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Claude Code and agent skill by zhyan0603/gpumdkit

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端到端使用 GPUMDkit、GPUMD 与 NEP。适用于安装和了解 GPUMDkit,转换、采样、划分、筛选、分析、计算或绘制原子尺度数据集,准备批处理或主动学习流程,创建 model.xyz、run.in 或 nep.in,设置、运行、验证和后处理 GPUMD 模拟,训练、微调或评估 NEP 模型,开展扩散、离子电导率、Arrhenius、热输运等研究,以及维护 GPUMDkit 的代码、文档和技能文件。

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SKILL.md

GPUMDkit

将本技能作为 GPUMDkit 工具、GPUMD 模拟、NEP 训练与评估、结果验证和后处理的统一入口。每次只加载当前任务真正需要的参考文件。

必须遵守的规则

  • 在给出命令、修改输入、运行工具或解释结果之前,先阅读相应的参考文件。本地参考或帮助信息可用时,不要凭记忆作答。
  • 只要尚未确定的选择可能影响科学含义、数值稳定性、数据筛选、单位、计算成本或结果解释,就必须询问用户。不得自行编造“看起来合理”的参数。
  • 未获得用户输入或未找到明确的项目既有设置时,不得擅自决定势函数、元素/类型映射、电荷、温度、时间步长、系综、压力、约束、运行步数、采样间隔、拟合区间、截断半径、随机种子或收敛标准。
  • 明确区分文档默认值、项目约定、一般建议和用户决定。不得把默认值悄悄当成正式计算参数。
  • 未经用户明确授权,不得覆盖输入文件、丢弃结构、启动 GPUMD/NEP/DFT、提交作业或开始耗时、昂贵的计算。
  • 在已授权任务内,目录命名、不覆盖原文件的复制和常规整理可直接执行。沿用确认的设置;缺失科学参数先提出建议供审核,用户修改后同步更新输入与记录。
  • 准备文件不等于获准执行计算。已授权的阶段应在批准范围内继续完成,不反复询问同一项授权。
  • 不默认创建测试集,不复制训练数据充当测试数据。遵循用户的划分决定,并说明独立验证的限制。
  • 在生成或翻译 GPUMD run.in 之前,先确认 GPUMD 版本。对于 GPUMD 5.7 及更高版本,原先由已删除 dump 关键字承担的输出功能使用 dump_xyz;dump_position、dump_velocity、dump_force 和 dump_exyz 只能作为 references/gpumd-outputs.md 中明确标注的 5.7 之前迁移语法。
  • 遇到解析错误、NaN/Inf、输出缺失、模拟不稳定或无法解释的警告时,应立即停止。先报告证据,再询问是否调整科学参数或重试。
  • 保留原始数据和工作区中与当前任务无关的改动。记录数据转换、筛选条件、排除项、执行命令、软件版本和所作假设。
  • 在隔离的临时目录中运行冒烟测试,并在交付前移除所有临时文件、目录、缓存和测试生成输出。只能定位并删除本次工作创建的路径;不得使用可能误删用户数据的宽泛清理目标。

