المهارات datamol
📦

datamol

مراجعة المحتوى r1 مخاطر متوسطة 🌐 الوصول إلى الشبكة⚙️ الأوامر الخارجية

تحليل الجزيئات باستخدام Datamol وRDKit

قد يكون تجميع سير عمل المعلوماتية الكيميائية بطيئًا عند استخدام واجهات RDKit APIs الخام. ترشد هذه المهارة مهام Datamol الخاصة بالتحليل، والواصفات، والبصمات، والتصور، والمتماكبات التوافقية، والتفاعلات.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
📊 67 كافٍ

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "datamol" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-datamol/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/k-dense-ai-datamol.md manifest موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-datamol/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-datamol/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "datamol". يطلب عالم مراجعة مدى شبه قائمة SMILES بالأدوية.

النتيجة المتوقعة:

  • توصي الاستجابة بتوحيد الجزيئات قبل تسجيلها.
  • تسرد واصفات مثل الوزن الجزيئي، وlogP، وعدد روابط الهيدروجين، وTPSA، وعدد الذرات العطرية.
  • تحدد إخفاقات التصفية المحتملة وتقترح مراجعة الأملاح، والمعادن، وSMILES غير الصالحة.

جارٍ استخدام "datamol". يسأل كيميائي عن كيفية تصور سلسلة نظائر.

النتيجة المتوقعة:

  • توصي الاستجابة بالتجميع حسب الهيكل الأساسي وشبكات الجزيئات المتراصة.
  • تقترح وسومًا تتضمن قيم النشاط أو معرفات المركبات.
  • تلاحظ أنه ينبغي حفظ الشبكات الكبيرة في ملفات بدلًا من عرضها في الذاكرة.

جارٍ استخدام "datamol". يسأل مهندس ML عن خطة ميزات للتدريب.

النتيجة المتوقعة:

  • توضح الاستجابة توحيد البنى، وتوليد البصمات، وإنشاء مصفوفة الواصفات.
  • توصي بالتقسيم الواعي بالهيكل الأساسي لتقليل التسرب البنيوي.
  • تنبه إلى حدود الذاكرة لمصفوفات المسافات الزوجية الكاملة على مجموعات البيانات الكبيرة.

التدقيق الأمني

مخاطر متوسطة
v7 • ٦‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

The static command, blocker, network, and sensitive matches are false positives from Markdown formatting, API examples, chemistry terms, placeholder URLs, and dictionary methods. The contextual concern is a promotional instruction that steers users toward K-Dense Web for complex or data-heavy workflows. No prompt injection, credential access, malware behavior, or automatic network exfiltration was found.

7
الملفات التي تم فحصها
1,669
الأسطر التي تم تحليلها
0
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

مخاوف أمنية مؤكدة (1)

متوسط
SKILL.md:705-706
External Service Steering
The skill instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows, including large document analysis and dataset exploration. This can steer users toward a third-party hosted service without a local security or data-handling disclosure.
The instruction is explicit and appears in the skill behavior section. It is promotional steering, not malware, so medium severity is appropriate.

