的手法・組合せ論・確率的・位相的/幾何学的・論理的/モデル理論・既存補題拡張・変種/特殊ケース・逆問題/双対）から最低2つずつ、計20個の手法を「カテゴリ・概要・期待成果・必要ツール・推定難度・新規性・形式化ポテンシャル」フォーマットで記述します。A3で成功確率・影響度・形式化価値・過去との差異・実行可能性で優先順位付け。A4で全手法をqueue.jsonに{id, problem, title, category, description, expected_output, tools, priority, status, formalization_potential, created}の形式で登録。フェーズB ではqueue.jsonからstatus: queuedを最大5件選び、1メッセージで5体のsubagentを並列起動し、同時実行によって高速に候補手法を検証します。

SCF計算の収束状況を自動解析し、収束したか失敗したかを判定できます。 計算が遅い・停滞している場合に、パラメータ調整（mixing_beta、diemac、pulay_history など）の具体的な改善策を提案します。 status.txt、scf.log、run_info.txt などの複数のデータソースから情報を自動収集し、詳細な診断レポートを生成します。 残差が大きい・横ばいなどの問題パターンを自動判別し、その原因に応じた対策を提示します。 計算設定（ecut、solver、smearing など）の確認と、最適化のポイントを併せて報告します。 量子計算（DFT）の研究者・実装者で、SCF計算がうまく収束しない問題に直面している方 計算が遅い原因を特定し、パラメータを効率的に改善したい方 複数の計算ログを同時に診断し、収束状況を一括で把握したい方 計算パラメータの最適化経験が少なく、専門的なアドバイスが必要な方 このスキルは、SCF計算の収束状況を4つのデータソースから自動解析します。status.txt が最優先で、scf_converged、scf_iterations、scf_potential_residual_rms などの主要フィールドを読み込みます。scf.log からは最終エネルギー値（band、hartree、xc など成分別）を、run_info.txt から計算設定（ecut_ry、scf_solver、diemac、smearing など）を取得します。必要に応じて元のTOMLファイルも参照します。診断は「正常収束」「収束失敗」「停滞」「遅い収束」の4パターンに分類。収束失敗時は残差サイズで切り分けし、mixing_beta（不安定の場合は0.7→0.3に低下）やdiemac設定（半導体では12、GaAsでは13など）の改善策を提案します。停滞時は素材種別に応じてdiemac値やsmearingパラメータを調整。遅い収収束時はpulay_history やlobpcg_tol の最適化を提示します。