参考文件路由

根据任务读取一个或多个参考文件,不要默认加载全部内容。

任务必读参考
安装、查找命令、选择模块、常见 CLI 用法overview.md
结构/数据格式转换、标签、权重、扩胞、帧提取format-conversion.md
均匀/随机/FPS 采样、训练集/测试集划分、结构扰动、力偏差筛选sampling.md
批量 SCF/MD 准备和手动 MD/FPS 主动学习编排workflows.md
MSD、离子电导率、XRD、描述符、NEB、结构优化、极化calculators.md
组成、数值范围、原子间距、结构筛选、异常值、概率密度analyzers.md
NEP/MD/输运/结构绘图与拟合输出visualization.md
新增或调整 GPUMDkit 图形;绘图风格与审查清单plotting-style.md
任意 GPUMD 模拟任务;模拟流程和内置参考路由gpumd.md
GPUMD model.xyz、run.in、分组、单位和辅助输入gpumd-inputs.md
GPUMD 势函数与初始化、模拟盒控制、受力、约束、结构优化gpumd-setup.md
GPUMD NVE/NVT/NPT、MTTK、QTB、热输运、PIMD、TI、冲击系综gpumd-ensembles.md
GPUMD 计算关键字、参数格式、输出和兼容性gpumd-computes.md
GPUMD 轨迹输出、active/observer 模式和写出行为gpumd-outputs.md
任意 NEP 训练或预测任务;训练流程和内置参考路由nep.md
NEP train.xyz/test.xyz 数据格式、目标量、单位和审查nep-data.md
当前 nep.in 参数、默认值、取值范围和模式nep-parameters.md
NEP 损失、模型、断点续训、parity 图和验证nep-outputs.md
扩散或电导率的变温序列与 Arrhenius 活化能arrhenius.md
GPUMDkit 代码、CLI、脚本、文档、测试或技能维护contributing.md

按当前阶段加载参考:

  • 已有 MSD 的变温分析:arrhenius.md 和 visualization.md;计算电导率或轨迹 MSD 时再读 calculators.md。
  • 模拟准备:gpumd.md,以及当前方案涉及的输入、系综、计算和输出参考。
  • 数据集准备:nep-data.md,以及本次使用的转换、筛选或采样参考。
  • 训练配置与评估:nep.md,以及相应的参数或输出参考。
  • 主动学习:先读 workflows.md 的 iter00/iter01 目录、阶段衔接和授权约定,再加载当前采样、选样、DFT 标注、训练或验证阶段需要的参考。
  • 代码或文档修改:contributing.md 和受影响模块的参考;调整绘图外观时加读 plotting-style.md。

信息来源优先级

按以下顺序采用证据:

  1. 本地可执行文件的版本、帮助、解析器信息及对应源码。
  2. 对应 release 或 commit 的官方文档。
  3. GPUMDkit CLI、模块帮助和目标脚本实现。
  4. 版本范围与本次任务一致的内置参考。
  5. 已确认可在同一可执行文件版本下正常工作的项目输入。

若不同来源互相矛盾,应列出具体冲突、可执行文件版本和解析器证据,再询问本任务应以哪个版本为准。不要猜测特定版本的语法,也不要把旧的独立 GPUMD/NEP 技能当作权威来源。

工作流程

  1. 判断任务类型,并加载满足任务所需的最小参考集合。
  2. 检查现有文件、可执行文件版本、本地帮助和项目约定。
  3. 用简洁问题列出仍缺少的决定。可以继续安全的只读检查,但不得自行补上科学参数。
  4. 在执行昂贵计算前,说明已经确认的文件方案、命令、预期输出和验证标准。
  5. 有文档支持时,优先使用 gpumdkit.sh 命令。只有参考文件明确指出该功能仅能从菜单/调试路径调用,或确实没有 CLI 入口时,才直接运行 ${GPUMDkit_path}/Scripts/ 下的脚本。
  6. 获得执行授权后,记录完整命令、工作目录、版本、退出状态和警告;合适时先运行经用户同意的小规模测试。
  7. 开始后续分析前,先验证文件结构和物理行为。将平衡阶段与正式采样阶段分开,并说明排除的数据。
  8. 交付结果时给出单位、数据来源、收敛或拟合证据、不确定性和适用限制。

可移植性

  • 所有链接均相对于本技能目录解析,不依赖特定产品的激活工具。
  • 使用标准 Markdown、YAML frontmatter、Shell 命令和仓库相对资源,使其可被兼容 Agent Skills 的客户端读取。
  • agents/openai.yaml 只是可选的界面元数据,不得依赖其中内容决定行为。
  • 优先通过 ${GPUMDkit_path} 访问仓库资源;若变量未设置,应从当前工作区定位仓库或询问用户,不要猜测路径。

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
172
Repository forks
25
7-day trend score
26

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
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