# Pfcc Extras

> >

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-matlantis-matlantis-agent-skills-pfcc-extras`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [matlantis](https://agentstack.voostack.com/s/matlantis)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** Apache-2.0
- **Upstream author:** [matlantis](https://github.com/matlantis)
- **Source:** https://github.com/matlantis/matlantis-agent-skills/tree/main/plugins/matlantis/skills/pfcc-extras

## Install

```sh
agentstack add skill-matlantis-matlantis-agent-skills-pfcc-extras
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# pfcc_extras ユーティリティ

## 概要

`pfcc_extras` は Matlantis / ASE ワークフローを補完する実務ユーティリティ群です。可視化・構造加工・MDスケジューラー・物性解析・ジョブ実行制御といった、ASE 単体では不足しやすい機能をカバーします。以下のサンプルコード中で事前に生成していないオブジェクトに関しては事前に生成しておくようにすること。

| カテゴリ | 主な機能 |
|---|---|
| 可視化 | `show_gui`, `view_ngl`, `SurfaceEditor`, `AddEditor`, `traj_to_gif`, `traj_to_apng`, `pov_to_png`, `png_to_gif`, `save_traj_pov` |
| 構造加工 | `smiles_to_atoms`, `generate_conformers`, `LiquidGenerator`, `PartialOccupancy`, `wrap_molecule`, `CollisionDetector`, `make_alloy`, `select_subset`, `fill_interstitial_sites`, `makesurface`, `make_surfaces_pmg`, `make_rectangular_slab`, `make_mol_surface`, `get_hkl_bulk_structure` |
| MD スケジューラー | `DepositionScheduler`, `DeleteMoleculeScheduler`, `ElasticVirtualWall`, `ApplyUniformEfield`, `LinearTemperatureScheduler`, `CellDeformationScheduler`, `EarlyStopScheduler`, `TemperatureScaleScheduler` |
| 物性解析 | `IsosurfaceCalculator`, `calculate_bulk_modulus`, `ChemicalWindow`, `MonteCarlo` |
| 吸着・構造探索 | `adsorption_structure_search`, `IsotropicFilter` |
| ジョブ実行制御 | `run_jobs`, `ResourceAwareJobScheduler`, `QueueScheduler`, `PapermillScheduler`, `ParameterizedJob` |
| Light-PFP 構造ビルダー | `cut_sphere`, `cut_cube`, `solid_molecule_interface`, `liquid_liquid_interface`, `soak`, `solid_solid_interface_random` |
| Calculator ユーティリティ | `get_pfp_calculator`, `WrappedCalculator`, `TimeProfileHook` |
| アルゴリズム | `farthest_point_sampling`, `opt`, `opt_cell_size`, `opt_with_symmetry` |
| 軌跡変換 | `asetraj_to_mdtraj`, `asetraj_to_mdanalysis`, `modify_trajectory_by_mic` |

---

## 可視化

### show_gui

```python
from pfcc_extras.visualize import show_gui
atoms = read("input.traj")
show_gui(atoms, show_axes=True, show_atom_index=True, ball_size=0.3)
```

### view_ngl / view_ngl_traj

```python
from pfcc_extras.visualize.view import view_ngl

view_ngl(atoms, representations=["ball+stick"])  # representationsで結合表示も指定可能
```

### SurfaceEditor（表面系インタラクティブ編集）

Calculator を設定した状態で使うと、エネルギー・最大力の表示や簡易最適化まで GUI 上で実行できます。

```python
from pfcc_extras.visualize.surface_editor import SurfaceEditor

atoms.calc = calculator   # Calculator 設定が必要
editor = SurfaceEditor(atoms, w=600, h=500)
```

**主な機能**: カラースキーム・描画軸変更 / 選択原子の削除・置換・移動・回転 / エネルギー・最大力表示 / 簡易最適化（Run mini opt）/ 画像保存 / ポインターによる ID・座標表示

### AddEditor（分子系インタラクティブ編集）

```python
from pfcc_extras.visualize.addeditor import AddEditor
editor = AddEditor(atoms)
editor.display()
```

### POVRay アニメーション

`traj_to_gif` / `traj_to_apng` が最もシンプルなワンライナーです。内部的には `save_traj_pov` → `pov_to_png` → `png_to_gif` / `png_to_apng` のパイプラインになっており、個別関数を呼ぶと細かく制御できます。

