技能 pymatgen

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pymatgen

Name: pymatgen
Author: K-Dense-AI

内容修订 r1 低风险 ⚡ 包含脚本📁 文件系统访问🔑 环境变量🌐 网络访问⚙️ 外部命令

使用 Pymatgen 分析材料

材料工作流需要谨慎处理结构、格式转换和数据库查询。此技能可指导 pymatgen 的使用，以实现可复现的计算材料分析。

支持: Claude Codex Code(CC)

🥉 78 青铜

使用我的智能体安装

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智能体请求

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.

你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。

Agent 可读资源

当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。

Markdown 详情 GET /skills/k-dense-ai-pymatgen.md 已签名 manifest GET /api/skills/k-dense-ai-pymatgen/manifest 已签名 lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-pymatgen/lockfile

测试它

正在使用“pymatgen”。分析一个硅 POSCAR 文件。

预期结果:

一份简洁报告，包含化学式、晶格类型、体积、密度、对称性、Wyckoff 位置和最近邻观察结果。

正在使用“pymatgen”。为 Li-Fe-O 生成相图并分析 LiFeO2。

预期结果:

一份稳定性摘要，列出稳定相、凸包上方能量、分解产物和建议的后续检查。

正在使用“pymatgen”。为掺杂氧化物筛选研究准备 VASP 输入。

预期结果:

一个分步工作流，涵盖替位、超胞、输入集、文件夹布局、收敛性检查和溯源跟踪。

安全审计

低风险

v7 • 2026/7/5 打开版本化报告

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.

已扫描文件

3,792

分析行数

复核项

已忽略误报

已确认安全问题 (1)

低

SKILL.md:690-691

Promotional Steering Instruction

The skill instructs assistants to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This is marketplace steering behavior that can influence user choices beyond pymatgen assistance.

The instruction is explicit and user-facing in the skill text. It does not override the audit, but it directs assistant behavior toward a related hosted product.

风险因素

⚡ 包含脚本 (6)

references/analysis_modules.md:139-144 references/io_formats.md:185-188 references/io_formats.md:400-403 references/transformations_workflows.md:212-215 references/transformations_workflows.md:434-437 SKILL.md:122-126

📁 文件系统访问 (8)

references/core_classes.md:269 references/io_formats.md:115 references/io_formats.md:122 references/materials_project_api.md:29 references/materials_project_api.md:29 references/materials_project_api.md:414 scripts/structure_analyzer.py:251 scripts/structure_analyzer.py:258

🔑 环境变量 (16)

🌐 网络访问 (7)

scripts/phase_diagram_generator.py:42 SKILL.md:370 SKILL.md:675 SKILL.md:676 SKILL.md:677 SKILL.md:678 SKILL.md:679

⚙️ 外部命令 (99)

SKILL.md:33-43 SKILL.md:43-47 SKILL.md:47-64 SKILL.md:64-68 SKILL.md:68-71 SKILL.md:71-73 SKILL.md:73-85 SKILL.md:85-94 SKILL.md:94-99 SKILL.md:99-102 SKILL.md:102-118 SKILL.md:118-121 SKILL.md:121-139 SKILL.md:139-141 SKILL.md:141-148 SKILL.md:148-156 SKILL.md:156-159 SKILL.md:159-165 SKILL.md:165-167 SKILL.md:167-174 SKILL.md:174-187 SKILL.md:187-190 SKILL.md:190-200 SKILL.md:200-203 SKILL.md:203-209 SKILL.md:209-211 SKILL.md:211-218 SKILL.md:218-247 SKILL.md:247-250 SKILL.md:250-256 SKILL.md:256-258 SKILL.md:258 SKILL.md:265-282 SKILL.md:282-285 SKILL.md:285-299 SKILL.md:299-301 SKILL.md:301 SKILL.md:308-325 SKILL.md:325-328 SKILL.md:328-343 SKILL.md:343-346 SKILL.md:346-361 SKILL.md:361-363 SKILL.md:363 SKILL.md:371-374 SKILL.md:374-399 SKILL.md:399-401 SKILL.md:401-408 SKILL.md:408-426 SKILL.md:426-429 SKILL.md:429-446 SKILL.md:446-448 SKILL.md:448 SKILL.md:453-464 SKILL.md:464-467 SKILL.md:467-476 SKILL.md:476-479 SKILL.md:479-488 SKILL.md:488-490 SKILL.md:490-494 SKILL.md:494-498 SKILL.md:498-500 SKILL.md:500-502 SKILL.md:502-504 SKILL.md:504-506 SKILL.md:506-508 SKILL.md:508-510 SKILL.md:510-512 SKILL.md:512-516 SKILL.md:516-517 SKILL.md:517-518 SKILL.md:518-519 SKILL.md:519-520 SKILL.md:520-528 SKILL.md:528-543 SKILL.md:543-547 SKILL.md:547-566 SKILL.md:566-570 SKILL.md:570-585 SKILL.md:585-587 SKILL.md:587-593 SKILL.md:593-594 SKILL.md:594-595 SKILL.md:595-600 SKILL.md:600 SKILL.md:603 SKILL.md:607-614 SKILL.md:614 SKILL.md:616-635 SKILL.md:635-651 SKILL.md:651-653 SKILL.md:653-656 SKILL.md:656-658 SKILL.md:658-661 SKILL.md:661-664 SKILL.md:664-667 SKILL.md:667-671 SKILL.md:671-683 SKILL.md:683

