技能 medchem

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medchem

Name: medchem
Author: davila7

内容修订 r2 安全 📁 文件系统访问⚙️ 外部命令🌐 网络访问

筛选药物发现分子

化合物库在进入昂贵的审查之前需要一致的初筛。此技能有助于应用药物化学规则、结构警示和批量报告。

支持: Claude Codex Code(CC)

🥈 80 白银

使用我的智能体安装

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智能体请求

Review the Skillstore skill "medchem" from https://skillstore.io/skills/davila7-medchem.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-medchem/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。

Agent 可读资源

当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。

Markdown 详情 GET /skills/davila7-medchem.md 已签名 manifest GET /api/skills/davila7-medchem/manifest 已签名 lockfile GET /api/skills/davila7-medchem/lockfile

测试它

正在使用“medchem”。一个包含阿司匹林样类似物的 CSV，并请求进行 Lipinski 和 Veber 筛选。

预期结果:

一份简洁报告，包含分子计数、通过率、失败规则类别以及推荐用于后续跟进的化合物。

正在使用“medchem”。一个用于激酶项目的 SMILES 列表，并请求检查铰链结合剂和反应性基团。

预期结果:

一份分组摘要，列出检测到的基序、被拒绝的反应性化合物，以及需要人工审查的化合物。

正在使用“medchem”。一个使用 NIBR、Lilly 扣分项和复杂度限制过滤的先导系列。

预期结果:

一份排序后的候选清单，包含过滤状态、可能的风险点，以及供化学审查使用的清晰说明。

安全审计

安全

v9 • 2026/7/23 打开版本化报告

All 61 static findings are false positives caused by chemistry terminology, DataFrame append calls, Markdown fences, documented commands, and reference links. The script performs expected local input and output operations, with no prompt injection, system reconnaissance, hidden network requests, or data exfiltration.

已扫描文件

2,026

分析行数

复核项

已忽略误报

风险因素

📁 文件系统访问 (9)

scripts/filter_molecules.py:343 scripts/filter_molecules.py:348 scripts/filter_molecules.py:352 scripts/filter_molecules.py:356 scripts/filter_molecules.py:360 scripts/filter_molecules.py:365 scripts/filter_molecules.py:386 scripts/filter_molecules.py:392 scripts/filter_molecules.py:209

⚙️ 外部命令 (41)

🌐 网络访问 (2)

SKILL.md:399 SKILL.md:400

最新一次完成的静态与语义审计未检测到已确认的安全发现。这并不能证明该 Skill 没有副作用。

审计者: codex 查看审计历史 →

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

学术引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

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

BibTeX 引用

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

比较变体

2 个可安装变体

每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。

为什么此变体排名第一

Skillstore 评分最高

作者 / 来源 Skillstore 评分证据置信度 Skillstore 使用量已更新

davila7 推荐当前

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Skillstore 评分 80

证据置信度高

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k-dense-ai-medchem

Skillstore 评分 77

证据置信度高

Skillstore 使用量 14

已更新

2026-09-09

Skillstore 评分

评分依据证据置信度: 高

架构

可维护性

内容

社区

规范符合性

你能构建什么

初筛化合物库

在选择分子进行审查之前，应用常见的类药性规则和结构警示。

构建批量筛选工作流

结合规则、警示、复杂度限制和输出报告，实现可重复的化合物库过滤。

为决策准备化学数据

汇总通过率、失败标准和有问题的基序，用于项目讨论。

试试这些提示

检查核心类药性

使用 medchem 技能审查我的化合物库。应用 Lipinski 和 Veber 规则，然后总结通过率和关键问题。

筛查结构警示

针对 PAINS、常见警示和 NIBR 问题过滤此 SMILES 集。返回一张简短表格，列出被拒绝的分子及原因。

设计先导优化过滤器

创建用于先导优化的 medchem 工作流。结合 leadlike 严格规则、Lilly 扣分项、低于 400 的复杂度以及靶点特异性说明。

审计过滤工作流

审查我的 medchem 过滤脚本的可重复性、输入、输出和规则选择。为大型化合物库运行建议修改。

最佳实践

选择与项目阶段和靶点生物学相匹配的规则。
在每个过滤结果中保留原始分子标识符。
在移除重要化学型之前，人工审查被拒绝的化合物。

避免

在没有项目依据的情况下同时使用所有过滤器。
将通过或失败结果视为最终安全性或有效性决策。
在未记录阈值、版本和输入文件的情况下过滤化合物库。

常见问题

此技能能发现新药吗？

不能。它有助于对分子进行初筛，以便审查和实验。

它能处理大型化合物库吗？

可以。随附工作流在安装依赖项后支持批量文件和并行处理。

它需要 RDKit 吗？

底层 medchem 生态系统通过 Python 化学库使用 RDKit。

我可以使用自定义性质限制吗？

可以。脚本和 API 示例涵盖分子量、LogP、TPSA、氢键和可旋转键。

被过滤掉的化合物总是不好吗？

不是。许多有效药物无法通过常见过滤器，因此结果需要专家审查。

它会发起网络请求吗？

技能文档链接到项目资源，但随附脚本可处理本地输入文件。

开发者详情

作者

davila7

许可证

MIT

Skillstore 修订

版本提示

作者未声明版本。

仓库

https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/medchem

引用

c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f

维护新鲜度

2026/7/24

使用量

6 次下载 · 182 次浏览

文件结构

📁 references/

📄 api_guide.md

📄 rules_catalog.md

📁 scripts/

📄 filter_molecules.py

路由生物医学研究工作流

由 Yuan1z0825

生物医学和临床任务通常需要合适的数据库、工作流和安全边界。此技能会通过大型医疗能力索引来路由请求，并补充证据、隐私和可复现性标准。

研究与学习查看

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