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rdkit

Name: rdkit
Author: davila7

Inhaltsrevision r2 Hohes Risiko 📁 Dateisystemzugriff⚡ Enthält Skripte⚙️ Externe Befehle

Moleküle mit RDKit analysieren

Cheminformatik-Arbeiten erfordern oft präzises Parsen von Molekülen, Deskriptoren, Fingerprints und Substruktur-Logik. Dieser Skill bietet RDKit-Anleitungen und wiederverwendbare Skripte für Forschungsworkflows.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

⚠️ 38 Schlecht

Vor der Installation anhalten und eine Bestätigung anfordern.

Prüfen Sie den Plan und holen Sie vor Änderungen an Dateien die ausdrückliche Zustimmung des Benutzers ein.

Mit meinem Agent installieren

Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.

Agent-Anfrage

Review the Skillstore skill "rdkit" from https://skillstore.io/skills/davila7-rdkit.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-rdkit/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.

Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.

Agent-lesbare Ressourcen

Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.

Markdown-Detailseite GET /skills/davila7-rdkit.md Signiertes manifest GET /api/skills/davila7-rdkit/manifest Signiertes lockfile GET /api/skills/davila7-rdkit/lockfile

Testen

„rdkit“ wird verwendet. SMILES-Liste für Aspirin, Koffein und Ethanol.

Erwartetes Ergebnis:

Eine Deskriptor-Zusammenfassung mit Formel, Molekulargewicht, LogP, TPSA, Wasserstoffbrückenbindungszahlen und Lipinski-Bestehensstatus.

„rdkit“ wird verwendet. Ein Benzol-Abfragemolekül und eine Datei mit einer Verbindungsbibliothek.

Erwartetes Ergebnis:

Eine sortierte Liste von Ähnlichkeitstreffern mit Verbindungsnamen, kanonischen SMILES und Tanimoto-Scores.

„rdkit“ wird verwendet. Eine Moleküldatei und SMARTS-Muster für PAINS und reaktive Gruppen.

Erwartetes Ergebnis:

Eine Filterzusammenfassung, die eingeschlossene, ausgeschlossene und nicht übereinstimmende Moleküle mit den Namen der passenden Muster trennt.

Sicherheitsaudit

Hohes Risiko

v9 • 23.7.2026 Versionsbericht öffnen

All 115 static findings are false positives after contextual review. They represent Markdown syntax, chemistry notation, expected output writes, dictionary keys, or normal error messages. A separate high-severity issue remains because SKILL.md demonstrates unsafe pickle deserialization without a trust warning.

Gescannte Dateien

3,389

Analysierte Zeilen

Prüfelemente

Falschmeldungen ignoriert

Bestätigte Sicherheitsbedenken (1)

Hoch

SKILL.md:691-693

Unsafe Pickle Deserialization Guidance

The documentation recommends pickle.load without a trust warning. Loading an attacker-controlled pickle can execute arbitrary Python code.

The cited example directly calls pickle.load on a file. Python pickle deserialization is code-execution capable when the input is untrusted.

Risikofaktoren

📁 Dateisystemzugriff (6)

scripts/molecular_properties.py:153 scripts/similarity_search.py:159 scripts/substructure_filter.py:201 scripts/substructure_filter.py:217 SKILL.md:472 SKILL.md:688

⚡ Enthält Skripte (1)

SKILL.md:86

⚙️ Externe Befehle (50)

SKILL.md:20-34 SKILL.md:34-40 SKILL.md:40-49 SKILL.md:49-55 SKILL.md:55-81 SKILL.md:81-84 SKILL.md:84 SKILL.md:85-94 SKILL.md:94-109 SKILL.md:109-120 SKILL.md:120-141 SKILL.md:141-145 SKILL.md:145-158 SKILL.md:158-162 SKILL.md:162-173 SKILL.md:173-179 SKILL.md:179-201 SKILL.md:201-205 SKILL.md:205-212 SKILL.md:212-216 SKILL.md:216-224 SKILL.md:224-230 SKILL.md:230-254 SKILL.md:254-258 SKILL.md:258-272 SKILL.md:272-276 SKILL.md:276-289 SKILL.md:289-295 SKILL.md:295-307 SKILL.md:307-311 SKILL.md:311-326 SKILL.md:326-338 SKILL.md:338-353 SKILL.md:353-363 SKILL.md:363-369 SKILL.md:369-375 SKILL.md:375-385 SKILL.md:385-389 SKILL.md:389-410 SKILL.md:410-414 SKILL.md:414-417 SKILL.md:417-423 SKILL.md:423-436 SKILL.md:436-440 SKILL.md:440-451 SKILL.md:451-455 SKILL.md:455-474 SKILL.md:474-478 SKILL.md:478-488 SKILL.md:488-492

Geprüft von: codex Audit-Verlauf anzeigen →

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Teile den versionierten Bewertungsbericht, das neutrale Badge, die Einbettungskarte und Zitate. Skillstore berichtet Nachweise, ohne zu entscheiden, ob dieser Skill sicher ist.

