Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Độ không đảm bảo và đơn vị đo

Skill đo lường học giúp theo dõi đơn vị vật lý, truyền sai số theo GUM và Monte Carlo, đồng thời audit mã Python để phát hiện lỗi đơn vị.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Skill này làm gì

  • Kiểm tra tính nhất quán thứ nguyên với pint và chuyển đổi đơn vị cần ngữ cảnh vật lý (nm → eV, g → mol).
  • Lập ngân sách độ không đảm bảo theo GUM: đánh giá loại A/B, hệ số chia theo phân bố (√3, √6...), bậc tự do hiệu dụng Welch-Satterthwaite, hệ số phủ k và độ không đảm bảo mở rộng U.
  • Chạy song song truyền sai số tuyến tính và Monte Carlo, áp dụng phép kiểm tra khoản 8 của JCGM 101 để biết kết quả tuyến tính hóa có dùng được không.
  • audit_units.py phân tích tĩnh mã phân tích cũ: .magnitude không kèm chuyển đổi, curve_fit thiếu absolute_sigma, ufloat bị dựng lại làm mất tương quan...
  • check_plausibility.py đối chiếu kết quả với 14 số không thứ nguyên (Reynolds, Peclet, Knudsen...), thang đặc trưng và dải độ lớn quan sát được.

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu thực nghiệm, kỹ sư đo lường – hiệu chuẩn phải báo cáo kết quả kèm ±.
  • Học viên cao học cần trình bày chữ số có nghĩa và hệ số phủ đúng chuẩn trong bài báo, báo cáo thử nghiệm.
  • Lập trình viên review hoặc thêm kiểm tra CI cho mã Python khoa học có đơn vị vật lý.

Ví dụ sử dụng

  1. Tính khối lượng riêng từ khối lượng, đường kính, chiều cao rồi so sánh GUM với Monte Carlo để quyết định khoảng phủ nào được báo cáo.
  2. Gộp độ không đảm bảo mở rộng (k=2) từ giấy chứng nhận hiệu chuẩn, giới hạn hình chữ nhật từ datasheet và dữ liệu lặp lại thành bảng ngân sách dạng markdown.
  3. Tính số Reynolds cho dòng trong mao mạch để xác nhận chế độ chảy tầng, hoặc chặn ngay giá trị vô lý như đường kính tế bào 2 m.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/uncertainty-and-units/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/uncertainty-and-units từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/uncertainty-and-units/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/uncertainty-and-units ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal và chuyển đến thư mục làm việc.
  2. Clone repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Copy skill vào thư mục skills: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/uncertainty-and-units ~/.claude/skills/
  4. Tạo môi trường ảo Python 3.12+: uv venv --python 3.13 && source .venv/bin/activate
  5. Cài phụ thuộc: uv pip install "pint==0.25.3" "uncertainties==3.2.3" "numpy==2.5.1" "scipy==1.18.0"
  6. Kiểm tra: python ~/.claude/skills/uncertainty-and-units/scripts/propagate_uncertainty.py --help
  7. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu: "kiểm tra đơn vị của phép tính này" hoặc "lập ngân sách độ không đảm bảo".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT