unitarylab/quantum-practices
173最近提交 2026年8月14日
quantum-practices DSH 插件
Quantum-Practices 是一个 DeepSeek Harness 插件，注册了一个名为 `quantum_practices` 的只读工具。它允许 Agent 从构建期固化的目录中列出、搜索和获取结构化量子算法实践指南。该目录涵盖 10 个类别，包括基元、线性系统、密码学、哈密顿量模拟等，并支持多个模拟器（UnitaryLab、Qiskit、PennyLane）。
如何安装 quantum-practices DSH 插件
dsh plugin --profile web add "/path/to/quantum-practices复制不会执行命令。安装 quantum-practices DSH 插件前请核对仓库和版本。
quantum-practices DSH 插件数据来源
quantum-practices DSH 插件快照日期：2026年8月16日
discovered
quantum-practices DSH 插件能做什么
- 只读运行时：无网络、无子进程、无写盘、无Python执行、无原生代码。
- 渐进式加载：根 SKILL.md 轻量，算法和模拟器指南仅在需要时加载。
- 多模拟器支持：提供 UnitaryLab（默认）、Qiskit、PennyLane 的清晰选型规则。
- 覆盖 10 个算法类别，每个类别都有最佳实践指南。
quantum-practices DSH 插件适合哪些场景
- 在编码前审查量子算法实现细节（例如 HHL 矩阵约束）。
- 比较不同算法（例如 Trotter vs QDrift 用于哈密顿量模拟）以选择合适的方法。
- 根据用户任务（学习、噪声模型、可微分优化）推荐模拟器（UnitaryLab、Qiskit 或 PennyLane）。
- 在编写代码前检查 Grover 或 QPE 等算法的常见实现陷阱。
quantum-practices DSH 插件适合谁
- 需要快速结构化指导的量子算法开发者和研究人员。
- 寻找教学友好实践指南的量子计算教育者和学生。
quantum-practices DSH 插件的限制
- 不执行算法代码，仅提供指南文本和参考材料。
- 不包含 Python 运行时或安装依赖项；用户需自行搭建运行示例的环境。
- 目录在构建时固化，仅通过上游 GitHub 同步更新（非实时）。
- 无网络或子进程访问；工具完全只读。
quantum-practices DSH 插件的仓库 README 摘录
以下文字摘自 quantum-practices DSH 插件的上游仓库 unitarylab/quantum-practices 的 README，版权归原作者，仅作引用。
· <a href="#chinese">中文</a> </p> </div> --- <a name="english"></a> ## English ### What is this? **Quantum-Practices** is a DeepSeek Harness tool bundle for quantum algorithm best practices. It provides structured, reviewable guidance to DeepSeek Harness agents through a read-only model-facing tool. As a DeepSeek Harness plugin, it registers one read-only `quantum_practices` tool for listing, searching, and reading packaged quantum algorithm practice guides from an immutable build-time catalog. Quantum-Practices is based on and adapted from the GitHub project [unitarylab/quantum-skills](https://github.com/unitarylab/quantum-skills). The original project provides the quantum algorithm guide corpus; this repository reworks that foundation into a DeepSeek Harness tool bundle with a generated, read-only practice catalog. --- ### ✨ Key Features - **Progressive Disclosure** — Root `SKILL.md` is lightweight; algorithm and simulator guides load only when needed. - **DeepSeek Harness Tool Bundle** — `quantum_practices` exposes `list`, `search`, and `get` without executing code. - **Read-Only Runtime** — No network, subprocess, filesystem writes, Python execution, c
阅读完整 README仓库许可: NOASSERTION
quantum-practices DSH 插件常见问题
如何将 Quantum-Practices 安装到 DeepSeek Harness 中？
您可以使用 CLI 安装：`npx @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 plugin --profile web add github:unitarylab/quantum-practices#main` 用于 Web UI，或替换 `--profile web` 为 `--profile headless` 用于 headless CLI。安装后，如果使用 Web UI 请重启 DeepSeek Harness Web。
Quantum-Practices 覆盖了哪些算法？
该插件覆盖 10 个类别：基础量子算法（Grover、QPE 等）、线性系统（HHL、LCU 等）、密码学（Shor、离散对数）、哈密顿量模拟（Trotter、QDrift 等）、Schrodingerization、本征求解器、梯度方法、量子机器学习（VQE、QAOA 等）、态制备和量子纠错（qLDPC、CSS 码）。每个类别有多个实践指南。
Quantum-Practices 能执行 Python 代码吗？
不能，它是一个只读工具。它不执行任何代码，包括 `algorithms/` 目录中的 Python 脚本。它只提供指南文本和参考材料。您需要自行搭建 Python 环境来运行示例。
Quantum-Practices 支持哪些模拟器？
它支持三个模拟器：UnitaryLab（推荐用于学习和算法演示）、Qiskit（用于噪声模型和 IBM 硬件工作流）和 PennyLane（用于可微分混合优化）。插件在指南中提供了清晰的选型规则。
如何搜索特定的实践指南？
您可以使用 `quantum_practices` 工具，设置 action 为 `search` 并传入查询字符串。例如：`quantum_practices(action="search", query="HHL linear system")`。工具将返回匹配的指南。您也可以使用 `list` 查看所有可用的指南。