概览
Pymatgen Skill (K-Dense) 是 Scientific Agent Skills 集合中的一项独立资源。它提供使用 pymatgen 的流程说明、参考资料和可选 Python 辅助工具；它既不是上游库，也不是可独立运行的代理。其作用是指导材料分析工作流，同时保留假设、解析器警告和产物来源记录。
输入包括组成式字符串、分子或周期性结构、结构文件、本地计算能量条目，以及范围明确的 Materials Project 查询条件。文档所述输出包括验证报告、对称性敏感性报告、转换后的结构、本地相图分析、查询计划和产物清单。工作流要求用户在后续分析前明确单位、坐标约定、占位率和氧化态处理方式。转换前须规划表示信息损失，使用新的输出路径，并在往返转换后检查与科学问题相关的性质。
本地分析与外部数据检索相互独立。捆绑的 Materials Project 辅助工具默认在不访问网络的情况下规划查询；执行查询则需要明确批准、限定范围的筛选条件和字段，以及身份验证。Materials Project 是上游数据服务，mp-api 是其客户端依赖，并非本 Skill 提供的服务。相图取决于能量是否兼容以及所提供的竞争相；计算得到的凸包归属并不能证明实验稳定性。
来源说明，该资源执行过本地 CLI 测试套件和合成示例，但明确指出，需要身份验证的数据检索以及依赖文件的 VASP/Q-Chem 示例仅作说明，未实际执行。该 Skill 不会运行这些电子结构软件包，也不提供其许可证。结构验证也有文档记载的局限，包括无法完整检查极短晶格矢量下的接触情况。评估是否用于真实研究数据时，应将这些边界纳入考量。
主要功能
- 组成和结构验证辅助工具会报告解析器警告、单位、坐标模式、周期性、占位率、无序情况、氧化态和最小位点间距离。
- 对称性敏感性辅助工具会在明确设定的距离和角度容差网格上评估空间群指派。
- 独立的转换规划和执行辅助工具会识别表示信息损失，并将转换后的结构写入新路径。
- 离线相图辅助工具接受包含总能量和来源记录的严格 JSON 条目，支持本地凸包分析和可选绘图。
- Materials Project 查询辅助工具默认采用 dry-run 规划，并支持在明确批准后，使用选定字段进行范围受限的摘要检索，同时写入新文件。
- 产物清单辅助工具会记录校验和、软件版本、来源和工作流来源记录。
使用场景
- 拟议评估：通过检查解析器修正、部分占位率和结构警告，在分析前评估材料筛选工作流中的 CIF 数据接收环节。
- 拟议评估：测试所报告的空间群是否对对称性容差敏感，而不是依赖单一指派结果。
- 拟议评估：在支持的表示形式间转换结构，同时检查晶格、元素种类顺序、位点属性及其他可能丢失的信息。
- 拟议评估：使用能量兼容的计算条目构建本地相图，或规划范围严格受限且保留来源记录的 Materials Project 数据检索。
使用方式
- 阅读指定的 Skill，并在集合仓库中查找其辅助工具。应将其视为工作流指南，而非自主运行的应用程序。
- 按照 Skill 文档中的依赖设置说明准备隔离的 Python 环境。保留依赖锁定文件和环境详情；规划辅助工具不需要科学计算软件包，但本地分析需要。
- 选择一个小型评估输入。记录其属于分子结构还是周期性结构，以及单位和坐标模式，然后使用文档所述验证器，并在继续操作前检查所有警告。
- 选择相关的本地工作流：扫描对称性容差、先规划转换再写入新产物，或提供带有来源记录的能量条目以绘制相图。有关 API 契约，请参阅pymatgen 文档。
- 对于外部数据，先检查 dry-run 计划，并获得明确的网络访问批准。遵循Materials Project API 指南，避免将身份验证信息保存到产物中。
- 保存分析输出和产物清单。在研究中使用结果前，审查表示形式变化、被排除的条目和科学假设。