```python
from pfcc_extras.visualize.povray import traj_to_gif, traj_to_apng

# GIF（ワンライナー）
traj_to_gif(
    atoms_list,
    gif_filepath="anim.gif",
    rotation="30x,30y",       # 固定回転（str）または lambda index, atoms: "..." で可変
    width=400,                 # 解像度（ピクセル）
    delay=100,                 # フレーム間隔（ms）
    n_jobs=8,                  # POV レンダリングの並列数
    clean=True,                # 中間ファイル（pov/png ディレクトリ）を自動削除
)

# APNG（GIF より高画質・大ファイル）
traj_to_apng(atoms_list, apng_filepath="anim.png", width=400, delay=100)
```

個別ステップで制御する場合:

```python
from pfcc_extras.visualize.povray import save_traj_pov, pov_to_png, png_to_gif

save_traj_pov(traj, outdir="pov", width=400, rotation="30x,30y")
pov_to_png(povdir="pov", pngdir="png", n_jobs=16)
png_to_gif(pngdir="png", gif_filepath="anim.gif", delay=100)
```

- `povray` が事前にシステムにインストールされている必要があります
- `rotation` に callable を渡すとフレームごとに回転角を変えられます（例: `lambda i, atoms: f"30x,{i}y"`）

---

## 構造加工

### SMILES / RDKit 変換（ase_rdkit_converter）

```python
from pfcc_extras.structure.ase_rdkit_converter import (
    smiles_to_atoms, atoms_to_smiles, smiles_to_rdmol, rdmol_to_atoms,
)

atoms = smiles_to_atoms("c1ccccc1", randomSeed=42)   # SMILES → Atoms
smiles = atoms_to_smiles(atoms)                       # Atoms → SMILES
```

- `randomSeed`（または `random_seed`）を固定して再現性を確保してください（デフォルト 1）
- 水素原子は自動付加（`AddHs`）されます
- 3D 座標の埋め込みに失敗する場合は `useRandomCoords=True` を指定するか、`maxAttempts` を増やしてください

```python
atoms = smiles_to_atoms("c1ccccc1", randomSeed=42, useRandomCoords=True, maxAttempts=1000)
```

### 配座探索（generate_conformers）

```python
from pfcc_extras.structure.ase_rdkit_converter import generate_conformers

mol, conf_ids = generate_conformers(
    smiles_or_atoms="CC(C)C",   # SMILES 文字列または ASE Atoms
    num_conformers=50,
    pruneRmsThresh=0.1,         # RMS 閾値（低いほど多様な配座を保持）
    energy_tolerance=10.0,      # MMFF エネルギーカットオフ（kcal/mol）
    seed=1234,
)
```

### 溶液構造生成（LiquidGenerator）

Packmol または Torch バックエンドで分子をパッキングした溶液系を作成します。

```python
from pfcc_extras.liquidgenerator.liquid_generator import LiquidGenerator

composition = [
    {"smiles": "O",   "number": 100},
    {"smiles": "CCO", "number": 20},
]
gen = LiquidGenerator(engine="packmol", composition=composition, density=1.0, tolerance=2.0)
liquid_atoms = gen.run()
```

`engine="packmol"` を使用してください。`packmol_bin` が存在しない場合は自動インストールされます。エラーが出る場合は、`density` を小さくしてみてください。

### 部分占有構造の離散化（PartialOccupancy）

```python
from pfcc_extras.structure.partial_occupancy import PartialOccupancy

po = PartialOccupancy(
    input_structure=atoms,
    csv_path="occupancy.csv",
    occupancy_header="occupancy",
    random_seed=42,
)
po.set_parameters(cell_repeat=(2, 2, 2))
realized_atoms = po.assign_atom_positions()
```

`cell_repeat` を大きくすると占有率の整数比近似が改善されます。

### 分子ラップと分子リスト（wrap_molecule / get_mol_list）

```python
from pfcc_extras.structure.molecule import wrap_molecule, get_mol_list

wrapped = wrap_molecule(atoms)       # 分子単位で PBC ラップ
```

原子単位で `wrap` すると分子がセル境界で分断されます。必ず分子単位で適用してください。

### 合金・元素置換（composition）

```python
from pfcc_extras.structure.composition import make_alloy, make_chemical_formula

formula = make_chemical_formula(atoms, elem_ratio={"Au": 1, "Pt": 3})
alloy_atoms = make_alloy(atoms, chemformula=formula, seed=42)
```

### 合金最安定構造探索（select_subset）

ランダム・貪欲法・アニーリング法で目的関数（エネルギー等）を最小化する原子配置を探索します。

```python
from pfcc_extras.structure.select_subset import (
    select_subset_random,
    select_subset_greedy,
    select_subset_annealing,
)
import numpy as np

indices = np.arange(len(atoms))

def objective(subset_indices):
    return get_energy(atoms, subset_indices)