审计者: codex 查看审计历史 →

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HTML 徽章

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嵌入卡片

<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>

学术引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

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

BibTeX 引用

@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}
}

CITATION.cff

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"

比较变体

2 个可安装变体

每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。

为什么此变体排名第一

Skillstore 评分最高

作者 / 来源 Skillstore 评分证据置信度 Skillstore 使用量已更新

davila7 推荐

davila7-pymatgen

Skillstore 评分 80

证据置信度高

Skillstore 使用量 15

已更新

2026-09-09

K-Dense-AI 当前

k-dense-ai-pymatgen

Skillstore 评分 78

证据置信度高

Skillstore 使用量 14

已更新

2026-09-09

Skillstore 评分

评分依据证据置信度: 高

架构

可维护性

内容

社区

规范符合性

你能构建什么

转换结构文件

在 CIF、POSCAR、XYZ、JSON、YAML 以及其他 pymatgen 支持的格式之间迁移结构。

筛选材料稳定性

使用 Materials Project 条目和 pymatgen 分析工具构建相图并比较组成。

准备模拟输入

为弛豫、静态、非自洽、表面和掺杂结构工作流生成一致的 VASP 输入集。

试试这些提示

读取结构

使用 pymatgen 读取我的结构文件，并总结化学式、晶格参数、密度和空间群。

转换格式

将此结构从 CIF 转换为 POSCAR，并解释 pymatgen 在转换期间采用的任何格式假设。

分析稳定性

使用 Materials Project 数据构建 Li-Fe-O 相图，并评估 LiFeO2 是否稳定。

设计工作流

设计一个 pymatgen 工作流，用于掺杂剂筛选、VASP 输入生成、相稳定性检查和结果组织。

最佳实践

在分析前通过检查氧化态、位点占据率和不合理的原子间距来验证结构。
对 Materials Project 会话使用上下文管理器，并避免在日志中打印 API keys。
使用清晰的溯源信息来组织生成的计算文件夹、缓存的 API 数据和转换后的结构。

避免

当文件扩展名或头部信息含糊不清时，不要假设自动格式检测一定正确。
不要将 Materials Project 稳定性数据视为新计算中收敛性检查的替代品。
不要在共享脚本、notebooks、repositories 或导出的示例中存储私有 API keys。

常见问题

此技能会自动安装 pymatgen 吗？

不会。它提供命令和示例，但安装必须在用户环境中执行。

它可以访问 Materials Project 数据吗？

可以，前提是已安装 mp-api，并且用户提供有效的 Materials Project API key。

涵盖哪些文件格式？

参考资料涵盖常见的 pymatgen 格式，例如 CIF、POSCAR、CONTCAR、XYZ、JSON、YAML 和 VASP 输出。

它可以生成 VASP 输入文件吗？

可以。它记录了用于弛豫、静态、能带结构和相关计算工作流的 pymatgen 输入集。

它会运行昂贵的模拟吗？

不会。它帮助准备和分析工作流，但计算由外部模拟软件执行。

它只适用于 Claude 吗？

不是。报告列出了对 Claude、Codex 和 Claude Code 的支持。

开发者详情

作者

K-Dense-AI

许可证

MIT license

Skillstore 修订

版本提示

作者未声明版本。

仓库

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/pymatgen

引用

a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b

维护新鲜度

2026/7/18

使用量

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文件结构

📁 references/

📄 analysis_modules.md

📄 core_classes.md

📄 io_formats.md

📄 materials_project_api.md

📄 transformations_workflows.md

📁 scripts/

📄 phase_diagram_generator.py

📄 structure_analyzer.py

📄 structure_converter.py

📄 SKILL.md