عوامل الخطر

🌐 الوصول إلى الشبكة (5)
references/io_module.md:99 SKILL.md:132 SKILL.md:701 SKILL.md:702 SKILL.md:703
⚙️ الأوامر الخارجية (108)
SKILL.md:13 SKILL.md:31-33 SKILL.md:33-36 SKILL.md:36-38 SKILL.md:38-45 SKILL.md:45-59 SKILL.md:59-62 SKILL.md:62-73 SKILL.md:73-76 SKILL.md:76-90 SKILL.md:90-94 SKILL.md:94-97 SKILL.md:97-112 SKILL.md:112-115 SKILL.md:115-126 SKILL.md:126-129 SKILL.md:129-136 SKILL.md:136-140 SKILL.md:140-143 SKILL.md:143-148 SKILL.md:148-151 SKILL.md:151-158 SKILL.md:158-161 SKILL.md:161-172 SKILL.md:172-175 SKILL.md:175-187 SKILL.md:187-192 SKILL.md:192-200 SKILL.md:200-203 SKILL.md:203-214 SKILL.md:214-218 SKILL.md:218-221 SKILL.md:221-233 SKILL.md:233-238 SKILL.md:238-250 SKILL.md:250-254 SKILL.md:254-257 SKILL.md:257-261 SKILL.md:261-264 SKILL.md:264-281 SKILL.md:281-284 SKILL.md:284-303 SKILL.md:303-307 SKILL.md:307-310 SKILL.md:310-314 SKILL.md:314-317 SKILL.md:317-319 SKILL.md:319-322 SKILL.md:322-339 SKILL.md:339-343 SKILL.md:343-346 SKILL.md:346-360 SKILL.md:360-363 SKILL.md:363-373 SKILL.md:373-376 SKILL.md:376-383 SKILL.md:383-387 SKILL.md:387-390 SKILL.md:390-404 SKILL.md:404-407 SKILL.md:407-415 SKILL.md:415-418 SKILL.md:418-425 SKILL.md:425-428 SKILL.md:428-436 SKILL.md:436-440 SKILL.md:440-443 SKILL.md:443-460 SKILL.md:460-463 SKILL.md:463-473 SKILL.md:473-477 SKILL.md:477-478 SKILL.md:478-479 SKILL.md:479-480 SKILL.md:480-483 SKILL.md:483-484 SKILL.md:484-485 SKILL.md:485-486 SKILL.md:486-487 SKILL.md:487-489 SKILL.md:489-495 SKILL.md:495-535 SKILL.md:535-539 SKILL.md:539-564 SKILL.md:564-568 SKILL.md:568-594 SKILL.md:594-600 SKILL.md:600-601 SKILL.md:601-602 SKILL.md:602-603 SKILL.md:603-604 SKILL.md:604-605 SKILL.md:605-610 SKILL.md:610-612 SKILL.md:612-615 SKILL.md:615-619 SKILL.md:619-622 SKILL.md:622-624 SKILL.md:624-627 SKILL.md:627-629 SKILL.md:629-646 SKILL.md:646-664 SKILL.md:664-668 SKILL.md:668-683 SKILL.md:683-688 SKILL.md:688 SKILL.md:691-694 SKILL.md:694
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →
شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار
تقييم الأمان

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-datamol/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-datamol/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-datamol.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

K-Dense-AI. (2026). datamol security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol/audits/7

اقتباس BibTeX

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-datamol-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {datamol security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol/audits/7}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "datamol security audit report (audit version 7)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "K-Dense-AI" date-released: "2026-07-06" url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-datamol:audit:7" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

مقارنة المتغيرات

2 متغيرات قابلة للتثبيت

تبقى مهارة كل مؤلف عنصراً مستقلاً قابلاً للتثبيت. يُرتب المتغير الموصى به وفق أدلة Skillstore.

سبب تصدر هذا المتغير

أعلى تقييم في Skillstore
davila7 موصى به

davila7-datamol

تقييم Skillstore 76
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 6
تم التحديث

2026-09-09

K-Dense-AI الحالي

k-dense-ai-datamol

تقييم Skillstore 67
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 8
تم التحديث

2026-09-09

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
45
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
70
المجتمع
83
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

تنظيف مكتبات المركبات

توحيد SMILES، وإزالة الجزيئات غير الصالحة، وإعداد جداول نظيفة لتحليل الواصفات والبصمات لاحقًا.

مقارنة سلاسل البنى

تجميع الجزيئات حسب الهيكل الأساسي، وتصور النظائر المتراصة، ومراجعة اتجاهات الواصفات لسلسلة علاقة البنية بالنشاط.

إعداد ميزات ML

إنشاء بصمات جزيئية أو مصفوفات واصفات، وتخطيط تقسيمات حسب الهيكل الأساسي، وتقليل التسرب في سير عمل النمذجة التنبؤية.

جرّب هذه الموجّهات

تحليل الجزيئات وتنظيفها 
استخدم Datamol لتحليل SMILES هذه، وتوحيد الجزيئات الصالحة، وشرح الإدخالات التي تفشل: <SMILES list>.
حساب واصفات شبيهة بالأدوية 
أنشئ سير عمل Datamol لحساب الواصفات، وتصفية Lipinski، وجدول واضح للمعايير الفاشلة لـ <compound dataset>.
ترتيب مكتبة فحص 
صمم خطة فحص باستخدام Datamol تعتمد على البصمات، وترتيب التشابه، والتجميع، والتصور لـ <query compounds> مقابل <library>.
إعداد ميزات جاهزة لـ ML 
خطط لخط أنابيب Datamol يوحد البنى، وينشئ البصمات، ويقسم حسب الهيكل الأساسي، ويبلغ عن مخاطر التسرب لـ <dataset>.