# ランダム法（多数のランダム試行から最良を選択）
best, history, costs = select_subset_random(
    indices, n=20, objective_function=objective, max_iters=500, seed=42, n_jobs=-1,
)

# 貪欲法（1 サイトずつ最良の元素を確定）
best, history, costs = select_subset_greedy(
    indices, n=20, objective_function=objective, seed=42,
)

# アニーリング法（局所最適を脱出）
best, history, costs = select_subset_annealing(
    indices, n=20, objective_function=objective, initial_temp=500, final_temp=100, alpha=0.9,
)
```

戻り値: `(best_subset, subset_history, cost_history)`。`n_jobs=-1` で joblib 並列実行可能です。

### 衝突判定（CollisionDetector）

```python
from pfcc_extras.structure.connectivity import CollisionDetector

detector = CollisionDetector(atoms, collision_mult=0.8, connection_mult=1.05)

if detector.is_colliding().any():
    print(detector.get_info_as_dataframe())

clean_atoms = detector.extract_not_colliding_molecules()
```

- `collision_mult=0.8`: 共有結合距離 × 0.8 より近ければ「衝突」と判定
- `extract_colliding_atoms()` / `extract_not_colliding_molecules()` でクリーニングできます
- 手動配置後や `LiquidGenerator` 後の構造確認に使用してください

### 欠陥・格子間サイト生成（fill_interstitial_sites）

```python
from pfcc_extras.structure.defects import fill_interstitial_sites

atoms_with_interstitials, site_list, species, indices = fill_interstitial_sites(
    host_atoms=host,
    insert_species=["Li", "H"],
    mode="pymatgen",   # "pymatgen"（推奨）/ "voronoi" / "random"
    host_min_distance=1.5,
    seed=42,
)
```

### 表面スラブの簡易切り出し（makesurface）

ASE の `ase.build.surface` をベースにした最もシンプルなスラブ生成関数です。Miller 指数・層数・繰り返し・真空層を指定してバルクから 1 枚のスラブを切り出します。

```python
from pfcc_extras.structure.surface import makesurface

slab = makesurface(
    bulk_atoms,
    miller_indices=(1, 1, 1),  # Miller 指数
    layers=6,                  # スラブの層数
    rep=(4, 4, 1),             # 面内の繰り返し
    vacuum=30.0,               # 真空層の厚さ（Å、両側合計）
)
```

- スラブは Z 軸方向に切り出され、`vacuum/2` ずつ上下に真空層が付加されます
- 複数の Miller 面を一括生成したい場合や直交セルが必要な場合は、後述の `make_surfaces_pmg` / `make_rectangular_slab` を使用してください
- バルクが切断面でずれて切り出される場合は、事前に原子位置を微小シフトしてください

### 表面スラブ構築（make_surfaces_pmg / make_rectangular_slab）

```python
from pfcc_extras.structure.surface import make_surfaces_pmg
from pfcc_extras.structure.solid import make_rectangular_slab

# pymatgen ベースのスラブ（複数表面を一括生成）
slabs = make_surfaces_pmg(
    atoms=bulk_atoms, miller_index=(1, 1, 0),
    min_slab_size=10.0, min_vacuum_size=20.0, ab_rep=(2, 2), center_slab=True,
)

# MD 用直交セルスラブ
slab = make_rectangular_slab(
    atoms=bulk_atoms, miller_index=(1, 1, 1),
    min_slab_size=6.0, min_vacuum_size=10.0, max_atoms=3000, min_length=5.0,
)
```

### 有機分子結晶の表面構築（make_mol_surface）

バルクの有機分子結晶から表面スラブを構築します。構成分子を `mols` に渡すと、分子として完結しないフラグメントを自動的に除去します。

```python
from pfcc_extras.structure.surface import make_mol_surface

slab = make_mol_surface(
    atoms=bulk_atoms,          # 有機分子結晶のバルク構造
    mols=[mol_a, mol_b],       # バルクを構成する全分子（Atoms のリスト）
    hkl=(0, 0, 1),             # 表面法線方向（Miller 指数）
    slab_thickness=10,         # スラブ厚さ（Å）
    vacuum=10,                 # 真空層の厚さ（Å）
)
```

- `mols` にはバルク構造を構成する全分子を渡してください。漏れがあると表面に欠損が生じます
- 表面に出現するフラグメント（分子として不完全な原子群）は自動除去されます

### NPT 用セルの上三角変換（convert_atoms_to_upper）

ASE の NPT モジュールはセルが上三角形式（`cell[1,0] == cell[2,0] == cell[2,1] == 0`）であることを要求します。この条件を満たさない構造を NPT に渡す前に使用してください。

