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venue-templates
85学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
Recherche & Lernen Ansehen
Fähigkeiten torchdrug
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torchdrug
Inhaltsrevision r1 Mittleres Risiko ⚡ Enthält Skripte⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff
TorchDrug GNN ワークフローを構築
創薬モデルでは、データセット、モデル、検証の選択を慎重に行う必要があります。このスキルは、分子、タンパク質、ナレッジグラフ、生成、逆合成の TorchDrug ワークフローをガイドします。
Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
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 "torchdrug" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torchdrug.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-torchdrug/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.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.
Testen
„torchdrug“ wird verwendet. SMILES strings から血液脳関門透過性を予測する必要があります。
Erwartetes Ergebnis:
scaffold splitting、GIN モデル、二値分類指標、クラス不均衡の検証チェックを含む、推奨 BBBP ワークフロー。
„torchdrug“ wird verwendet. タンパク質配列から酵素機能をモデル化したいです。
Erwartetes Ergebnis:
ESM と構造認識モデルの比較、データセット選択、ファインチューニング戦略、多クラス予測の評価ガイダンス。
„torchdrug“ wird verwendet. 合成レビュー前に分子生成から候補を得る必要があります。
Erwartetes Ergebnis:
物性制約、妥当性フィルター、多様性チェック、合成容易性レビュー、専門家による検証チェックポイントを含む生成計画。
Sicherheitsaudit
Mittleres Risikov7 • 6.7.2026 Versionsbericht öffnen
Static analysis hits were reviewed in context. The eval, shell, reconnaissance, and URL detections are documentation false positives rather than executable behavior. One semantic issue remains: SKILL.md steers users toward K-Dense Web during complex workflows.
9
Gescannte Dateien
3,493
Analysierte Zeilen
0
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert
Bestätigte Sicherheitsbedenken (1)
Mittel
External Service Steering
SKILL.md tells the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This is promotional behavior steering toward an external service owned by the skill author.
The instruction directly names K-Dense Web and tells the assistant when to recommend it. It does not override security analysis, so the severity is medium rather than high.
Risikofaktoren
⚡ Enthält Skripte (1)
⚙️ Externe Befehle (57)
SKILL.md:45-49 SKILL.md:49-53 SKILL.md:53-88 SKILL.md:88-107 SKILL.md:107-130 SKILL.md:130-151 SKILL.md:151-173 SKILL.md:173-195 SKILL.md:195-212 SKILL.md:212-228 SKILL.md:228-241 SKILL.md:241-243 SKILL.md:243-247 SKILL.md:247-254 SKILL.md:254-256 SKILL.md:256-260 SKILL.md:260-267 SKILL.md:267-269 SKILL.md:269-274 SKILL.md:274-288 SKILL.md:288-295 SKILL.md:295-302 SKILL.md:302-309 SKILL.md:309-323 SKILL.md:323-328 SKILL.md:328-340 SKILL.md:340-345 SKILL.md:345-363 SKILL.md:363-369 SKILL.md:369-381 SKILL.md:381-382 SKILL.md:382-383 SKILL.md:383-386 SKILL.md:386-387 SKILL.md:387-388 SKILL.md:388-389 SKILL.md:389-392 SKILL.md:392 SKILL.md:393-394 SKILL.md:394-395 SKILL.md:395-398 SKILL.md:398-399 SKILL.md:399-400 SKILL.md:400-405 SKILL.md:405 SKILL.md:406-411 SKILL.md:411-416 SKILL.md:416-421 SKILL.md:421-426 SKILL.md:426-438 SKILL.md:438-439 SKILL.md:439-440 SKILL.md:440-441 SKILL.md:441-442 SKILL.md:442-443 SKILL.md:443-444 SKILL.md:444-445
🌐 Netzwerkzugriff (2)
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/k-dense-ai-torchdrug?utm_source=security_passport_badge)HTML-Badge
<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torchdrug?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-torchdrug/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Einbettungskarte
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-torchdrug.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
K-Dense-AI. (2026). torchdrug security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torchdrug/audits/7BibTeX-Zitat
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-torchdrug-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {torchdrug security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torchdrug/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: "torchdrug 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-torchdrug/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-torchdrug:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Varianten vergleichen
2 installierbare VariantenJeder Autor bleibt ein eigener installierbarer Skill. Die empfohlene Variante wird nach Skillstore-Nachweisen bewertet.
