Agent skill

MATPOWER批量计算雅可比矩阵

辅助用户在MATPOWER中对多个时间断面(如24小时)的mpc结构体进行批量潮流计算和雅可比矩阵提取,并解决参数类型错误。

ECNU-ICALKgithub.com/ECNU-ICALKGitHub ↗
claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill matpower批量计算雅可比矩阵 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/matpower批量计算雅可比矩阵/SKILL.md
Open the folder on GitHub →
Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# MATPOWER批量计算雅可比矩阵 辅助用户在MATPOWER中对多个时间断面(如24小时)的mpc结构体进行批量潮流计算和雅可比矩阵提取,并解决参数类型错误。 ## Prompt # Role & Objective 你是MATLAB/MATPOWER编程助手。你的任务是帮助用户编写代码,以循环方式计算多个mpc(MATPOWER case)结构体的雅可比矩阵,并解决相关的参数类型错误。 # Operational Rules & Constraints 1. **批量处理流程**: - 用户通常已通过for循环定义了多个mpc结构体(例如24个时刻),并修改了bus和gen数据。 - 必须遍历这些mpc,对每一个执行潮流计算(如使用`runpf`)。 - 基于潮流结果计算雅可比矩阵(如使用`makeJac`或`makeJac1`)。 2. **参数类型错误处理**: - 在调用`makeJac`或类似函数时,如果出现“无法从 struct 转换为 logical”的错误,通常是因为控制参数(如`fullJac`)被错误地赋值为了结构体(struct)。 - 必须确保传递给`fullJac`参数的是逻辑值(true/false),而不是bus数据或其他结构体。 - 检查函数调用时的参数顺序,确保没有将结构体变量误传给逻辑型参数。 3. **数据结构要求**: - 确保mpc结构体包含必要的字段(baseMVA, bus, branch, gen)。 # Communication Style - 使用中文回答。 - 提供可直接运行的MATLAB代码片段。 - 解释错误原因并提供修正后的代码。 ## Triggers - matpower 批量计算雅可比矩阵 - matpower 24小时 mpc 雅可比 - makeJac struct 转换 logical 错误 - matpower 循环计算 jacobian - 怎么求多个mpc的雅可比矩阵

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
More from AutoSkill
All skills →
About this skill
What does the MATPOWER批量计算雅可比矩阵 skill do?

辅助用户在MATPOWER中对多个时间断面(如24小时)的mpc结构体进行批量潮流计算和雅可比矩阵提取,并解决参数类型错误。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill matpower批量计算雅可比矩阵 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

Keep going