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https://skillstore.io/skills/davila7-rdkit/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown-Badge

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/davila7-rdkit/security.svg)](https://skillstore.io/skills/davila7-rdkit?utm_source=security_passport_badge)

HTML-Badge

<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-rdkit?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-rdkit/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Einbettungskarte

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-rdkit.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)

APA-Zitat

davila7. (2026). rdkit security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-rdkit/audits/9

BibTeX-Zitat

@techreport{davila7-davila7-rdkit-2026,
  author = {davila7},
  title = {rdkit security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-rdkit/audits/9},
  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: "rdkit security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-rdkit/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-rdkit:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Varianten vergleichen

2 installierbare Varianten

Jeder Autor bleibt ein eigener installierbarer Skill. Die empfohlene Variante wird nach Skillstore-Nachweisen bewertet.

Warum diese Variante zuerst steht

Höhere Skillstore-Nutzung

Autor / Quelle Skillstore-Score Evidenzvertrauen Skillstore-Nutzung Aktualisiert

davila7 Empfohlen Aktuell

davila7-rdkit

Skillstore-Score 38

Evidenzvertrauen Mittel

Skillstore-Nutzung 10

Aktualisiert

2026-09-09

K-Dense-AI

k-dense-ai-rdkit

Skillstore-Score 38

Evidenzvertrauen Mittel

Skillstore-Nutzung 9

Aktualisiert

2026-09-09

Skillstore-Score

Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Mittel

Architektur

Wartbarkeit

Inhalt

Gemeinschaft

Spezifikationskonformität

Was Sie erstellen können

Verbindungsbibliotheken screenen

Fingerprint-Ähnlichkeitssuchen und Substrukturfilter über SMILES- oder SDF-Dateien ausführen.

Molekulare Merkmale vorbereiten

Deskriptoren und Fingerprints für Modellierung, Clustering oder Qualitätssicherungsworkflows generieren.

Chemische Strukturen prüfen

Visuelle Darstellungen erstellen, Substrukturen hervorheben und Sanitization-Probleme beheben.

Diese Prompts ausprobieren

Grundlegende Eigenschaften berechnen

Verwende den RDKit-Skill, um Molekulargewicht, LogP, TPSA, HBD, HBA und Lipinski-Status für diese SMILES zu berechnen: [paste molecules].

Ähnliche Verbindungen finden

Verwende RDKit Morgan-Fingerprints, um dieses Abfragemolekül mit meiner SMILES-Datei zu vergleichen, und erkläre die Treffer mit der höchsten Ähnlichkeit.

Nach SMARTS filtern

Erstelle einen SMARTS-Filterplan, der aromatische Amine einschließt, Acylchloride ausschließt und berichtet, welche Moleküle mit welchem Muster übereinstimmen.

Workflow entwerfen

Entwirf einen RDKit-Workflow zum Sanitizing von Molekülen, Generieren von Deskriptoren, Clustering nach Fingerprints und Exportieren reviewerfertiger Zusammenfassungen.

Bewährte Praktiken

Jedes Molekül auf Parse-Fehler prüfen, bevor Deskriptoren oder Fingerprints berechnet werden.
Explizite Sanitization-Behandlung verwenden, wenn mit ungewöhnlicher Valenz, Salzen oder Radikalen gearbeitet wird.
Fingerprint-Methoden und Ähnlichkeitsschwellen wählen, die zur wissenschaftlichen Fragestellung passen.

Vermeiden

Deskriptorwerte nicht ohne Validierungsdaten als biologische Aktivität behandeln.
Keine pickle-Dateien aus nicht vertrauenswürdigen Quellen laden.
SMARTS-Filter nicht wiederverwenden, ohne zu bestätigen, dass sie zur beabsichtigten Chemie passen.