```python
from pfcc_extras.structure.rotate import convert_atoms_to_upper

atoms_upper = convert_atoms_to_upper(atoms)
# atoms_upper.cell は上三角形式に回転済み
```

### バルク構造の hkl 変換（get_hkl_bulk_structure）

指定した Miller 指数面を Z 軸とするバルク構造に変換します。界面 MD の初期構造生成に使います。

```python
from pfcc_extras.structure.solid import get_hkl_bulk_structure

bulk_list = get_hkl_bulk_structure(atoms=bulk_atoms, miller_index=(1, 1, 1), max_atoms=3000)
hkl_bulk = bulk_list[0]
```

### 近傍・結合解析

```python
from pfcc_extras.structure.connectivity import get_neighbors, get_connectivity_matrix

neighbors = get_neighbors(atoms, r=3.0) # r が None であれば、covalent radii を基に計算されます
connectivity = get_connectivity_matrix(atoms, mult=1.05)
```

`cutoff` の閾値はワークフロー全体で統一し、結合判定の揺らぎを防いでください。

---

## MD スケジューラー

### DepositionScheduler（分子堆積）

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.scheduler import (
    DepositionScheduler, convert_kinetic_energy_to_velocity,
)

scheduler = DepositionScheduler(
    atoms=slab_atoms,
    dyn=dyn,
    molecules=[molecule_atoms],
    fractions=[1.0],
    num_total_steps=10000,
    incident_energy=1.0,     # eV（または incident_velocities で直接指定）
    initial_height=10.0,
    axis=2,
    seed=42,
)
dyn.attach(scheduler, interval=1)
```

- `incident_energy` → `incident_velocities` 変換は `convert_kinetic_energy_to_velocity(atoms, energy)` を使うとケース間の比較が容易になります
- `fractions` の総和は自動正規化されます

### DeleteMoleculeScheduler（セル外分子の自動削除）

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.scheduler import DeleteMoleculeScheduler

deleter = DeleteMoleculeScheduler(atoms=atoms, dyn=dyn, axis=2)
dyn.attach(deleter, interval=100)
```

### ElasticVirtualWall（弾性仮想壁）

非周期系の MD でセル境界に弾性壁を設け、原子・分子を反射させます。

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.scheduler import ElasticVirtualWall

wall = ElasticVirtualWall(
    atoms=atoms, dyn=dyn,
    wall_position=30.0,    # 壁の位置（Å）
    axis=2,
    wall_direction="top",  # "top" または "bottom"
    distance_tol=2.0,      # 分子グループ化の距離閾値（None で原子単位）
    seed=42,
)
dyn.attach(wall, interval=1)
```

### ApplyUniformEfield（一様電場）

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.uniform_electric_field import ApplyUniformEfield

# charges を渡さない場合：MD ステップごとに atoms.get_charges() を呼び出して動的に更新
efield_constraint = ApplyUniformEfield(atoms=atoms, efield=(0.0, 0.0, 0.01))

# charges を渡す場合：固定値を使用（len(charges) == len(atoms) が必要）
efield_constraint = ApplyUniformEfield(atoms=atoms, efield=(0.0, 0.0, 0.01), charges=[...])

atoms.set_constraint(efield_constraint)
```

- `charges` を省略すると各 MD ステップで `atoms.get_charges()` を呼び出して電荷を動的に取得します。ポテンシャルモデルが電荷を計算できる場合（例: ReaxFF 系）に有効です
- `charges` を固定する場合は `len(charges) == len(atoms)` を確認してください

### LinearTemperatureScheduler（線形温度スケジュール）

昇温・降温・急冷に使います。`estimate_rate` / `estimate_steps` で必要なレートやステップ数を事前に計算できます。

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.scheduler import (
    LinearTemperatureScheduler, estimate_rate, estimate_steps,
)

# 必要なレート・ステップ数を推定
rate  = estimate_rate(start=300, end=1500, nsteps=10000, timestep_fs=2.0)  # K/fs
steps = estimate_steps(start=300, end=1500, rate=0.12, timestep_fs=2.0)

scheduler = LinearTemperatureScheduler(
    dyn=dyn, temp_start=300, temp_end=1500,
    nsteps=10000,   # または temp_rate=rate で K/fs 指定も可
)
scheduler.attach(interval=1)
```

