量子计算最佳实践 Quantum Algorithms Best Practices
39.6/100
综合分
18
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
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数据截至 2026/9/17 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
该插件未发布到 npm,按作者文档从 GitHub 源安装即可(静态检查只覆盖 npm 路径,不代表插件不可用)。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add unitarylab/quantum-practices该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
是什么
dsh 原生插件 · tool
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 81 天前
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查需源码安装仓库 package.json 标记 private,未发布到 npm,需从源码安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包dsh-unitarylab-quantum-practices(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎要求 ^22.19.0 || >=24.0.0 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/30 15:50:44
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
依赖的 DSH / Cordis 模块
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由 DeepSeek 最新模型翻译生成⚛ Quantum-Practices
Quantum Algorithms Best Practices
量子算法 最佳实践
What is this?
Quantum-Practices 是一个 DeepSeek Harness 工具包,专注量子算法最佳实践。它通过一个只读的、面向模型的工具,为 DeepSeek Harness 智能体提供结构化、可审查的指导。
作为 DeepSeek Harness 插件,它注册了一个只读工具 quantum_practices,用来列出、搜索和读取打包好的量子算法实践指南。这些指南来自构建时生成的不可变目录。
Quantum-Practices 基于 GitHub 项目 unitarylab/quantum-skills 改编而来。原项目提供量子算法指南语料;本仓库在此基础上重新打磨,做成 DeepSeek Harness 工具包,并附带一份生成的只读实践目录。
✨ Key Features
- 渐进式披露 — 根目录的 SKILL.md 很轻量;算法与模拟器指南只在需要时加载。
- DeepSeek Harness 工具包 — quantum_practices 暴露 list、search、get,不执行任何代码。
- 只读运行时 — 不联网,不起子进程,不写文件系统,不执行 Python,不用凭据,不跑原生代码。
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⚛ Quantum-Practices Quantum Algorithms Best Practices 量子算法 最佳实践 What is this? Quantum-Practices 是一个 DeepSeek Harness 工具包,专注量子算法最佳实践。它通过一个只读的、面向模型的工具,为 DeepSeek Harness 智能体提供结构化、可审查的指导。 作为 DeepSeek Harness 插件,它注册了一个只读工具 quantum_practices,用来列出、搜索和读取打包好的量子算法实践指南。这些指南来自构建时生成的不可变目录。 Quantum-Practices 基于 GitHub 项目 unitarylab/quantum-skills 改编而来。原项目提供量子算法指南语料;本仓库在此基础上重新打磨,做成 DeepSeek Harness 工具包,并附带一份生成的只读实践目录。 ✨ Key Features - 渐进式披露 — 根目录的 SKILL.md 很轻量;算法与模拟器指南只在需要时加载。 - DeepSeek Harness 工具包 — quantum_practices 暴露 list、search、get,不执行任何代码。 - 只读运行时 — 不联网,不起子进程,不写文件系统,不执行 Python,不用凭据,不跑原生代码。 - 最佳实践覆盖 — 基础原语、线性系统、密码学、哈密顿量模拟、Schrodingerization、特征求解器、梯度、量子机器学习、态制备、量子纠错。 - 多模拟器支持 — UnitaryLab(推荐)、Qiskit、PennyLane,并给出明确的选择规则。 - 语料来自 GitHub — 实践指南只从公开的 GitHub 上游同步。 - 适合教学 — 可用于概念讲解、线路设计、代码审查和动手演示。 🌟 Algorithms Covered | Category | Algorithms | | Primitives | Grover, QPE, Hadamard Test, Hadamard Transform, Amplitude Amplification, Amplitude Estimation | | Linear Systems | HHL, LCU, AQC, VQLS, QSVT-QLSA, QFT, Quantum Signal Processing (QSP) | | Cryptography | Shor's Algorithm, Discrete Logarithm, Simon's Algorithm | | Hamiltonian Simulation | Cartan decomposition, Trotter, QDrift, Taylor Series, QSP | | Schrodingerization | Advection, Heat (1D/2D) | | Eigensolvers | NumPyEigensolver, VQD | | 梯度 | Parameter-shift、Finite-difference、Linear-combination、SPSA、Reverse-mode、QFI | | 量子机器学习 | VQE、VQC、QAOA、QCBM、CVQNN、Fermi-Hubbard VQE | | 态制备 | Mottonen、MPS、Multiplexer、Pauli、Superposition | | 量子纠错 | qLDPC、CSS Codes、Hypergraph Product Codes | 💻 支持的模拟器 | 模拟器 | 适用场景 | 平台 | | UnitaryLab (默认) | 学习、算法演示、PDE 工作流 | Win / macOS / Linux | | Qiskit | 噪声模型、IBM 硬件工作流 | Win / macOS / Linux | | PennyLane | 可微分混合优化 | Win / macOS / Linux | 📁 仓库结构 quantum-practices/ +-- SKILL.md # Root practice index used by the catalog +-- README.md +-- package.json # DeepSeek Harness tool-bundle metadata +-- cordis.patch.yml # Profile Bundle patch +-- src/ # DSH plugin source +-- lib/ # Built release artifact +-- algorithms/ # Quantum algorithm skills | +-- primitives/ # Grover, QPE, Hadamard test/transform, AA, AE | +-- linear-systems/ # HHL, LCU, AQC, VQLS, QSVT-QLSA, QFT, QSP | +-- cryptography/ # Shor, discrete logarithm, Simon | +-- hamiltonian-simulation/ # Cartan, Trotter, QDrift, Taylor, QSP | +-- schrodingerization/ # Advection and heat-equation workflows | +-- eigensolvers/ # NumPyEigensolver, VQD | +-- gradients/ # Parameter-shift, finite-diff, SPSA, reverse, QFI | +-- quantum-machine-learning/ # VQE, VQC, QAOA, QCBM, CVQNN | +-- state-preparation/ # Mottonen, MPS, multiplexer, Pauli, superposition | +-- quantum-error-correction/ # qLDPC, CSS codes +-- simulators/ # Simulator selection & installation guides +-- unitarylab/ # Recommended simulator guide +-- qiskit/ +-- pennylane/ DeepSeek Harness 插件 多数用户只需把 Quantum-Practices 装进你使用的 DeepSeek Harness 配置档,之后让智能体在回答量子算法问题前先查阅 Quantum-Practices。 如果你用 Web UI: npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile web add \ github:unitarylab/quantum-practices#main 安装完成后重启 DeepSeek Harness Web。 如果你用无头命令行: npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile headless add \ github:unitarylab/quantum-practices#main 本地开发时,直接安装当前检出目录: dsh plugin --profile web add "/path/to/quantum-practices" dsh plugin --profile headless add "/path/to/quantum-practices" 如需审查或发布留证,把 main 换成固定的 40 位 commit SHA。 确认配置档里已插入对应行: dsh --profile headless --dump-config | \bash rg "tool-quantum-practices|dsh-unitarylab-quantum-practices" 预期输出: text == dsh-unitarylab-quantum-practices - id: tool-quantum-practices name: dsh-unitarylab-quantum-practices 跑一次功能测试: bash npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 --profile headless \ "Use the quantum_practices tool to find the HHL practice guide and explain the required matrix constraints." 安装完成后,用户可以直接用自然语言提问。模型会在后台调用 quantum_practices: text Use Quantum-Practices to review HHL before explaining the matrix constraints on A. Before writing Grover code, check Quantum-Practices and list the common implementation pitfalls. Use Quantum-Practices to compare quantum phase estimation and the quantum Fourier transform. Consult Quantum-Practices and recommend a simulator for a variational quantum algorithm. Check Quantum-Practices and explain how Trotter and QDrift differ for Hamiltonian simulation. 默认情况下,get 返回一份精简、节省 token 的视图,只包含最相关的章节。只有当用户需要完整实现说明、完整示例或调试上下文时,模型才应请求 detail="full"。 开发者也可以直接查看工具契约: text quantum_practices(action="list") quantum_practices(action="search", query="HHL linear system") quantum_practices(action="get", id="algorithms/linear-systems/hhl") quantum_practices(action="get", query="Explain HHL matrix constraints") quantum_practices(action="get", query="Implement HHL with a 2x2 example", detail="full") DSH 插件从不执行 algorithms//scripts/.py,也从不安装或导入 Python 依赖。 构建与验证 bash npm ci npm run check npm pack --dry-run --json npm run build 会重新生成 src/generated/skill-catalog.ts,并编译已提交的 lib/ 发布产物。 Python 运行时 Quantum-Practices 不附带根目录 requirements.txt、预打包的 wheel,也不附带 Python 运行时。任何 Python 环境配置都属于另一个项目,也就是你选择运行生成示例的地方;它不在 DeepSeek Harness 插件的安装路径里。 许可证 本仓库源码采用 MIT License 授权。 署名 Quantum-Practices 改编自 unitarylab/quantum-skills。署名详情见 NOTICE。 这是什么? Quantum-Practices 是一个面向量子算法最佳实践的 DeepSeek Harness 工具包。它通过一个只读模型工具,为 DeepSeek Harness Agent 提供结构化、可审查的量子算法实践指南。 作为 DeepSeek Harness 插件,它注册一个只读 quantum_practices 工具,用于从构建期固化的 Practice Catalog 中列出、搜索和读取量子算法实践指南。 Quantum-Practices 基于 GitHub 项目 unitarylab/quantum-skills 进行二次创作。原项目提供了量子算法指南语料;本仓库在此基础上改造为 DeepSeek Harness 工具包,并生成只读的 Practice Catalog。 ✨ 核心特性 - 渐进式加载 — 根 SKILL.md 轻量,算法与模拟器指南仅在需要时才加载。 - DeepSeek Harness 工具包 — quantum_practices 提供 list、search、get,不执行代码。 - 只读运行时 — 无网络、无 subprocess、无写盘、无 Python 执行、无 credentials、无 native code。 - 最佳实践覆盖 — 基元、线性系统、密码学、哈密顿量模拟、Schrodingerization、本征求解器、梯度方法、量子机器学习、态制备与量子纠错一应俱全。 - 多模拟器支持 — UnitaryLab(推荐)、Qiskit、PennyLane,附明确选型规则。 - GitHub 来源语料 — Practice guides 仅从公开 GitHub 上游同步。 - 教学友好 — 适用于概念解释、电路设计、代码审查和动手实验。 🌟 算法覆盖范围 | 分类 | 算法 | | 基础量子算法 | Grover、QPE、Hadamard 测试、Hadamard 变换、振幅放大、振幅估计 | | 线性系统 | HHL、LCU、AQC、VQLS、QSVT-QLSA、QFT、量子信号处理(QSP) | | 密码学 | Shor 算法、离散对数、Simon 算法 | | 哈密顿量模拟 | Cartan 分解、Trotter、QDrift、Taylor 级数、QSP | | Schrodingerization | 对流、热方程(一维/二维) | | 本征求解器 | NumPyEigensolver、VQD | | 梯度方法 | 参数位移、有限差分、线性组合、SPSA、反向模式、QFI | | 量子机器学习 | VQE、VQC、QAOA、QCBM、CVQNN、Fermi-Hubbard VQE | | 态制备 | Mottonen、MPS、Multiplexer、Pauli、Superposition | | 量子纠错 | qLDPC、CSS 码、超图乘积码 | 💻 支持的模拟器 | 模拟器 | 适用场景 | 平台 | | UnitaryLab (默认) | 学习、算法演示、PDE 工作流 | Win / macOS / Linux | | Qiskit | 噪声模型、IBM 硬件工作流 | Win / macOS / Linux | | PennyLane | 可微分混合优化 | Win / macOS / Linux | 📁 仓库结构 quantum-practices/ +-- SKILL.md # Catalog 使用的根实践索引 +-- README.md +-- package.json # DeepSeek Harness tool-bundle 元数据 +-- cordis.patch.yml # Profile Bundle patch +-- src/ # DSH 插件源码 +-- lib/ # 编译后的 release artifact +-- algorithms/ # 量子算法技能 | +-- primitives/ # Grover、QPE、Hadamard 测试/变换、振幅放大与估计 | +-- linear-systems/ # HHL、LCU、AQC、VQLS、QSVT-QLSA、QFT、QSP | +-- cryptography/ # Shor、离散对数、Simon | +-- hamiltonian-simulation/ # Cartan、Trotter、QDrift、Taylor、QSP | +-- schrodingerization/ # 对流与热方程工作流 | +-- eigensolvers/ # NumPyEigensolver、VQD | +-- gradients/ # 参数位移、有限差分、SPSA、反向模式、QFI | +-- quantum-machine-learning/ # VQE、VQC、QAOA、QCBM、CVQNN | +-- state-preparation/ # Mottonen、MPS、Multiplexer、Pauli、Superposition | +-- quantum-error-correction/ # qLDPC、CSS 码 +-- simulators/ # 模拟器选型与安装指南 +-- unitarylab/ # 推荐模拟器指南 +-- qiskit/ +-- pennylane/ DeepSeek Harness 插件 普通用户不需要理解底层 action。