技能介绍

你在解决什么问题

UnifiedQuantum（Python 包 unified-quantum，CLI uniqc）把线路构建、格式转换、本地模拟和云端提交串成一套接口，但日常开发里很容易踩坑：包名与 CLI 名不一致、可选 extras 边界不清、QASM 与 OriginIR 两条输入路径行为不同，以及 uniqc submit 里平台与 backend 参数和旧文档对不上。这个技能面向正在用公开 API、CLI 或官方示例的场景，帮你按当前推荐工作流回答，而不是从过时的 helper 名称或临时脚本起步。

技能如何引导工作流

默认思路是高层流水线：uniqc.circuit_builder.Circuit 建线路 → 导出 circuit.originir 或 circuit.qasm → 用 uniqc CLI 或 uniqc.task_manager 执行；只为确实需要的后端或模拟能力装对应 extra（如 simulation、originq、quafu、qiskit 等）。

若手里是一段 QASM，技能会倾向先 uniqc circuit 转成 OriginIR，再模拟或提交，以减少不同入口带来的差异。Shell 侧优先走 CLI 分组：circuit、simulate、submit、result、task、config；编程侧强调当前公开的 ansatz（如 hea、qaoa_ansatz、uccsd_ansatz）和 PyTorch 集成路径，而不是已废弃的命名。

环境与安装上，技能会先盘点解释器、已装包、CLI 是否可用，再给出 2～3 种安装取舍（如 uv tool、项目 venv、当前已激活环境），不会默认你已选好路径；导入失败涉及 qutip、qiskit、quafu 等时，会先按缺可选依赖排查。更深主题会指向仓库内 reference（线路构建、CLI、模拟器、云平台、变分算法、排障等）。

适用边界

技能描述的是 UnifiedQuantum 当前公开能力 的用法与排障启发式，不替代官方完整文档。
不会在未确认环境时替你静默安装到系统 Python 或擅自改 Conda 环境。
云端与后端细节因平台而异；配置在 ~/.uniqc/uniqc.yml，任务缓存在 ~/.uniqc/cache/tasks.sqlite，复杂问题仍可能需要对照 references/troubleshooting.md。