SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB smiles-profiling

Комплексное профилирование SMILES с использованием SwissTargetPrediction, PubChem, ADMETlab 3.0, ChEMBL и PK-Smart. Используйте, когда предоставлен единственный SMILES для извлечения предсказанных мишеней, точной идентификации и физико-химических базовых показателей, известных аналогов и механизмов, ADMET-свойств и фармакокинетических оценок; обрабатывает соли/анти-ионы и корректно обрабатывает ошибки, когда любой источник недоступен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive SMILES profiling through SwissTargetPrediction, PubChem,…»

Comprehensive SMILES profiling through SwissTargetPrediction, PubChem, ADMETlab 3.0, ChEMBL, and PK-Smart. Use when given a single SMILES to extract predicted targets, exact identity and physicochemical baselines, known analogs and mechanisms, ADMET properties, and pharmacokinetic estimates; handles salts/counterions and degrades gracefully when any source is unavailable.

ClawHub Agent Skills автор: Hendrik Schmitz v1.2.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 594 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Комплексное профилирование SMILES с использованием SwissTargetPrediction, PubChem, ADMETlab 3.0, ChEMBL и PK-Smart. Используйте, когда предоставлен…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/run_smiles_smoke.py:26
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      PK_TEXTAREA_ID = ''.join(['$', '$', 'ID-5…one'])
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/run_smiles_smoke.py:27
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      PK_BUTTON_ID = ''.join(['$', '$', 'ID-f…one'])
      в кавычках

    Просканировано файлов: 7. 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 67/100

    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 594 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)
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it advertises: it profiles one SMILES string using named external chemistry services, but users should treat submitted compounds as non-private.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.