relax

Prepare CP2K geometry-relaxation task inputs from a user-provided structure and optimization settings. Use when the user needs ion-only or cell-coupled optimization with explicit optimizer and convergence controls.

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Repository: GodJh1n/GPUMD-skill
Letzte Quellaktivität: 11. April 2026 um 05:04
Erkannte Sprache von SKILL.md: Englisch
Sterne: 12
Forks: 0

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nep-gpumd

Route NEP requests to task-specific subskills. NEP (Neuroevolution Potential) is the native machine-learning potential family of the GPUMD ecosystem — analogous to DeePMD-kit for LAMMPS. Use when the user asks for `nep.in`, `train.xyz`, `test.xyz`, NEP training, NEP89 reuse, prediction mode, fine-tuning, dipole / polarizability auxiliary models, or automation via NepTrain / NepTrainKit.

2026-04-16

train

Train a first NEP potential from labeled extxyz data. Use when the user needs `nep.in`, `train.xyz`, `test.xyz`, parameter guidance, loss.out interpretation, or deployment of the resulting `nep.txt` back into GPUMD. NEP is the native machine-learning potential for GPUMD and plays the role that DeePMD plays for LAMMPS.

2026-04-16

dft-vasp

Route VASP DFT requests to task-specific subskills based on user intent. Use when the user asks for VASP workflows and you must decide between static SCF, relaxation, DOS, or band-structure task preparation. This orchestration skill does not own detailed input generation logic; it dispatches to the correct VASP subskill and enforces consistent handoff to submission skills.

2026-04-16

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name	relax
description	Prepare CP2K geometry-relaxation task inputs from a user-provided structure and optimization settings. Use when the user needs ion-only or cell-coupled optimization with explicit optimizer and convergence controls.
compatibility	Requires a user-provided structure, suitable CP2K basis/potential files, and runnable CP2K environment.
license	GPL-3.0-only
catalog-hidden	true
metadata	{"author":"qqgu","version":"0.1.0","repository":"https://github.com/cp2k/cp2k"}

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description	Prepare CP2K geometry-relaxation task inputs from a user-provided structure and optimization settings. Use when the user needs ion-only or cell-coupled optimization with explicit optimizer and convergence controls.
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