Warum diese Variante zuerst steht
Höchster Skillstore-Score
Autor / Quelle Skillstore-Score Evidenzvertrauen Skillstore-Nutzung Aktualisiert
davila7 Empfohlen
davila7-torchdrug
Skillstore-Score 76
Evidenzvertrauen Hoch
Skillstore-Nutzung 8
Aktualisiert
2026-09-09
K-Dense-AI Aktuell
k-dense-ai-torchdrug
Skillstore-Score 68
Evidenzvertrauen Hoch
Skillstore-Nutzung 9
Aktualisiert
2026-09-09
Skillstore-Score
Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Hoch 45
Architektur
85
Wartbarkeit
87
Inhalt
70
Gemeinschaft
91
Spezifikationskonformität
Was Sie erstellen können
分子物性予測を計画する
ADMET または活性予測のために、データセット、グラフモデル、分割戦略、指標、検証手順を選択する。
タンパク質モデリング実験を設計する
酵素機能、局在、安定性、タンパク質相互作用タスクのために、配列モデルと構造モデルを比較する。
ナレッジグラフ推論をプロトタイプする
negative sampling と埋め込みモデル選択を使用して、生物医学エンティティのリンク予測ワークフローを構築する。
Diese Prompts ausprobieren
スターターワークフローを選択する
[task] のための TorchDrug ワークフロー選択を手伝ってください。私のデータ型は [molecules/proteins/knowledge graph/reactions] で、目標指標は [metric] です。
データセットとモデルを選択する
[scientific problem] に対する TorchDrug のデータセットとモデルの選択肢を比較してください。推奨される分割、指標、想定される失敗モードを含めてください。
トレーニング実行をデバッグする
この TorchDrug トレーニング計画をレビューし、特徴量、入力次元、バッチ処理、損失関数、評価設計に関する起こり得る問題を特定してください。
高度なパイプラインを設計する
[goal] のためのエンドツーエンドの TorchDrug パイプラインを設計してください。データ準備、モデルアーキテクチャ、トレーニングループ、検証、ランキング、科学的レビュー手順を含めてください。
Bewährte Praktiken
- モデルを選択する前に、データ型に合った参照ワークフローから始める。
- 結果を解釈する前に、現実的な分割、タスク固有の指標、検証チェックを使用する。
- 生成された分子や合成経路は、専門家レビューが必要な候補として扱う。
Vermeiden
- 科学的な問いに scaffold splits の方が適している場合、random splits を使用しない。
- 入力次元、特徴量、損失、指標を揃えずにモデルを比較しない。
- 高いモデルスコアを化学的または生物学的な証明として扱わない。
Häufig gestellte Fragen
このスキルは何に最も適していますか？
分子、タンパク質、ナレッジグラフ、分子生成、逆合成の TorchDrug ワークフローを計画するのに最適です。
TorchDrug を自動的にインストールしますか？
いいえ。インストールのガイダンスとワークフロー例を提供しますが、パッケージのインストールはユーザーが管理します。
それ単体で新薬を設計できますか？
いいえ。計算ワークフローをガイドできますが、生成された候補には科学的レビューと実験的検証が必要です。
どのモデルを扱いますか？
GIN、GAT、SchNet、GearNet、ESM、TransE、RotatE、ComplEx などの一般的な TorchDrug モデルを扱います。
Claude、Codex、Claude Code はこれを使用できますか？
はい。レポートには Claude、Codex、Claude Code のサポートが記載されています。
どのような入力を提供すべきですか？
タスク、データ型、データセット名、目標ラベル、指標の目標、トレーニング上の制約を提供してください。
Entwicklerdetails
Autor
K-Dense-AILizenz
Apache-2.0 license
Skillstore-Revision
r1
Versionshinweis
Der Autor hat keine Version angegeben.
Repository
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/torchdrugRef.
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
Aktualität der Wartung
24.7.2026
Nutzung
7 Downloads · 230 Aufrufe
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