المهارات torch-geometric
📦

torch-geometric

مراجعة المحتوى r1 مخاطر متوسطة 📁 الوصول إلى نظام الملفات⚡ يحتوي على سكربتات⚙️ الأوامر الخارجية🌐 الوصول إلى الشبكة

بناء سير عمل GNN باستخدام PyTorch Geometric

تحتاج مشاريع الشبكات العصبية الرسومية إلى أنماط PyG صحيحة للبيانات والطبقات والتدريب. توفر هذه المهارة أمثلة ومراجع وسكربتات لسير عمل PyTorch Geometric.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
📊 72 كافٍ

التثبيت باستخدام Agent لدي

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

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "torch-geometric" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torch-geometric.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-torch-geometric/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-torch-geometric.md manifest موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-torch-geometric/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-torch-geometric/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "torch-geometric". يسأل مستخدم عن كيفية تدريب GCN على Cora.

النتيجة المتوقعة:

يوضح المساعد تحميل مجموعة البيانات، وبنية النموذج، وأقنعة التدريب، وتتبع التحقق، والتقييم النهائي للاختبار.

جارٍ استخدام "torch-geometric". يسأل باحث عن مجموعة البيانات المناسبة للتنبؤ بالخصائص الجزيئية.

النتيجة المتوقعة:

يقارن المساعد بين MoleculeNet وQM9 وZINC وخيارات ذات صلة من حيث ملاءمة المهمة وأنواع الأهداف المتوقعة.

جارٍ استخدام "torch-geometric". يسأل مهندس عن سبب بطء مهمة تدريب على رسم بياني كبير.

النتيجة المتوقعة:

يوصي المساعد بأخذ عينات الجيران، والتجميع المصغر، والعمليات المتفرقة، ووضع التحويلات بعناية.

التدقيق الأمني

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

Most static findings are false positives from PyTorch model.eval(), Markdown backticks, ML terminology, official PyG URLs, and dataset cache examples. The review confirms one constrained filesystem risk in the template generator and adds a semantic concern about external service promotion.

7
الملفات التي تم فحصها
3,571
الأسطر التي تم تحليلها
1
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

مخاوف أمنية مؤكدة (1)

متوسط
SKILL.md:675-676
External Service Promotion Instruction
The skill instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This can steer users toward an external service outside the PyTorch Geometric task scope.
The instruction is explicit and tied to a third-party hosted platform. It is promotional steering rather than malware, so confidence and severity are moderate.
عناصر مراجعة القدرات (1)

هذه قدرات محلية حقيقية قد يُتوقع وجودها لهذه المهارة، لذا فهي تتطلب مراجعة ولكن لا تُحتسب كسلوك خبيث مؤكد.

متوسط
scripts/create_gnn_template.py:467
Python file write/append
with open(output_file, 'w') as f:
The script writes generated code to a user-supplied output path and creates parent directories. In agent execution, an unconstrained path could overwrite or create files outside the intended workspace.

