exoplanet-workflows
Przewodnik po detekcji egzoplanet z danych krzywych blasku – wybierz metodę, przygotuj dane, znajdź planety.
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Skill zawiera sprawdzone procedury i dobre praktyki do analizy egzoplanet na podstawie krzywych blasku. Dowiesz się, jak zaplanować pipeline detekcji, wybrać odpowiedni algorytm wyszukiwania okresów (TLS, Lomb-Scargle, BLS), przygotować dane poprzez kontrolę jakości i usuwanie szumów, oraz zwalidować kandydatów. Idealne, gdy planujesz analizę od zera, chcesz zrozumieć, kiedy stosować różne metody, lub rozwiązujesz problemy z detekcją.
Jak używać
Zainstaluj skill w swoim środowisku Claude/Copilot, wskazując repozytorium benchflow-ai/skillsbench. Skill będzie dostępny jako przewodnik do analizy egzoplanet.
Przygotuj swoje dane krzywej blasku – upewnij się, że rozumiesz format pliku, nazwy kolumn i system czasu. Skill pomoże ci zidentyfikować, jakie informacje są konieczne na tym etapie.
Przeprowadź kontrolę jakości i preprocessing danych. Użyj skilla, aby zdecydować, które punkty danych usunąć (outliers), czy usuwać trendy (np. rotacja gwiazdy), i jak zbalansować usuwanie szumów z zachowaniem sygnału planetarnego.
Wybierz algorytm wyszukiwania okresów na podstawie typu sygnału: TLS dla sygnałów przechodzenia (box-like dips), Lomb-Scargle do szybkiej eksploracji dowolnych sygnałów okresowych, lub BLS jako alternatywa. Skill opisuje zalety każdej metody.
Określ zakres okresów do przeszukania, biorąc pod uwagę typ gwiazdy i spodziewane okresy planet (np. gorące Jowissze: 0,5–10 dni). Skill wyjaśnia, jak balansować szerokość zakresu między kompletnością a szybkością.
Po znalezieniu obiecującego kandydata, użyj skilla do decyzji o refinemencie – zawęź wyszukiwanie wokół okresu kandydata, aby poprawić precyzję pomiaru końcowego i zwalidować, że sygnał jest rzeczywisty, a nie artefaktem.