molfeat
构建分子特征化工作流
当团队需要选择、配置和比较特征化器时，分子机器学习工作通常会放慢。本技能可帮助 Claude、Codex 和 Claude Code 构建用于指纹、描述符、预训练嵌入、QSAR 模型和虚拟筛选的 molfeat 工作流。
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测试它
正在使用“molfeat”。 用户询问应为快速 QSAR 基线使用哪种 molfeat 表征。
预期结果:
该技能推荐 ECFP 作为首个基线，解释半径和大小选择，并指出描述符或预训练嵌入可能有帮助的情况。
正在使用“molfeat”。 用户需要处理一个大型 SMILES 文件，其中偶尔包含无效分子。
预期结果:
该技能概述批量处理、并行作业、无效分子处理，以及为可复现特征生成保存配置。
正在使用“molfeat”。 用户希望评估 ChemBERTa 特征并与经典指纹进行比较。
预期结果:
该技能提出一套比较计划，包括一致的数据划分、运行时间跟踪、模型缓存，以及适合预测任务的指标。
安全审计
高风险All 96 static findings are false positives caused by Markdown syntax, benign local cache writes, molecule-validation language, and passive documentation links. However, two examples use pickle.load without authenticity checks, creating a high-severity code-execution risk if a cache file is replaced or untrusted.
已确认安全问题 (1)
风险因素
📁 文件系统访问 (2)
⚙️ 外部命令 (50)
🌐 网络访问 (4)
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[](https://skillstore.io/skills/davila7-molfeat?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-molfeat?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-molfeat/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-molfeat.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). molfeat security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-molfeat/audits/10BibTeX 引用
@techreport{davila7-davila7-molfeat-2026,
author = {davila7},
title = {molfeat security audit report (audit version 10)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {10},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-molfeat/audits/10},
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: "molfeat security audit report (audit version 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-molfeat/audits/10"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-molfeat:audit:10"
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
评分依据 证据置信度: 中你能构建什么
创建 QSAR 特征流水线
在训练性质预测模型之前，为指纹或描述符构建可复现的 molfeat 配置。
筛选化合物库
准备分子特征、排序候选化合物，并比较用于筛选运行的快速指纹选择。
比较分子嵌入
将经典描述符与预训练的 ChemBERTa、ChemGPT、GIN 或 Graphormer 表征进行评估比较。
试试这些提示
I have SMILES strings for a QSAR baseline. Recommend a molfeat featurizer and explain the main tradeoffs.
Create a molfeat batch featurization plan for 50,000 SMILES with invalid molecule handling and reproducible configuration files.
Compare ECFP, MACCS, RDKit descriptors, Mordred, and ChemBERTa for my regression task. Include validation and runtime considerations.
Design a virtual screening workflow with molfeat. Compare ECFP, MAP4, and ChemBERTa, then define evaluation metrics and caching strategy.
最佳实践
- 在加入较慢的预训练嵌入之前，先从快速指纹开始。
- 保存特征化器配置和依赖版本，以实现可复现实验。
- 在训练模型之前验证分子输入并跟踪失败的 SMILES。
避免
- 不要在不同的训练集和测试集划分上比较特征化器。
- 不要在不记录失败数量的情况下忽略无效分子。
- 不要在测试简单基线之前使用昂贵的预训练模型。
常见问题
molfeat 用于什么？
这个技能能帮助处理 QSAR 模型吗？
它支持预训练分子模型吗？
该技能会自动运行 molfeat 吗？
molfeat 通常需要哪些输入？
这足以用于受监管的模型决策吗？
开发者详情
作者
davila7许可证
MIT
Skillstore 修订
r2
版本提示
作者未声明版本。
引用
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
维护新鲜度
2026/7/26
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