Cómo escribir scripts del miniSMU y el µSMU con herramientas de IA
Aprenda a usar asistentes de IA como Claude, ChatGPT y Gemini para escribir scripts de automatización en Python para las unidades de fuente y medida miniSMU y µSMU. Incluye plantillas de contexto listas para usar y ejemplos de código funcionales para celdas solares, baterías, LED y más.
Si se dedica a la investigación en fotovoltaica o en baterías, a la ingeniería de materiales, o es estudiante, y sabe exactamente qué mediciones necesita pero no le resulta cómodo escribir código Python desde cero, los asistentes de programación con IA pueden ayudarle. Herramientas como Claude, ChatGPT y Gemini le permiten describir su experimento en lenguaje natural y obtener a cambio código que funciona. No hace falta experiencia en programación.
¿Cuál es el inconveniente? Estas herramientas se entrenan con enormes cantidades de código, pero puede que no conozcan los detalles de las bibliotecas de Python del miniSMU o del µSMU. Esta guía lo resuelve con plantillas de contexto listas para usar, que enseñan a su herramienta de IA todo lo que necesita saber.
La idea clave: las herramientas de IA funcionan mejor cuando se les da contexto sobre las bibliotecas con las que trabajan.
Imagine que intenta recordar detalles de un libro que leyó hace 10 años, frente a otro que tiene delante para consultarlo. Algo parecido ocurre con lo que un modelo de IA aprende durante su entrenamiento frente a lo que tiene en su «ventana de contexto».
Esta guía ofrece plantillas de contexto listas para usar que ayudan a los asistentes de IA a escribir código correcto y funcional para su miniSMU o µSMU.
¿Qué es una plantilla de contexto?
Una plantilla de contexto es un documento de referencia que describe la API de una biblioteca, los patrones de uso habituales y las trampas importantes que hay que evitar. Cuando se la da a un asistente de IA, es como dar a un colega una hoja de referencia rápida antes de pedirle ayuda: el resultado será mucho mejor.
Mantenemos plantillas de contexto para nuestras dos bibliotecas de Python. Para usar una plantilla, puede:
- Pegarla al principio de una conversación con cualquier asistente de IA
- Guardarla como archivo en la carpeta de su proyecto (
CLAUDE.mdpara Claude Code,AGENTS.mdpara Copilot/Codex), para que la IA la tenga en cuenta automáticamente - Añadirla a su prompt de sistema o a sus instrucciones personalizadas
Obtenga las plantillas
miniSMU
La plantilla del miniSMU MS01 abarca el funcionamiento de dos canales, la conectividad USB y wifi, los barridos I-V por hardware, el control del rango de corriente, la medición Kelvin a 4 hilos y la transmisión de datos.
Obtener la plantilla: Ver en GitHub; haga clic en «Raw» y copie todo el contenido
µSMU
La plantilla del µSMU abarca la conexión serie por USB, el control de la salida, la medición de tensión y corriente, la limitación de corriente y los barridos I-V por software.
Obtener la plantilla: Ver en GitHub; haga clic en «Raw» y copie todo el contenido
Primeros pasos
- Copie la plantilla desde el enlace anterior (haga clic en «Raw», seleccione todo y cópielo)
- Péguela al principio de su conversación con cualquier herramienta de IA
- Describa su medición en lenguaje natural
- Itere: pida a la IA que modifique el código, añada funciones o corrija problemas
Empiece por algo sencillo. Pida un script básico que se conecte y tome una medición. Cuando funcione, pida a la IA que añada un barrido, después la exportación a CSV y luego una gráfica. Avanzar por pasos es más fiable que pedirlo todo de una vez, y entenderá mejor el código a medida que crece.
Algunas cosas que ayudan a la IA a darle mejores resultados:
- Indique su sistema operativo y su puerto COM (por ejemplo, «Uso Windows y el dispositivo está en COM3»)
- Especifique los rangos de corriente esperados para su dispositivo bajo prueba
- Diga qué formato de salida quiere (CSV, gráfica de matplotlib, salida por consola)
- Pida funciones de seguridad: «Añade límites de protección y asegúrate de que la salida se desactive si se produce un error»
Ejemplos de prompts y del código generado
Para que se haga una idea de cómo es este flujo de trabajo en la práctica, estos son algunos prompts reales y el tipo de código que produce un asistente de IA.
Caracterización I-V de celdas solares
«Escribe un script de Python para el miniSMU MS01 que mida la curva I-V de una celda solar de -0.2 V a 0.8 V con 101 puntos. Calcula e imprime la Voc, la Isc, el factor de llenado y la eficiencia, suponiendo una iluminación de 100 mW/cm² y un área de celda de 1 cm². Guarda los datos en un archivo CSV.»
Prueba de un LED con corte de seguridad
«Crea un script para el miniSMU que haga un barrido de tensión de 0 a 3.5 V en un LED. Detén el barrido inmediatamente si la corriente supera 15 mA, para proteger el LED. Representa la curva I-V cuando termine.»
Ciclo de carga y descarga de una batería de iones de litio
«Escribe un script que realice un ciclo completo de carga y descarga de una batería de iones de litio a 100 mA. Incluye una carga a corriente constante (CC) hasta 4.2 V, una fase a tensión constante (CV) hasta que la corriente baje a 10 mA, un reposo de 5 minutos, una descarga a corriente constante hasta 3.0 V y otro reposo. Registra todos los datos con marcas de tiempo en un CSV.»
Prueba de lotes de muestras
«Necesito probar varias muestras. Escribe un script que funcione en bucle: que pida el ID de la muestra, ejecute un barrido I-V de -1 V a 1 V, guarde los datos como 'sample_[ID].csv' y me pregunte si quiero continuar.»
Seguimiento de la resistencia a lo largo del tiempo
«Escribe un script que supervise la resistencia forzando 1 mA y midiendo la tensión. Toma una lectura cada segundo durante 5 minutos y muestra una gráfica que se actualice en directo.»
Cuando algo sale mal
Si la IA le da código que no funciona, ¡no se preocupe! Es una parte normal del proceso (aunque cada vez menos). Copie el mensaje de error, péguelo en la conversación y pida a la IA que lo corrija. Normalmente detectará el problema de inmediato.
Algunos problemas habituales y sus soluciones rápidas:
«Module not found»: instale primero la biblioteca:
pip install minismu-py # For miniSMU
pip install usmu-py # For µSMU
No se encuentra el dispositivo: pida a la IA: «Añade código para listar los puertos serie disponibles y así poder encontrar mi dispositivo»
Lecturas inesperadas: pida: «Añade límites de protección adecuados y explica qué hace cada ajuste»
Conviene tener en cuenta que las bibliotecas de Python utilizan exactamente los mismos comandos de hardware que la aplicación de escritorio miniSMU: la exactitud de las mediciones es idéntica, independientemente de cómo controle el dispositivo. La IA solo le ayuda a escribir el código; no influye en las propias mediciones eléctricas.
Lecturas recomendadas
- Conexiones Kelvin en las pruebas I-V de celdas solares: uso de mediciones a 4 hilos para una caracterización exacta
- Cómo actualizar el firmware de su miniSMU: obtenga las funciones más recientes, como los barridos por hardware y la medición Kelvin
- Biblioteca de Python del miniSMU: código fuente completo y documentación
- Biblioteca de Python del µSMU: código fuente completo y documentación
¿Echa algo en falta en las plantillas o tiene un patrón de código útil que compartir? Los archivos CLAUDE.md y AGENTS.md de cada repositorio son la fuente de referencia: le invitamos a enviar pull requests.