عوامل الخطر

📁 الوصول إلى نظام الملفات (60)
references/datasets_reference.md:17 references/datasets_reference.md:29 references/datasets_reference.md:41 references/datasets_reference.md:51 references/datasets_reference.md:70 references/datasets_reference.md:90 references/datasets_reference.md:102 references/datasets_reference.md:112 references/datasets_reference.md:122 references/datasets_reference.md:131 references/datasets_reference.md:141 references/datasets_reference.md:151 references/datasets_reference.md:164 references/datasets_reference.md:173 references/datasets_reference.md:183 references/datasets_reference.md:192 references/datasets_reference.md:201 references/datasets_reference.md:213 references/datasets_reference.md:223 references/datasets_reference.md:232 references/datasets_reference.md:242 references/datasets_reference.md:255 references/datasets_reference.md:267 references/datasets_reference.md:277 references/datasets_reference.md:287 references/datasets_reference.md:297 references/datasets_reference.md:308 references/datasets_reference.md:317 references/datasets_reference.md:326 references/datasets_reference.md:336 references/datasets_reference.md:349 references/datasets_reference.md:361 references/datasets_reference.md:371 references/datasets_reference.md:381 references/datasets_reference.md:391 references/datasets_reference.md:403 references/datasets_reference.md:413 references/datasets_reference.md:423 references/datasets_reference.md:486 references/datasets_reference.md:506 references/datasets_reference.md:540 references/transforms_reference.md:674 scripts/benchmark_model.py:144 scripts/benchmark_model.py:183 scripts/create_gnn_template.py:86 scripts/create_gnn_template.py:182 scripts/create_gnn_template.py:278 scripts/create_gnn_template.py:406 scripts/create_gnn_template.py:467 scripts/visualize_graph.py:276 scripts/visualize_graph.py:282 SKILL.md:60 SKILL.md:237 SKILL.md:241 SKILL.md:245 SKILL.md:249 SKILL.md:333 SKILL.md:389 SKILL.md:514 SKILL.md:521
⚡ يحتوي على سكربتات (8)
scripts/benchmark_model.py:97 scripts/benchmark_model.py:129 scripts/create_gnn_template.py:72 scripts/create_gnn_template.py:168 scripts/create_gnn_template.py:265 scripts/create_gnn_template.py:392 SKILL.md:353 SKILL.md:633
⚙️ الأوامر الخارجية (84)
SKILL.md:30-32 SKILL.md:32-35 SKILL.md:35-37 SKILL.md:37-41 SKILL.md:41-52 SKILL.md:52-56 SKILL.md:56-66 SKILL.md:66-72 SKILL.md:72-74 SKILL.md:74 SKILL.md:75 SKILL.md:76 SKILL.md:77-78 SKILL.md:78 SKILL.md:79 SKILL.md:85-89 SKILL.md:89-93 SKILL.md:93-101 SKILL.md:101-104 SKILL.md:104-112 SKILL.md:112-129 SKILL.md:129-146 SKILL.md:146-149 SKILL.md:149-165 SKILL.md:165-168 SKILL.md:168-184 SKILL.md:184-188 SKILL.md:188-190 SKILL.md:190-218 SKILL.md:218-221 SKILL.md:221-222 SKILL.md:222-223 SKILL.md:223 SKILL.md:224-226 SKILL.md:226 SKILL.md:234-250 SKILL.md:250-252 SKILL.md:252-256 SKILL.md:256-258 SKILL.md:258-300 SKILL.md:300-302 SKILL.md:302 SKILL.md:306-321 SKILL.md:321-327 SKILL.md:327-358 SKILL.md:358-362 SKILL.md:362-409 SKILL.md:409-413 SKILL.md:413-415 SKILL.md:415-435 SKILL.md:435-447 SKILL.md:447-449 SKILL.md:449-463 SKILL.md:463-467 SKILL.md:467-478 SKILL.md:478-480 SKILL.md:480-482 SKILL.md:482-503 SKILL.md:503-509 SKILL.md:509-522 SKILL.md:522-525 SKILL.md:525 SKILL.md:526 SKILL.md:527 SKILL.md:528 SKILL.md:530-536 SKILL.md:536-561 SKILL.md:561-567 SKILL.md:567-591 SKILL.md:591-597 SKILL.md:597-609 SKILL.md:609-613 SKILL.md:613-622 SKILL.md:622-626 SKILL.md:626-634 SKILL.md:634-645 SKILL.md:645-653 SKILL.md:653-654 SKILL.md:654-655 SKILL.md:655-656 SKILL.md:656-660 SKILL.md:660-662 SKILL.md:662-663 SKILL.md:663-664
🌐 الوصول إلى الشبكة (5)
SKILL.md:36 SKILL.md:670 SKILL.md:671 SKILL.md:672 SKILL.md:673
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-torch-geometric/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-torch-geometric/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torch-geometric?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

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

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-torch-geometric.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). torch-geometric security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torch-geometric/audits/7

اقتباس BibTeX

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-torch-geometric-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {torch-geometric security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torch-geometric/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: "torch-geometric 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-torch-geometric/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-torch-geometric: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-torch-geometric

تقييم Skillstore 80
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 11
تم التحديث

2026-09-09

K-Dense-AI الحالي

k-dense-ai-torch-geometric

تقييم Skillstore 72
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 13
تم التحديث

2026-09-09

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
68
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
71
المجتمع
78
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

إنشاء نموذج أولي لشبكة اقتباسات

أنشئ سير عمل لتصنيف العقد في Cora أو CiteSeer أو PubMed باستخدام أنماط تدريب PyG القياسية.

إنشاء خطوط أساس للرسوم البيانية الجزيئية

استخدم مراجع مجموعات البيانات وأمثلة تصنيف الرسوم البيانية لبدء تجارب التنبؤ بالخصائص الجزيئية.

تعليم أساسيات PyG

اشرح كائنات Data، وتمرير الرسائل، والتحويلات، والتجميع على دفعات، والتقييم باستخدام أمثلة مختصرة.