把 Quantum-Practices 安装进正在使用的 DeepSeek Harness profile 之后,直接让 Agent 先查 Quantum-Practices,再回答量子算法问题即可。 如果你使用 Web UI: bash npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile web add \ github:unitarylab/quantum-practices#main 安装后重启 DeepSeek Harness Web。 如果你使用 headless CLI: bash npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile headless add \ github:unitarylab/quantum-practices#main 本地开发时,可以直接安装当前 checkout: bash dsh plugin --profile web add "/path/to/quantum-practices" dsh plugin --profile headless add "/path/to/quantum-practices" 审核或 release evidence 建议把 main 换成固定的 40 位 commit SHA。 验证 profile 中是否出现插入的 row: bash dsh --profile headless --dump-config | \ rg "tool-quantum-practices|dsh-unitarylab-quantum-practices" 期望输出: == dsh-unitarylab-quantum-practices - id: tool-quantum-practices name: dsh-unitarylab-quantum-practices 做一次真实功能测试: npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 --profile headless \ "Use the quantum_practices tool to find the HHL practice guide and explain the required matrix constraints." 安装完成后,用户可以直接自然提问;模型应在后台调用 quantum_practices: 请先查 Quantum-Practices,再解释 HHL 对矩阵 A 的约束。 写 Grover 代码前,请查 Quantum-Practices 并列出常见实现错误。 请根据 Quantum-Practices 比较量子相位估计和量子傅里叶变换。 请查 Quantum-Practices,并建议变分量子算法应该使用哪个 simulator。 请参考 Quantum-Practices,说明 Trotter 和 QDrift 在哈密顿量模拟中的区别。 默认情况下,get 返回省 token 的 brief 视图,只包含最相关的章节。只有当用户需要完整实现说明、完整示例或调试上下文时,模型才应该请求 detail="full"。 开发者也可以直接查看工具接口: quantum_practices(action="list") quantum_practices(action="search", query="HHL linear system") quantum_practices(action="get", id="algorithms/linear-systems/hhl") quantum_practices(action="get", query="Explain HHL matrix constraints") quantum_practices(action="get", query="Implement HHL with a 2x2 example", detail="full") DSH 插件不会执行 algorithms//scripts/.py,也不会安装或导入 Python 依赖。 构建与验证 npm ci npm run check npm pack --dry-run --json npm run build 会重新生成 src/generated/skill-catalog.ts,并编译需要提交的 lib/ release artifact。 Python 运行时 Quantum-Practices 不发布根 requirements.txt、内置 wheel 或 Python runtime。任何 Python 环境都应属于你实际运行示例的独立项目,不属于 DeepSeek Harness 插件安装路径。 License 本仓库源码采用 MIT License。 Attribution Quantum-Practices 是基于 unitarylab/quantum-skills 的二次创作。来源说明详见 NOTICE。
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量子计算最佳实践 Quantum Algorithms Best Practices
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★ 7,636已汉化DSH
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★ 2,349已汉化DSH
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★ 2,129已汉化DSH
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★ 6,311已汉化DSH
71.4
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★ 3,984已汉化DSH
71.3
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