SkillFoxx
Telegram

Computational Chemistry Agent Skills

Скиллы для расчетов в вычислительной химии: ASE, VASP-подобные DFT-коды, LAMMPS, DeePMD, RDKit, Open Babel и другие, для OpenClaw

  • 156 ★ репозитория
  • Последний коммит
Скилл

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Навыки запускают расчетные программы и скрипты на вычислительном узле и пишут файлы результатов
  • Для установки агент скачивает архив из GitHub и выполняет `npx` для каждой папки
Все причины и проверки

jinzhezenggroup/computational-chemistry-agent-skillsАвтор:Jinzhe Zeng group

Установка

Работает в

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/computational-chemistry-agent-skills

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Навыки запускают расчетные программы и скрипты на вычислительном узле и пишут файлы результатов
  • Для установки агент скачивает архив из GitHub и выполняет `npx` для каждой папки

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Computational Chemistry Agent Skills — репозиторий группы Jinzhe Zeng с агентными навыками (по спецификации agentskills.io) для расчетов в вычислительной химии. Автоматизация идет через OpenClaw, но формат общий. Навыки сгруппированы по задачам: атомистические процессы (ASE с калькуляторами GPAW и MACE, сценарии релаксации, статики, динамики, NEB), квантовая химия (DFT в ABINIT, CP2K и GPAW с подпапками для зонной структуры, плотности состояний, динамики и релаксации), машинное обучение потенциалов (DeePMD: обучение, дообучение DPA3, вывод, DP-GEN), молекулярная динамика (LAMMPS с DeePMD и ReaxFF, antechamber), обработка данных (dpdata, Open Babel, Packmol, pymatgen), молекулярные представления и конформеры (RDKit, Uni-Mol), анализ (phonopy, ReacNetGenerator) и манифест агентной доски задач. Список всех навыков с описаниями лежит на сайте skills.jinzhezeng.group. Работа сопровождается статьей в J. Chem. Theory Comput. (2026) «Automating Computational Chemistry Workflows via OpenClaw and Domain-Specific Skills», и авторы просят цитировать ее при использовании репозитория. Для установки есть готовая фраза для агента OpenClaw, которая скачивает архив и ставит все видимые навыки командой `npx -y skills add <папка навыка> -a openclaw -y`.

Для кого. Вычислительным химикам и материаловедам, которые ставят расчеты в ABINIT, CP2K, LAMMPS или DeePMD и хотят передать рутину агенту.

Подходит, если

  • Релаксацию или статический расчет в ABINIT, CP2K или GPAW надо подготовить и запустить
  • Нейросетевой потенциал DeePMD обучают или дообучают, затем запускают динамику в LAMMPS
  • Структуры переводят между форматами, смесь молекул собирают через Packmol и Open Babel
  • Нужно получить конформеры и дескрипторы молекул в RDKit или Uni-Mol

Не подходит, если

  • Нужны сами пакеты расчета: навыки только описывают запуск, а ABINIT, CP2K, LAMMPS и прочее надо поставить на сервер
  • Нужна общая помощь по химии без расчетов: навыки специализированы под вычислительные пакеты
  • Нужна работа вне OpenClaw без адаптации: автор проверял только эту среду

Пример запроса к агенту

Подготовь релаксацию структуры в CP2K по моим данным и запусти ее на узле, затем покажи итоговую энергию

Ограничения

Навыки проверялись авторами в OpenClaw, а в Claude Code или Codex их придется адаптировать и проверять самому. Они не содержат самих расчетных программ, поэтому пакеты и лицензии на них (например, для коммерческих кодов) нужно настроить отдельно. Вычисления бывают тяжелыми и долгими, их запускают на вычислительных узлах, вне чата.

Репозиторий под лицензией LGPL-3.0. Для публикаций авторы просят цитировать их статью. Навыки ссылаются на форматы и параметры конкретных версий программ, и результаты нужно сверять с документацией пакета.

