datamol
Analizar moléculas con Datamol
El trabajo de quimioinformática suele requerir patrones complejos de RDKit para tareas moleculares comunes. Esta skill guía flujos de trabajo de Datamol para análisis, descriptores, huellas digitales, confórmeros, agrupamiento, reacciones y visualización.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "datamol" from https://skillstore.io/skills/davila7-datamol.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-datamol/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "datamol". Un usuario pregunta cómo limpiar un conjunto de datos SMILES antes del cálculo de descriptores.
Resultado esperado:
- Un flujo de trabajo conciso que analiza moléculas, elimina registros no válidos, estandariza estructuras y registra recuentos de fallos.
- Una nota para conservar los identificadores originales de modo que las tablas de descriptores puedan rastrearse hasta los datos de origen.
Usando "datamol". Un químico pregunta cómo seleccionar compuestos diversos de una biblioteca de cribado.
Resultado esperado:
- Un enfoque recomendado de huellas digitales y agrupamiento usando los helpers de diversidad de Datamol.
- Orientación práctica para elegir el tamaño de muestra, umbrales de similitud y gráficos de validación.
Usando "datamol". Un investigador pregunta cuándo usar Datamol en lugar de llamadas directas a RDKit.
Resultado esperado:
- Una comparación que favorece Datamol para flujos de trabajo estándar con valores predeterminados razonables.
- Una nota de límite que indica que RDKit directo es mejor para control de bajo nivel y parámetros inusuales.
Auditoría de seguridad
SeguroAll 137 static findings are false positives caused by Markdown formatting, chemistry terminology, placeholder URLs, public links, and a dictionary keys() call. The reviewed files contain Datamol documentation and no prompt injection, reconnaissance, credential access, or executable Ruby backtick behavior. No semantic security finding was identified.
Factores de riesgo
🌐 Acceso a red (5)
⚙️ Comandos externos (50)
Compartir y citar este informe
Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.
Copiar enlace del informe
https://skillstore.io/skills/davila7-datamol/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/davila7-datamol?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-datamol?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-datamol/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-datamol.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
davila7. (2026). datamol security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-datamol/audits/9Cita BibTeX
@techreport{davila7-davila7-datamol-2026,
author = {davila7},
title = {datamol security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-datamol/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: "datamol security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-datamol/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-datamol:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Comparar variantes
2 variantes instalablesCada autor sigue siendo un skill instalable independiente. La variante recomendada se ordena según la evidencia de Skillstore.
Por qué esta variante es la primera
davila7-datamol
2026-09-09
k-dense-ai-datamol
2026-09-09
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Preparar conjuntos de datos moleculares
Estandarizar moléculas de entrada, eliminar registros no válidos y planificar columnas de descriptores antes del modelado.
Explorar la diversidad química
Generar huellas digitales, agrupar compuestos y seleccionar subconjuntos diversos para cribado o revisión.
Crear notebooks de quimioinformática
Crear flujos de trabajo legibles de Datamol para visualización, reacciones, confórmeros e I/O de archivos.
Prueba estos prompts
Muéstrame un flujo de trabajo de Datamol para analizar una pequeña lista de SMILES, gestionar entradas no válidas y devolver SMILES canónicos.
Ayúdame a calcular descriptores moleculares comunes y huellas digitales con Datamol para una tabla de compuestos.
Diseña un flujo de trabajo de Datamol para estandarizar compuestos, agruparlos por similitud de huellas digitales y seleccionar representantes diversos.
Crea un pipeline de Datamol para división por andamios, generación de descriptores, comprobaciones de confórmeros y salidas listas para exportar para entrenamiento de modelos.
Mejores prácticas
- Estandarizar las moléculas proporcionadas por el usuario antes de pasos de descriptores, huellas digitales, agrupamiento o modelado.
- Conservar los identificadores moleculares originales al filtrar registros no válidos o duplicados.
- Usar ejecuciones piloto más pequeñas antes de lanzar trabajos grandes de confórmeros o agrupamiento.
Evitar
- No asumir que cada cadena de entrada se convierte en una molécula válida.
- No usar rutas de archivos remotos sin comprobar credenciales, permisos y paquetes backend.
- No usar todos los núcleos de CPU de forma predeterminada en sistemas compartidos o con memoria limitada.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Datamol?
¿Esta skill ejecuta cálculos moleculares por sí misma?
¿Cuándo debería usar RDKit directo en su lugar?
¿Puede ayudar con archivos remotos?
¿Puede apoyar la preparación para machine learning?
¿Qué debería verificar antes de ejecuciones grandes?
Detalles del desarrollador
Autor
davila7Licencia
MIT
Revisión de Skillstore
r2
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Repositorio
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/datamolRef.
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Actualidad del mantenimiento
26/7/2026
Uso
4 descargas · 501 vistas
Estructura de archivos