AC pharmaclaw-cheminformatics
Продвинутый агент по хемоинформатике для 3D-молекулярного анализа, картирования фармакофора, конвертации форматов, фрагментации RECAP и перечисления стереоизомеров. Обновление «старший хемоинформатик» для Chemistry Query. Используйте для генерации 3D-конформеров/ансамблей (ETKDG + MMFF/UFF), извлечения фармакофорных признаков и отпечатков пальцев, конвертации молекулярных форматов (SMILES/SDF/MOL/InChI/PDB/XYZ), ретросинтетической фрагментации RECAP для проектирования библиотек, перечисления стереоизомеров (R/S, E/Z) и хемоинформатического профилирования. Связывается с chemistry-query (получает SMILES) и передает данные в pharmacology, catalyst-design, ip-expansion. Активируется по словам: conformer, 3D structure, pharmacophore, SDF, MOL file, format conversion, RECAP, fragmentation, stereoisomer, chirality, enantiomer, cheminformatics, library design, building blocks, docking prep.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Advanced cheminformatics agent for 3D molecular analysis, pharmacophor…»
Advanced cheminformatics agent for 3D molecular analysis, pharmacophore mapping, format conversion, RECAP fragmentation, and stereoisomer enumeration. The "senior cheminformatician" upgrade to Chemistry Query. Use for 3D conformer generation/ensembles (ETKDG + MMFF/UFF), pharmacophore feature extraction and fingerprints, molecular format conversion (SMILES/SDF/MOL/InChI/PDB/XYZ), RECAP retrosynthetic fragmentation for library design, stereoisomer enumeration (R/S, E/Z), and cheminformatics profiling. Chains from chemistry-query (receives SMILES) and feeds into pharmacology, catalyst-design, ip-expansion. Triggers on conformer, 3D structure, pharmacophore, SDF, MOL file, format conversion, RECAP, fragmentation, stereoisomer, chirality, enantiomer, cheminformatics, library design, building blocks, docking prep.
Продвинутый агент по хемоинформатике для 3D-молекулярного анализа, картирования фармакофора, конвертации форматов, фрагментации RECAP и перечисления…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1628 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Длина description 820: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.