Communitygithub.com

pymatgen

Analizar, validar, convertir y transformar estructuras de materiales y datos computacionales de materiales con las APIs actuales de pymatgen, incluyendo diagramas de fase locales, sensibilidad a la simetría, E/S de estructura electrónica y consultas explícitamente acotadas a Materials Project.

¿Qué es pymatgen?

Esta skill proporciona un acceso completo y controlado a la biblioteca pymatgen para tareas de ciencia de materiales computacionales. Permite trabajar con composiciones, moléculas, estructuras periódicas, entradas computacionales, simetría, diagramas de fase y estructuras electrónicas, con énfasis en la preservación de la procedencia y el manejo explícito de parámetros. Es útil para investigadores e ingenieros que necesitan realizar análisis de materiales, conversiones de formatos de archivo (CIF, POSCAR, XYZ, etc.), y consultas a la base de datos Materials Project con control preciso sobre las condiciones y límites. La skill soporta Python 3.11+ y se basa en las versiones estables verificadas de pymatgen 2026.5.4, pymatgen-core 2026.7.16 y mp-api 0.46.4. Incluye un flujo de trabajo de 12 pasos que abarca desde la validación de estructuras hasta la construcción de diagramas de fase locales, pasando por análisis de simetría con barrido de tolerancias, transformaciones con preservación del historial, y acceso a la API de Materials Project solo bajo demanda explícita del usuario. Además, proporciona scripts CLI para tareas comunes como validación, conversión, análisis de simetría y generación de diagramas de fase, todos sin dependencias ocultas y con límites de seguridad.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/pymatgen

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

¿Qué hace pymatgen?

Utilice pymatgen para trabajar de forma explícita y preservando la procedencia con composiciones, moléculas, estructuras periódicas, entradas computacionales, simetría, diagramas de fase, estructuras electrónicas y archivos de códigos de estructura electrónica. Trate cada análisis, conversión, asignación de simetría, transformación y resultado de base de datos como dependiente del método y de los parámetros.

La licencia MIT del frontmatter cubre esta skill. pymatgen y pymatgen-core tienen licencia MIT; mp-api declara BSD-3-Clause-LBNL. Los datos de Materials Project generalmente tienen licencia CC BY 4.0, mientras que los datos aportados siguen siendo propiedad de sus contribuyentes. Verifique los términos exactos del artefacto y los datos antes de redistribuir.

Instantánea verificada (2026-07-23)

  • pymatgen==2026.5.4 es la última versión estable del paquete envolvente (2026-05-04). Los metadatos del paquete requieren Python 3.11+ y requieren directamente pymatgen-core>=2026.4.16.
  • pymatgen-core==2026.7.16 es la última versión estable del núcleo (2026-07-16). Ahora contiene los objetos principales, las operaciones de simetría/reticulado y la capa de E/S, todo bajo el espacio de nombres pymatgen.* existente.
  • mp-api==0.46.4 es el último cliente estable de Materials Project (2026-06-15), requiere Python 3.11+ y depende de pymatgen>2024.2.20.
  • El sitio actual de la API está construido a partir de la documentación del núcleo 2026.7.16. Fijar ambas distribuciones evita que pymatgen==2026.5.4 se resuelva silenciosamente a un núcleo futuro diferente.
  • Pymatgen utiliza versiones basadas en fechas. PyPI representa la fecha con puntos; no infiera compatibilidad semántica de versiones a partir de los números.

Cree un bloqueo de proyecto para reproducibilidad:

uv init --python 3.11
uv add "pymatgen==2026.5.4" "pymatgen-core==2026.7.16" "mp-api==0.46.4"
uv lock
uv sync --frozen

Para un entorno desechable y revisado:

uv venv --python 3.11 .venv-pymatgen
uv pip install --python .venv-pymatgen/bin/python \
  "pymatgen==2026.5.4" "pymatgen-core==2026.7.16" "mp-api==0.46.4"

Las fijaciones directas no congelan todas las ruedas transitivas. Conserve uv.lock, la plataforma, la versión de Python, las versiones de los paquetes y los hashes de los artefactos.

