SKILLEMALL.ai

BD datamol

Python-обертка вокруг RDKit с упрощенным интерфейсом и разумными значениями по умолчанию. Предпочтительно для стандартного открытия лекарств: разбор SMILES, стандартизация, дескрипторы, отпечатки, кластеризация, 3D конформеры, параллельная обработка. Возвращает нативные объекты rdkit.Chem.Mol. Для расширенного управления или пользовательских параметров используйте RDKit напрямую.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pythonic wrapper around RDKit with simplified interface and sensible d…»

Pythonic wrapper around RDKit with simplified interface and sensible defaults. Preferred for standard drug discovery: SMILES parsing, standardization, descriptors, fingerprints, clustering, 3D conformers, parallel processing. Returns native rdkit.Chem.Mol objects. For advanced control or custom parameters, use rdkit directly.

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills Agent Skills автор: FreedomIntelligence 7 файлов тело ≈ 4 605 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 ч назад

Python-обертка вокруг RDKit с упрощенным интерфейсом и разумными значениями по умолчанию.

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: =[O:2]

ПроцедураExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: =[O:2]
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: =[O:2]

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: =[O:2]
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): =[O:2]
  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4605 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (40 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.