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* 準備
- asetup
- localSetupPandaClient
- voms-proxy-init
AMI tag を使うなら
- localSetupEmi, localSetupPyAMI

* 最小限のコマンドは

% pathena \
--trf "Reco_tf.py --AMITag 'f611' --inputRDOFile %IN --outputAODFile %OUT.AOD.pool.root" \
--inDS ${inputDS} --outDS ${outputDS} -dbRelease=LATEST

となります。
pathena で他に便利な option としては
--nFilesPerJob=$n : 使う CPU の数を調整できる。
 n=1 にすると最大の数になるので、その job の終了は早くなるかも知れないが、
 沢山 job を投げることになるのである期間内は自分の job の優先準備が下がる。
--individualOutDS : log と output の AOD が別々の dataset に保存される。
など。
あとはちょっと情報が古いですが、
https://twiki.cern.ch/twiki/bin/viewauth/AtlasComputing/PandaAthena
を見ましょう。

注意点ですが、--trf の中身は基本的にいつも local で
Reco_tf.py をやっているときと同じもの。
この transform command 全体を "" でくくらないといけないので、
例えば AMITag は別のクオート記号、この場合は '' にする。逆でも良い。
それから、--trf の中身には改行は入ってはいけません。

で、job を投げる script の中で、inputDS, outputDS を設定して下さい。
container でも大丈夫です。
例えば、script で

while read dataset;do
    inputDS=$dataset
    outputAODtmp=`echo $inputDS | sed -e 's/recon\.RDO/AOD/g'
    outputDS=user.ynoguchi.${outputAODtmp%/}.v01

    pathnea ...

done < datasetlist.txt

などとしておいて、datasetlist に必要な input を並べて、
それを食わせれば便利。
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