جرّب هذه الموجّهات

شرح رسم بياني في PyG 
اشرح كيف يمثل PyTorch Geometric رسما بيانيا باستخدام Data وedge_index وx وy وbatch. استخدم مثالا صغيرا بلغة بسيطة.
تخطيط مصنف عقد 
صمم سير عمل لتصنيف العقد في PyG لمجموعة Cora باستخدام GCN. ضمّن خطوات تحميل البيانات، والأقنعة، والتدريب، والتحقق، والتقييم.
مقارنة طبقات GNN 
قارن GCN وGAT وGraphSAGE وGIN لمهمة الرسم البياني الخاصة بي. أوص بطبقة واحدة واشرح المفاضلات.
مراجعة سير عمل متقدم 
راجع سير عمل PyG الخاص بي لتعلم الرسوم البيانية غير المتجانسة. تحقق من مخطط البيانات، وأخذ العينات، والتحويلات، وتسرب التقييم، ومخاطر النشر.

أفضل الممارسات

  • ابدأ بمجموعات بيانات قياس أداء صغيرة قبل التوسع إلى أعباء عمل رسوم بيانية أكبر.
  • افصل تحويلات المعالجة المسبقة عن التحويلات لكل حقبة لتجنب تكرار العمل المكلف.
  • تحقق من تقسيمات التدريب والتحقق والاختبار لمنع التسرب في تجارب الرسوم البيانية.

تجنب

  • لا تفترض أن كل رسم بياني يتسع في الذاكرة عند اختيار أدوات التحميل أو طرق أخذ العينات.
  • لا تبلغ عن دقة الاختبار أثناء اختيار النموذج كما لو كانت دقة تحقق.
  • لا تستخدم القوالب المولدة دون التحقق من مسارات مجموعات البيانات والتقسيمات والاعتماديات.

الأسئلة المتكررة

ما استخدام PyTorch Geometric؟
تستخدم لبناء شبكات عصبية رسومية للعقد والحواف والرسوم البيانية الكاملة والجزيئات وسحب النقاط والشبكات غير المتجانسة.
هل تتضمن هذه المهارة سكربتات قابلة للتشغيل؟
نعم. تتضمن سكربتات لتوليد القوالب، وتصور الرسوم البيانية، وقياس أداء النماذج.
هل يمكنها المساعدة في الرسوم البيانية غير المتجانسة؟
نعم. تشرح HeteroData والطبقات غير المتجانسة والأنماط الشائعة للعقد والحواف متعددة الأنواع.
هل تنزل مجموعات البيانات تلقائيا؟
فقط عندما يشغل المستخدم أمثلة أو سكربتات تحمل مجموعات بيانات قياس أداء PyG.
هل يمكنها اختيار أفضل طبقة GNN؟
يمكنها مقارنة إمكانات الطبقات والتوصية بخيارات، لكن الاختيار النهائي يعتمد على البيانات والمهمة ونتائج التقييم.
هل تقتصر على Claude؟
لا. يشير التقرير إلى التوافق مع Claude وCodex وClaude Code.

تفاصيل المطور

المؤلف

K-Dense-AI

الترخيص

MIT 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/torch_geometric

مرجع

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

حداثة الصيانة

٢١‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

8 تنزيلات · 236 مشاهدات

بنية الملفات

📁 references/

📄 datasets_reference.md

📄 layers_reference.md

📄 transforms_reference.md

📁 scripts/

📄 benchmark_model.py

📄 create_gnn_template.py

📄 visualize_graph.py

📄 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
📦

senior-data-scientist

81

تصميم تجارب ونماذج علم البيانات

بواسطة alirezarezvani

غالبا ما تفشل مشاريع علم البيانات عندما تفتقر التجارب والميزات والنماذج إلى بنية إحصائية واضحة. تمنح هذه المهارة Claude وCodex وClaude Code مسارات عمل موجهة للتجريب، وهندسة الميزات، ومراجعة النماذج.

البيانات والتحليلات عرض
📦

ml-antipattern-validator

81

تحقق من سير عمل التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط المضادة الخفية

بواسطة Doyajin174

قد تبدو مشاريع التعلم الآلي دقيقة بينما يخفي تسرب البيانات أو التقييم الضعيف عيوبًا خطيرة. توجه هذه المهارة فحوصات منظمة للتقسيمات والمقاييس والتدريب وجاهزية النشر.

البيانات والتحليلات عرض