Flujo de trabajo requerido

  1. Indique si el objeto es una Molecule no periódica o una Structure periódica; registre la red y las condiciones de contorno periódicas.
  2. Indique las unidades. Pymatgen usa comúnmente Å, grados, eV, eV/átomo, amu y g/cm³, pero el contrato documentado de cada API es autoritativo.
  3. Indique el modo de coordenadas. Las coordenadas de Structure son fraccionales a menos que coords_are_cartesian=True; las coordenadas de Molecule son cartesianas.
  4. Inspeccione cada advertencia del analizador. Para CIF, conserve las advertencias de ocupación, fusión de sitios, estequiometría y corrección; no acepte correcciones silenciosamente.
  5. Reporte el desorden/ocupaciones parciales y la decoración de estados de oxidación. Nunca adivine estados de oxidación implícitamente.
  6. Ejecute la validación antes del análisis de simetría, vecinos, transformación, conversión o análisis termodinámico.
  7. Varíe las tolerancias de simetría e informe symprec en Å y angle_tolerance en grados con cada asignación.
  8. Trate las transformaciones como nuevos artefactos. Conserve la entrada, los parámetros, las versiones de software, las advertencias y las sumas de verificación padre/hijo.
  9. Antes de la conversión, identifique la pérdida de representación. Escriba solo en una nueva ruta y verifique mediante ida y vuelta las propiedades científicamente relevantes.
  10. Construya diagramas de fase solo a partir de energías totales compatibles y esquemas de corrección. Una envolvente calculada es condicional con respecto al conjunto de entradas suministrado.
  11. Mantenga todo el acceso a la base de datos desactivado por defecto. Divulgue el punto final, los filtros, los campos, el límite de resultados, el comportamiento de la caché, la salida, la licencia y la cita antes de un paso de ejecución explícito.
  12. Conserve un manifiesto de artefactos. Nunca use pickle ni cargue un gráfico de objetos general no confiable; use JSON validado por esquema y constructores explícitos.

Objetos principales

Use las importaciones públicas de conveniencia:

from pymatgen.core import Composition, Element, Lattice, Molecule, Structure

composition = Composition("LiFePO4", strict=True)
iron = Element("Fe")

lattice = Lattice.cubic(5.64)  # Å
structure = Structure(
    lattice,
    ["Na", "Cl"],
    [[0.0, 0.0, 0.0], [0.5, 0.5, 0.5]],
    coords_are_cartesian=False,
    validate_proximity=True,
)

molecule = Molecule(
    ["O", "H", "H"],
    [[0.0, 0.0, 0.0], [0.758, 0.0, 0.504], [-0.758, 0.0, 0.504]],
    charge=0,
    spin_multiplicity=1,
)

Structure y Molecule son mutables; use IStructure/IMolecule o una copia explícita cuando la mutación comprometa la procedencia. Consulte clases principales.

Carga segura de estructuras locales

Prefiera el validador incluido, que captura las advertencias de CIF y Python e informa unidades, ocupación, desorden, estados de oxidación, periodicidad, modo de coordenadas y distancias mínimas:

python scripts/composition_structure_validator.py composition "Fe2O3"
python scripts/composition_structure_validator.py structure structure.cif
python scripts/structure_analyzer.py structure.cif --symmetry

Para trabajo directo con CIF, use el método actual del analizador e inspeccione ambos canales de advertencia:

import warnings
from pymatgen.io.cif import CifParser

with warnings.catch_warnings(record=True) as caught:
    warnings.simplefilter("always")
    parser = CifParser("input.cif", check_cif=True)
    structures = parser.parse_structures(
        primitive=False,
        check_occu=True,
        on_error="raise",
    )

parser_messages = list(parser.warnings)
python_messages = [str(item.message) for item in caught]

No analice archivos no confiables en un proceso privilegiado. Una vulnerabilidad crítica de ejecución de código malicioso en CIF afectó a pymatgen hasta la versión 2024.2.8 y se corrigió en 2024.2.20; la versión fijada es más reciente, pero los analizadores aún procesan entradas controladas por un atacante. Use aislamiento y límites de CPU/RAM/disco/tiempo.

