SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD bio-reaction-enumeration

Перечисляет химические библиотеки посредством реакционных преобразований SMARTS с использованием RDKit. Генерирует виртуальные библиотеки соединений из строительных блоков с использованием определенных химических реакций с проверкой продуктов. Используйте при создании комбинаторных библиотек или перечислении продуктов из синтетических маршрутов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enumerates chemical libraries through reaction SMARTS transformations…»

Enumerates chemical libraries through reaction SMARTS transformations using RDKit. Generates virtual compound libraries from building blocks using defined chemical reactions with product validation. Use when creating combinatorial libraries or enumerating products from synthetic routes.

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills Agent Skills автор: FreedomIntelligence 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 839 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 14 ч назад

Перечисляет химические библиотеки посредством реакционных преобразований SMARTS с использованием RDKit.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: =[O:2], O, [C:3]

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: =[O:2], O, [C:3]
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: =[O:2]
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: O
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: [C:3]
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: [O-]
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tool_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primary_tool"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: =[O:2], O, [C:3]
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): =[O:2], O, [C:3]
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1839 токенов

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.