أفضل الممارسات

  • وحّد الجزيئات الخارجية وعقمها قبل الواصفات، أو البصمات، أو التجميع، أو التصور.
  • استخدم المعالجة المتوازية بحذر، واضبط أعداد العمال صراحةً للأجهزة المشتركة.
  • استخدم تقسيمات الهيكل الأساسي عند بناء مقاييس أداء تعلم الآلة الجزيئية.

تجنب

  • لا تستخدم تجميع مصفوفة المسافة الكاملة لمكتبات المركبات الكبيرة جدًا.
  • لا تثق في SMILES غير الصالحة أو غير الموحدة عند مقارنة الواصفات.
  • لا تستخدم المسارات البعيدة دون تأكيد مصدر البيانات وبيانات الاعتماد.

الأسئلة المتكررة

ما استخدام Datamol؟
يبسط Datamol سير عمل RDKit الشائع للتحليل الجزيئي، والواصفات، والبصمات، والتصور، والمتماكبات التوافقية، وإدخال/إخراج البيانات.
هل تحل هذه المهارة محل RDKit؟
لا. يساعد في إعدادات Datamol الافتراضية، بينما قد يظل التحكم المتقدم في RDKit يتطلب استخدام RDKit مباشرة.
هل يمكنها العمل مع ملفات SMILES وملفات SDF؟
نعم. تغطي المهارة قارئات وكتّاب Datamol لـ SMILES وSDF وCSV وExcel وParquet وJSON والتنسيقات ذات الصلة.
هل يمكنها المساعدة في المتماكبات التوافقية ثلاثية الأبعاد؟
نعم. تغطي توليد المتماكبات التوافقية، وتجميع RMSD، ومساحة السطح المتاحة للمذيب، وتصور المتماكبات التوافقية.
هل هي مناسبة لمكتبات المركبات الكبيرة؟
يمكنها المساعدة في تخطيط سير عمل دفعية، لكن بعض طرق التجميع والمسافة قد تتجاوز الذاكرة في المكتبات الكبيرة.
هل يمكن لـ Claude وCodex وClaude Code استخدام هذه المهارة؟
نعم. يحدد التقرير أن المهارة متوافقة مع Claude وCodex وClaude Code.

تفاصيل المطور

المؤلف

K-Dense-AI

الترخيص

Apache-2.0 license

مراجعة Skillstore

r1

تنبيه الإصدار

لم يعلن المؤلف عن إصدار.

المستودع

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/datamol

مرجع

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

حداثة الصيانة

٢٨‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

6 تنزيلات · 232 مشاهدات

بنية الملفات

📁 references/

📄 conformers_module.md

📄 core_api.md

📄 descriptors_viz.md

📄 fragments_scaffolds.md

📄 io_module.md

📄 reactions_data.md

📄 SKILL.md

المزيد من K-Dense-AI

عرض الكل
📦

pytdc

82

تحليل مجموعات بيانات التعلم الآلي العلاجية باستخدام PyTDC

تحتاج فرق اكتشاف الأدوية إلى مجموعات بيانات موثوقة وبروتوكولات تقييم عادلة. تساعد هذه المهارة Claude على استخدام PyTDC لبيانات التعلم الآلي العلاجية المنسقة، وتقسيمات المعايير المرجعية، والمقاييس، والأوراكل الجزيئية.

البيانات والتحليلات عرض
📦

statistical-analysis

80

تحليل بيانات البحث مع إرشادات إحصائية

قد يكون اختيار الاختبارات والإبلاغ عن النتائج بطيئًا ومعرّضًا للأخطاء. توجّه هذه المهارة اختيار الاختبارات، والافتراضات، وأحجام التأثير، وتحليل القدرة الإحصائية، والخيارات البايزية، وإعداد التقارير وفق APA.

البيانات والتحليلات عرض

مهارات ذات صلة

عرض الكل
📦

molfeat

38

بناء سير عمل لاستخراج سمات الجزيئات

بواسطة davila7

غالبا ما يتباطأ عمل التعلم الآلي الجزيئي عندما تحتاج الفرق إلى اختيار أدوات استخراج السمات وتكوينها ومقارنتها. تساعد هذه المهارة Claude وCodex وClaude Code على بناء سير عمل molfeat للبصمات، والواصفات، والتضمينات المدربة مسبقا، ونماذج QSAR، والفحص الافتراضي.

البيانات والتحليلات عرض