### CellDeformationScheduler（セル変形スケジュール）

引張・圧縮 MD に使います。

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.scheduler import CellDeformationScheduler

target_cell = atoms.get_cell().copy()
target_cell[2, 2] *= 1.5   # Z 軸を 1.5 倍に伸長

scheduler = CellDeformationScheduler(
    dyn=dyn, atoms=atoms, target_cell=target_cell,
    nsteps=5000,                    # または strain_rate=1e8（1/s）で指定
    mask=[False, False, True],      # Z 軸のみ変形
)
dyn.attach(scheduler, interval=1)
```

### EarlyStopScheduler（条件付き早期終了）

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.scheduler import EarlyStopScheduler

def stop_condition(dyn, atoms):
    return atoms.get_temperature() > 1500

stopper = EarlyStopScheduler(
    dyn=dyn, atoms=atoms, func=stop_condition, post_stop_steps=100,
)
dyn.attach(stopper, interval=10)
```

### TemperatureScaleScheduler（温度スケーリング）

```python
from pfcc_extras.molecular_dynamics.scheduler import TemperatureScaleScheduler

scheduler = TemperatureScaleScheduler(atoms, dyn=dyn, temperature=300.0, indices=None, mask=None)
dyn.attach(scheduler, interval=100)
```

---

## 物性解析・化学ポテンシャル

### イオン伝導パスの等値面計算（IsosurfaceCalculator）

MD 軌跡から特定元素の確率分布グリッドを計算し、VESTA / OVITO / NGLViewer で読み込める Gaussian cube ファイルを出力します。

```python
from pfcc_extras.isosurface.isosurface import IsosurfaceCalculator
from ase.io import Trajectory

iso = IsosurfaceCalculator(Trajectory("md.traj"), grid_size=0.5)
iso.calculate(symbol="Li")
iso.export("Li_isosurface.cube")   # Gaussian cube 形式で出力
```

`grid_size` はいずれの格子定数より小さい値を設定してください。

### バルク弾性率・状態方程式（calculate_bulk_modulus）

```python
from pfcc_extras.analysis.eos import calculate_bulk_modulus

def get_calc():
    return get_pfp_calculator(calc_mode="crystal_u0", model_version="latest")

V0, E0, B = calculate_bulk_modulus(
    atoms=atoms,
    volume_ratio_range=(0.9, 1.1),
    get_calculator=get_calc,
    num_data_points=10,
    fmax=0.005,
    n_jobs=4,           # -1 で全 CPU
)
# V0: 平衡体積（ų）, E0: 最小エネルギー（eV）, B: バルク弾性率（GPa）
```

`get_calculator` は毎回新しい calculator を返すファクトリ関数を渡してください。

### 化学ポテンシャル窓（ChemicalWindow）

Materials Project データと PFP エネルギーを組み合わせ、安定相図上の化学ポテンシャル許容域を計算・可視化します。

```python
from pfcc_extras.chemical_potentials import ChemicalWindow

cw = ChemicalWindow(elements=["Li", "Ni", "O"])

# データの取得（Materials Project からのダウンロード、または自前の PFP 計算エネルギーの読み込み）
cw.download_data_from_materials_project(api_key="YOUR_MP_API_KEY", thermo_types=["GGA_GGA+U"])
# cw.read_csv("energy_per_atoms.csv")   # 代わりに CSV から読み込む場合

# 化学ポテンシャル窓の計算
cw.calculate_chemical_potentials(x_element="Li", y_element="Ni")
cw.get_chemical_potentials_under_constraints(constraints={...})   # 必要に応じて制約を指定
cw.calculate_formation_energy()

# 可視化（plot_type は 'heatmap' / 'contour'）
cw.plot_2d(width=500, height=500, plot_type="contour", title="Chemical window")
```

### モンテカルロシミュレーション（MonteCarlo）

格子 MC（LMC）・オフ格子 MC・グランドカノニカル MC（GCMC）を統一インターフェースで提供します。

```python
from pfcc_extras.monte_carlo.mc import MonteCarlo

mc = MonteCarlo(
    base_str=base_str,
    calculator=calculator,
    total_mc_iterations=10000,
    pressure=1.0,           # atm
    temperature=300.0,      # K
    mc_type_ratios={"lattice": 1.0},   # "lattice" / "off_lattice" / "gcmc" の混合比（合計 1.0）
    random_seed=42,
    output_data_path="output_data",
)

# Lattice MC
mc.setup_lattice_mc(atom_ids_to_swap={"Fe": 0.5, "Ni": 0.5})

# GCMC

…

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [matlantis](https://github.com/matlantis)
- **Source:** [matlantis/matlantis-agent-skills](https://github.com/matlantis/matlantis-agent-skills)
- **License:** Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-matlantis-matlantis-agent-skills-pfcc-extras
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/matlantis
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

---
Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.