Simetría

La asignación del grupo espacial depende de las tolerancias y la calidad de la estructura:

from pymatgen.symmetry.analyzer import SpacegroupAnalyzer

analyzer = SpacegroupAnalyzer(
    structure,
    symprec=0.01,          # Å
    angle_tolerance=5.0,   # grados
)
symbol = analyzer.get_space_group_symbol()
number = analyzer.get_space_group_number()

La canalización de Materials Project usa comúnmente symprec=0.1 Å, mientras que el valor predeterminado documentado de pymatgen es 0.01 Å; estos pueden producir asignaciones diferentes. Genere un informe de sensibilidad en lugar de cambiar la tolerancia hasta que aparezca una respuesta preferida:

python scripts/symmetry_sensitivity_report.py structure.cif \
  --symprec 0.001,0.01,0.1 --angle-tolerance 1,5

Consulte módulos de análisis.

Conversión y E/S de analizador/escritor

Planifique primero; el planificador no abre archivos ni importa pymatgen:

python scripts/io_conversion_plan.py \
  --input input.cif --input-format cif \
  --output POSCAR.new --output-format poscar \
  --periodic --coordinate-mode direct

Luego convierta a una nueva ruta con reconocimiento explícito de pérdida:

python scripts/structure_converter.py input.cif POSCAR.new \
  --output-format poscar --coordinate-mode direct --allow-lossy \
  --acknowledge-parser-warnings

CIF, POSCAR, XYZ y JSON no conservan las mismas semánticas. Verifique la red, la periodicidad, el modo de coordenadas, el orden de las especies, la dinámica selectiva, las propiedades del sitio, los estados de oxidación, las etiquetas y el desorden después de cada conversión. Consulte formatos de E/S.

Transformaciones y procedencia

Transforme una copia y conserve el historial:

from pymatgen.alchemy.materials import TransformedStructure
from pymatgen.transformations.standard_transformations import (
    SubstitutionTransformation,
    SupercellTransformation,
)

tracked = TransformedStructure(structure.copy(), [])
tracked.append_transformation(SupercellTransformation([2, 2, 2]))
tracked.append_transformation(SubstitutionTransformation({"Na": "K"}))
derived = tracked.final_structure
history = tracked.history

Las transformaciones de ordenamiento, dopaje, losa y magnéticas de uno a muchos pueden expandirse combinatoriamente o invocar ejecutables opcionales. Acote los candidatos, sitios, tamaño de supercelda, tiempo de ejecución y número de salidas. Consulte transformaciones y flujos de trabajo.

Diagramas de fase locales

El generador incluido funciona sin conexión y solo acepta un esquema JSON estricto con energía total en eV por entrada y procedencia:

{
  "schema_version": "1.0",
  "energy_unit": "eV",
  "energy_basis": "total_per_entry",
  "provenance": {
    "source": "cálculos locales revisados",
    "method": "un esquema de energía/corrección compatible"
  },
  "entries": [
    {
      "entry_id": "local-Li",
      "composition": "Li",
      "energy_eV": -1.0,
      "provenance": {"source": "manifiesto de cálculo sha256:..."}
    }
  ]
}
python scripts/phase_diagram_generator.py entries.json --analyze Li2O

Deben estar presentes los puntos finales elementales y todas las fases competidoras. No mezcle energías sin procesar de diferentes funcionales, pseudopotenciales, estados magnéticos o convenciones de corrección. El estado calculado en la envolvente no es estabilidad experimental.

Estructuras de bandas, DOS, VASP y Q-Chem

Analice solo los datos necesarios:

from pymatgen.io.vasp import Vasprun

run = Vasprun(
    "vasprun.xml",
    parse_dos=True,
    parse_eigen=True,
    parse_projected_eigen=False,
    parse_potcar_file=False,
)
band_structure = run.get_band_structure(line_mode=True)
band_gap = band_structure.get_band_gap()
complete_dos = run.complete_dos

Los valores propios proyectados pueden requerir una memoria extrema. Verifique la convergencia, la trayectoria k, la configuración de espín/SOC, las convenciones del nivel de Fermi, el ensanchamiento y la base de proyección antes de interpretar las brechas o la DOS. Un análisis exitoso no es un cálculo convergido.