Как отключить. Удалите установленные папки навыков из каталога агента OpenClaw (или другого агента). Рабочие каталоги расчетов и результаты хранятся отдельно, и скилл их не трогает.

Частые вопросы

Какие расчетные пакеты покрыты?

ABINIT, CP2K, GPAW, ASE, LAMMPS, DeePMD, DP-GEN, RDKit, Open Babel, Packmol, pymatgen, phonopy, ReacNetGenerator, antechamber, Uni-Mol и dpdata. Полный список лежит на сайте проекта.

Как поставить навыки?

Отправьте агенту OpenClaw фразу из README: он скачает архив репозитория и для каждой папки выполнит `npx -y skills add <папка> -a openclaw -y`.

Работают ли навыки в Claude Code?

Формат agentskills.io общий, но авторы проверяли OpenClaw. В Claude Code копируйте нужные папки в каталог навыков и проверяйте их на тестовых расчетах.

Нужно ли ставить сами программы?

Да, навыки описывают запуск и подготовку входных файлов, но ABINIT, CP2K, LAMMPS и остальные пакеты нужно установить на вычислительном узле.

Как цитировать?

Автор просит ссылаться на статью Ding и соавторов в J. Chem. Theory Comput. 2026, DOI 10.1021/acs.jctc.6c00622.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

37 скиллов для вычислительной химии и биологии лекарств: от поиска мишени и докинга до ADMET и клинической истории.

ПлагинРасширенный доступ55

Около 200 скиллов для Claude Code по биоинформатике, химии и биостатистике: от анализа РНК-секвенирования до докинга молекул

СкиллРасширенный доступ388

17 скиллов для вычислительной биологии: RNA-seq, одноклеточный анализ, структуры белков, докинг, литература и графики

СкиллРасширенный доступ75

Плагин и набор из 130 с лишним скиллов для материаловедения: релаксация, молекулярная динамика, DFT и базы структур через MCP.

ПлагинРасширенный доступ187

24 скилла по численным методам и материаловедению: агент проверяет устойчивость, сетки, сходимость и запуски на кластере.

ПлагинРасширенный доступ83
Выбор редакции

166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к более чем 100 базам

СкиллРасширенный доступ57 тыс.

Коротко о README

Репозиторий публикует набор навыков, по которым агент ставит и запускает задачи вычислительной химии в OpenClaw. Описание сопровождается научной публикацией и сайтом с каталогом навыков. В коде есть схема проверки метаданных навыков и скрипты генерации таблицы навыков.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: create-skill
description: Create new Agent Skills following the agentskills.io specification. Use when the user wants to create, scaffold, or design a new skill for AI agents. Handles SKILL.md generation, directory structure setup, and validation.
license: MIT
metadata:
  author: njzjz-bot
  version: '1.0'
---

# Create Skill

This skill helps you create new Agent Skills that follow the [agentskills.io specification](https://agentskills.io/specification).

## Quick Start

When asked to create a new skill:

1. **Gather requirements**: Ask what the skill should do
1. **Choose a name**: lowercase letters, numbers, hyphens only (e.g., `pdf-processing`, `data-analysis`)
1. **Generate the structure**: Create `SKILL.md` with proper frontmatter
1. **Add optional components**: scripts, references, assets as needed

## Directory Structure

```
skill-name/
├── SKILL.md          # Required: main skill file
├── scripts/          # Optional: executable code
├── references/       # Optional: additional documentation
└── assets/           # Optional: static resources
```

## SKILL.md Template

```markdown
---
name: your-skill-name
description: What this skill does and when to use it. Be specific and include keywords that help agents identify relevant tasks. Max 1024 characters.
license: MIT
compatibility: Optional - environment requirements if any
metadata:
  author: your-name
  version: "1.0"
allowed-tools: Optional - pre-approved tools (experimental)
---

Сообщить о проблеме