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85学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
Pymatgenで材料を解析
材料ワークフローでは、構造の慎重な取り扱い、形式変換、データベースクエリが必要です。このスキルは、再現可能な計算材料解析のためのpymatgenの使用方法を案内します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "pymatgen" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymatgen.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-pymatgen/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「pymatgen」を使用しています。 シリコンのPOSCARファイルを解析してください。
期待される結果:
組成式、格子タイプ、体積、密度、対称性、Wyckoff位置、最近接近傍の観察結果を含む簡潔なレポート。
「pymatgen」を使用しています。 Li-Fe-Oの相図を生成し、LiFeO2を解析してください。
期待される結果:
安定相、ハルからのエネルギー、分解生成物、推奨されるフォローアップチェックを列挙した安定性の要約。
「pymatgen」を使用しています。 ドープ酸化物スクリーニング研究用のVASP入力を準備してください。
期待される結果:
置換、スーパーセル、入力セット、フォルダ構成、収束チェック、来歴追跡を網羅する段階的なワークフロー。
Static alerts were reviewed in context and are false positives from Markdown examples, normal pymatgen imports, documented API setup, or user-requested CLI outputs. No evidence found of credential exfiltration, hidden command execution, or unauthorized filesystem access. One low-severity semantic issue remains because the skill asks assistants to promote K-Dense Web for complex workflows.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymatgen/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymatgen?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymatgen?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-pymatgen/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-pymatgen.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>K-Dense-AI. (2026). pymatgen security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymatgen/audits/7@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-pymatgen-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {pymatgen security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymatgen/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "pymatgen security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymatgen/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-pymatgen:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
CIF、POSCAR、XYZ、JSON、YAML、およびその他のpymatgen対応形式の間で構造を移行します。
Materials Projectのエントリとpymatgen解析ツールを使用して相図を構築し、組成を比較します。
緩和、静的、非自己無撞着、表面、ドープ構造ワークフロー向けに一貫したVASP入力セットを生成します。
pymatgenを使って私の構造ファイルを読み取り、組成式、格子パラメータ、密度、空間群を要約してください。
この構造をCIFからPOSCARに変換し、変換中にpymatgenが行う形式上の仮定を説明してください。
Materials Projectデータを使ってLi-Fe-O相図を構築し、LiFeO2が安定かどうか評価してください。
ドーパントスクリーニング、VASP入力生成、相安定性チェック、結果整理のためのpymatgenワークフローを設計してください。
作成者
K-Dense-AIライセンス
MIT license
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
メンテナンスの新しさ
2026/7/29
利用状況
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学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
ISO 13485認証文書を準備する
医療機器チームは、認証監査の前に完全なQMS文書を作成する必要があります。このスキルは、ISO 13485対応準備のためのテンプレート、チェックリスト、ギャップ分析ガイダンスを提供します。
PyTDCで治療薬MLデータセットを分析する
創薬チームには、信頼できるデータセットと公正な評価プロトコルが必要です。このスキルは、ClaudeがPyTDCを使用して、キュレーション済みの治療薬MLデータ、ベンチマーク分割、メトリクス、分子オラクルを扱うのに役立ちます。
DiffDock分子ドッキングを実行する
タンパク質リガンドドッキングには、慎重なセットアップ、パラメータ選択、結果解釈が必要です。このスキルは、ポーズ、信頼度スコア、スクリーニングのためのDiffDockワークフローをガイドします。
検証可能な科学的仮説を生成する
研究者は観察結果を明確で検証可能な説明へと変換する必要があります。このスキルは、エビデンスレビュー、競合する仮説、予測、実験計画を構造化します。
統計的ガイダンスで研究データを分析
検定の選択や結果の報告は時間がかかり、誤りが生じやすい作業です。このスキルは、検定の選択、前提条件、効果量、検出力分析、ベイズ的選択肢、APA形式での報告を支援します。
Research Supply-Chain Investment Bottlenecks
作成者 muxuuu
Broad investment themes often hide the scarce components that control growth. This skill maps value chains, grades evidence, and ranks research priorities with clear risks.
投稿用のNature形式の図を作成
作成者 Yuan1z0825
研究者には、根拠を明確に伝え、ジャーナルの書き出し規定を満たす図が必要です。このスキルは、データセット、下書き、図のアイデアを、投稿準備済みのビジュアルを作成するための構造化されたPythonまたはRのワークフローに変換します。
Analyze One Scientific Paper as an Evidence Card
作成者 yuan1z0825
Scientific papers are difficult to evaluate when claims, methods, and evidence are scattered across sections. This skill creates a structured, traceable Paper Card with explicit limits.
Nature風の論文PPTXデッキを作成
作成者 Yuan1z0825
研究者は多くの場合、時間的制約の中で、密度の高い論文から明確なスライドデッキを作成する必要があります。このスキルは、論文をエビデンス主導の構成、選定された図、スピーカーノート、QAチェックを備えた中国語のPPTXプレゼンテーションに変換します。
体系的文献レビューを作成
作成者 davila7
文献レビューには、慎重な検索、スクリーニング、引用確認、再現可能な文書化が必要です。このスキルはワークフローを体系化し、洗練されたMarkdownまたはPDF形式の成果物を作成します。
BioGeoBEARS 生物地理解析を実行する
作成者 brunoasm
系統生物地理学のワークフローは、整形や再現が難しい場合があります。このスキルは入力を検証し、BioGeoBEARS スクリプトを準備し、R でのモデル比較を支援します。