claude-light

用途

claude-light 技能是一个专家助手，用于设计和执行 Claude-Light 远程实验。Claude-Light 本身是一个基于树莓派的远程实验仪器，能够控制 RGB LED（输入 R、G、B 值，范围 0 到 1）并测量 10 个光谱通道的光强。该技能帮助用户完成统计分析、回归建模、优化和实验设计（DOE）等工作流，适用于实验方法学习与数据科学实践。

主要能力

可重复性与统计：重复测量以评估测量变异性和统计特性，计算均值、中位数、标准差、置信区间，绘制直方图并评估正态性。
线性回归（单变量）：建立输入-输出关系，拟合线性模型，计算 R²、RMSE、MAE，量化参数不确定性并验证预测。
多变量回归：对多输入多输出建模，进行特征重要性分析、交互效应分析和同时约束满足。
优化：寻找产生目标输出的输入组合，支持 scipy.optimize（L-BFGS-B、Powell、Nelder-Mead）、贝叶斯优化、网格搜索与插值、主动学习方法。
实验设计（DOE）：拉丁超立方采样、因子设计（全因子、部分因子）、响应面方法、最优设计准则（D-optimal、A-optimal）。
机器学习方法：线性模型（Ridge、Lasso）、决策树与随机森林、神经网络（MLPRegressor）、高斯过程、XGBoost、LightGBM、支持向量回归。
不确定性量化：Bootstrap 重采样、预测区间、参数协方差矩阵、交叉验证、蒙特卡洛模拟。

使用方式

基础 API 使用无需安装特殊软件，仅需 Python 的 requests 库。数据分析需安装 numpy、pandas、matplotlib、scipy、scikit-learn。

# 基础要求
pip install requests

# 用于数据分析
pip install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn

API 端点：https://claude-light.cheme.cmu.edu/api

参数：R（红色通道，0.0 到 1.0）、G（绿色通道，0.0 到 1.0）、B（蓝色通道，0.0 到 1.0）。

响应格式为 JSON，包含输入参数（R、G、B）和 10 个通道的光谱测量值：415nm、445nm、480nm、515nm、555nm、590nm、630nm、680nm、clear（总强度）、nir（近红外）。

基础用法示例：

import requests

# 发送实验
response = requests.get('https://claude-light.cheme.cmu.edu/api',
                       params={'R': 0.5, 'G': 0.3, 'B': 0.8})

# 获取数据
data = response.json()
print(data)

# 访问特定波长
intensity_515 = data['out']['515nm']

适用场景

实验方法与数据科学教学：通过远程仪器进行动手学习。
统计与回归分析练习：可重复性评估、单变量与多变量回归建模。
优化与实验设计：寻找目标输出的输入组合，设计高效实验。
机器学习实践：在真实测量数据上应用多种 ML 模型。
不确定性量化：评估预测置信度。

限制

资料中未提供 Claude-Light 的收费、价格或平台限制信息。
资料中未提供 API 的速率限制、并发限制或使用配额信息。
资料中未提供仪器可用性或在线时间保证。
资料中未提供除上述端点外的其他访问方式或认证要求。
资料中未提供关于数据隐私或存储策略的说明。

资源

GitHub 仓库：https://github.com/jkitchin/claude-light
API 端点：https://claude-light.cheme.cmu.edu/api
Web 界面：https://claude-light.cheme.cmu.edu/rgb
完整实验工作流见 examples/ 目录
详细方法指南见 references/ 目录

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

适用场景

限制

资源