quantum
一个基于Docker、支持多噪声模型的量子电路模拟器，可与Claude集成。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：quantum。 它的用途是：一个基于Docker、支持多噪声模型的量子电路模拟器，可与Claude集成。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/quantum/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“创建一个5量子比特的电路，施加一个哈达玛门到所有比特上，然后模拟运行并测量。”，它会通过集成的量子模拟器执行你的指令，并返回电路的最终状态向量或测量结果的概率分布。你还可以说：“在刚才的电路上加入振幅阻尼噪声，噪声参数设为0.1，再运行一次看看结果。”，它便能调用支持的多噪声模型，为你展示噪声对量子计算的影响。
介绍
这个Skill旨在解决量子计算学习、研究和开发中缺乏便捷、可集成且支持噪声模拟的本地实验环境的问题。它通过Docker容器化部署，提供了一个标准化的量子电路模拟运行环境，并实现了MCP（Model Context Protocol）协议，使其能够无缝集成到Claude等AI助手中，用户可以直接通过自然语言与AI交互来设计和运行量子电路。
使用方式非常直接。开发者只需通过Docker拉取并运行对应的容器，然后在支持MCP协议的AI工具（如Claude Desktop）中配置连接到此服务。之后，用户就可以在对话中直接描述量子电路逻辑或提出计算需求，由AI调用后端的模拟器执行并返回结果，无需手动编写底层代码。
它非常适合量子计算领域的研究人员、教育工作者以及对此感兴趣的全栈或后端开发者。研究人员可以用它快速验证算法原型；教育工作者可以将其作为生动的教学演示工具；开发者则可以将其作为开发量子算法应用或进行技术调研的沙盒环境。
建议在使用前确保本地已安装Docker并了解基本的容器操作。由于是模拟环境，其计算性能和规模受限于本地硬件资源，不适合进行超大规模量子比特的仿真。初次配置MCP连接时，请仔细参照项目文档确保协议通信正常。
核心特点
核心区别在于其通过Docker容器化和MCP协议实现了开箱即用、与AI工作流深度集成，并内置了对多种量子噪声模型的支持，使得在本地进行贴近真实量子硬件特性的模拟实验变得更加便捷。
注意事项
不适合需要进行超大规模量子比特（例如超过30个量子比特）高性能仿真或追求极致计算速度的科研和生产场景。
常见问题
需要提前安装什么软件？
需要先在本地安装并运行Docker环境。
能否与Claude以外的AI工具一起用？
可以，任何支持MCP（Model Context Protocol）客户端协议的AI工具或平台都可以连接使用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/quantum/raw/index.md 读取 quantum 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/quantum/raw/index.md（查看排版版本）