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87LaTeX研究ポスターを作成する
研究ポスターは、LaTeXで印刷用に整形し校正するのが難しいものです。このスキルは、学会提出に対応したポスター向けに、テンプレート、レイアウトガイダンス、PDFチェックを提供します。
Datamolで分子を解析
ケモインフォマティクスの作業では、一般的な分子タスクに対して複雑なRDKitパターンが必要になることがよくあります。このスキルは、解析、記述子、フィンガープリント、コンフォマー、クラスタリング、反応、可視化のためのDatamolワークフローを案内します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
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.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「datamol」を使用しています。 ユーザーが、記述子計算前にSMILESデータセットをクリーンアップする方法を尋ねています。
期待される結果:
「datamol」を使用しています。 化学者が、スクリーニングライブラリから多様な化合物を選択する方法を尋ねています。
期待される結果:
「datamol」を使用しています。 研究者が、RDKitを直接呼び出す代わりにDatamolを使用すべきタイミングを尋ねています。
期待される結果:
All 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.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/davila7-datamol/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-datamol?utm_source=security_passport_badge)<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><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>davila7. (2026). datamol security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-datamol/audits/9@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}
}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"
各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
入力分子を標準化し、無効なレコードを削除し、モデリング前に記述子列を計画します。
フィンガープリントを生成し、化合物をクラスタリングし、スクリーニングやレビュー用に多様なサブセットを選択します。
可視化、反応、コンフォマー、ファイルI/Oのための読みやすいDatamolワークフローを作成します。
小さなSMILESリストを解析し、無効なエントリを処理して、正規化SMILESを返すDatamolワークフローを示してください。
化合物のテーブルに対して、Datamolで一般的な分子記述子とフィンガープリントを計算するのを手伝ってください。
化合物を標準化し、フィンガープリント類似度でクラスタリングし、多様な代表化合物を選択するDatamolワークフローを設計してください。
モデル学習用に、スキャフォールド分割、記述子生成、コンフォマーチェック、エクスポート可能な出力を含むDatamolパイプラインを作成してください。
作成者
davila7ライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
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ファイル構成
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SEO対応のマーケティングコンテンツを作成
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臨床チームには、医療および規制基準に準拠した明確なレポートが必要です。このスキルは、症例報告、診断、試験、患者記録向けのテンプレート、チェックリスト、検証ガイダンスを提供します。
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創薬チームには、購入可能な化合物とドッキング対応構造へすばやくアクセスする手段が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがZINC検索、APIクエリ、構造ダウンロードのワークフローを進めるためのガイドを提供します。
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作成者 K-Dense-AI
創薬チームには、信頼できるデータセットと公正な評価プロトコルが必要です。このスキルは、ClaudeがPyTDCを使用して、キュレーション済みの治療薬MLデータ、ベンチマーク分割、メトリクス、分子オラクルを扱うのに役立ちます。
DeepChemで分子MLワークフローを構築
作成者 K-Dense-AI
分子機械学習では、多くの場合、専用の特徴量化器、データセット、評価手法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeが物性予測、転移学習、ベンチマーク向けのDeepChemワークフローを設計するのを支援します。
MLのための分子特徴量を構築
作成者 K-Dense-AI
分子MLプロジェクトでは、SMILESとRDKit分子から一貫した特徴量が必要です。このスキルは、molfeatの選択、バッチ特徴量化、事前学習済み埋め込み、キャッシュ、QSARワークフローをガイドします。
RDKitで分子を分析
作成者 K-Dense-AI
ケモインフォマティクスの作業では、多くの場合、正確な分子解析、記述子計算、構造検索が必要です。このスキルは、的を絞ったリファレンスとスクリプトを通じて、Claude、Codex、Claude CodeにRDKitワークフローを案内します。