MATLAB Fit SimBiology Model
Motifs corrects fitproblem/NLME/NCA pour l'ajustement PK SimBiology ; évite les pièges de sbiofit.
Testé · Fonctionne
Ce que fait
Encode le workflow correct basé sur `fitproblem` pour l'estimation de paramètres SimBiology — encapsulation groupedData, syntaxe ResponseMap, bornes, transformation log, modèles d'erreur, choix entre NLME et sbiofit, patients virtuels, et NCA — pour qu'un agent n'utilise pas les appels positionnels directs sbiofit/sbiofitmixed, source d'erreurs, explicitement déconseillés. Se déclenche sur le vocabulaire fit/estimate/calibrate/population/NCA/AUC ; exclut explicitement la construction de modèle et les demandes d'analyse de sensibilité pure, qui relèvent de skills associés.
Rapport de test
Comparaison du code pour un ajustement PK oral à un compartiment : la référence sans skill appelle sbiofit directement avec une simple table et sans bornes (exactement le motif source d'erreurs déconseillé par la documentation du skill) ; la version guidée par le skill encapsule groupedData, définit ResponseMap='Drug = Drug', ajoute des bornes plus une transformation log sur ke/ka, et démarre avec scattersearch conformément au tableau de décision.
Testé le: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/matlab/matlab-agentic-toolkit cd matlab-agentic-toolkit mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills-catalog/computational-biology/matlab-fit-simbiology-model ~/.claude/skills/matlab-fit-simbiology-model
Commandes et exemples de prompts
/matlab-fit-simbiology-modelMotifs corrects fitproblem/NLME/NCA pour l'ajustement PK SimBiology ; évite les pièges de sbiofit.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
Help me fit this PK model in SimBiology using fitproblem correctlyI need to calibrate population parameters with NLME instead of sbiofitSet up bounds and log-transform for this SimBiology parameter estimation