Las interfaces actuales de Q-Chem son pymatgen.io.qchem.inputs.QCInput y pymatgen.io.qchem.outputs.QCOutput:

from pymatgen.io.qchem.inputs import QCInput

job = QCInput(
    molecule,
    rem={"job_type": "sp", "method": "wb97x-v", "basis": "def2-svpd"},
)
text = str(job)

Pymatgen escribe entradas y analiza salidas; no otorga una licencia de VASP o Q-Chem ni establece la validez del método. Los archivos POTCAR tienen licencia de VASP y no son distribuidos por pymatgen. Nunca los redistribuya ni escanee directorios no relacionados para encontrarlos. Herramientas opcionales como enumlib, Bader, packmol, ffmpeg y Zeo++ son ejecutables nativos/externos: revise la procedencia, licencias, argv, directorio de trabajo y límites de recursos antes de una invocación explícita separada.

Materials Project: planifique antes de la red

Use solo:

from mp_api.client import MPRester

El cliente lee MP_API_KEY cuando se construye. Proporcione solo esa variable de entorno nombrada a través del shell del usuario o del administrador de secretos. No acepte la clave como un argumento de CLI, recorra archivos .env, vuelque variables de entorno ni imprima datos de excepción sin redacción.

La planificación en seco es la opción predeterminada:

python scripts/mp_query.py \
  --chemsys Li-Fe-O \
  --energy-above-hull 0 0.05 \
  --fields formula_pretty,energy_above_hull,band_gap,origins \
  --limit 25

Solo --execute permite una consulta de resumen acotada y requiere una nueva salida:

python scripts/mp_query.py \
  --material-id mp-149 \
  --fields formula_pretty,structure,origins,last_updated \
  --limit 1 --output mp-149.json --execute

La CLI establece num_chunks=1, requiere campos y filtros explícitos, limita los resultados, no implementa una caché de resultados implícita y nunca sobrescribe la salida. La inicialización de MPRester también realiza solicitudes de metadatos de compatibilidad/latido; el plan divulga estas, deshabilita el agente de usuario de detalles de la plataforma y el registro de notificación de versión de base de datos local, y registra la versión de base de datos devuelta. El flujo de trabajo de resumen no solicita descargas completas de la caché del conjunto de datos. mp-api 0.46.4 reintenta HTTP 429/502/504 según su propia política configurada y respeta Retry-After; no invente una cuota de servicio numérica ni agregue un bucle de reintento ilimitado.

Los valores principales de Materials Project son datos computacionales dependientes del método, no una verdad experimental. PBE comúnmente sobreestima los parámetros de red y subestima sistemáticamente las brechas de banda; los valores agregados pueden cambiar entre versiones de la base de datos. Conserve la hora de recuperación, la consulta, los campos, los orígenes del material/tarea, la versión de la base de datos cuando esté disponible, las versiones del cliente, la atribución CC BY y las citas canónicas más las citas específicas de la propiedad. Consulte API de Materials Project.

CLI incluidos

Todos los CLI tienen --help sin dependencias, importaciones científicas diferidas, JSON acotado y ninguna red implícita:

  • scripts/composition_structure_validator.py: comprobaciones estrictas de composición/estructura; la adivinación opcional del estado de oxidación es explícita y acotada.
  • scripts/structure_analyzer.py: informe acotado de red, sitios, simetría, distancia y CrystalNN opcional.
  • scripts/symmetry_sensitivity_report.py: grupos espaciales de cuadrícula de tolerancia.
  • scripts/io_conversion_plan.py: plan de pérdida de representación sin dependencias.
  • scripts/structure_converter.py: conversión de un archivo a una nueva ruta.
  • scripts/phase_diagram_generator.py: envolvente estricta de entradas computacionales locales.
  • scripts/mp_query.py: plan de consulta de MP en seco y cliente acotado opt-in.
  • scripts/artifact_manifest.py: sumas de verificación, versiones, fuentes y procedencia.

Use:

python scripts/artifact_manifest.py \
  --artifact input.cif --artifact analysis.json \
  --workflow "sensibilidad de simetría local" --output manifest.json

Referencias

Fuentes (verificadas 2026-07-23)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

Skills relacionados