スキル datamol
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datamol
コンテンツリビジョン r1 中リスク 🌐 ネットワークアクセス⚙️ 外部コマンド
使用 Datamol 和 RDKit 分析分子
使用原始 RDKit API 組裝化學資訊學工作流程可能很慢。此技能會引導使用 Datamol 執行解析、描述符、指紋、視覺化、構象體和反應等任務。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
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。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "datamol" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-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。
エージェントが読めるリソース
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。
テストする
「datamol」を使用しています。 一位科學家要求審查 SMILES 清單的類藥性。
期待される結果:
- 回應建議在評分前先標準化分子。
- 它列出分子量、logP、氫鍵計數、TPSA 和芳香原子計數等描述符。
- 它識別可能的篩選失敗項目，並建議檢查鹽類、金屬和無效 SMILES。
「datamol」を使用しています。 一位化學家詢問如何視覺化類似物系列。
期待される結果:
- 回應建議使用骨架分組和對齊的分子網格。
- 它建議圖例包含活性值或化合物識別碼。
- 它指出大型網格應儲存到檔案，而不是顯示在記憶體中。
「datamol」を使用しています。 一位 ML 工程師要求訓練特徵計畫。
期待される結果:
- 回應概述結構標準化、指紋生成和描述符矩陣建立。
- 它建議使用骨架感知切分，以降低結構洩漏。
- 它標示大型資料集上完整成對距離矩陣的記憶體限制。
セキュリティ監査
中リスクv7 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く
The static command, blocker, network, and sensitive matches are false positives from Markdown formatting, API examples, chemistry terms, placeholder URLs, and dictionary methods. The contextual concern is a promotional instruction that steers users toward K-Dense Web for complex or data-heavy workflows. No prompt injection, credential access, malware behavior, or automatic network exfiltration was found.
7
スキャンされたファイル
1,669
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
中
External Service Steering
The skill instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows, including large document analysis and dataset exploration. This can steer users toward a third-party hosted service without a local security or data-handling disclosure.
The instruction is explicit and appears in the skill behavior section. It is promotional steering, not malware, so medium severity is appropriate.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (5)
⚙️ 外部コマンド (108)
SKILL.md:13 SKILL.md:31-33 SKILL.md:33-36 SKILL.md:36-38 SKILL.md:38-45 SKILL.md:45-59 SKILL.md:59-62 SKILL.md:62-73 SKILL.md:73-76 SKILL.md:76-90 SKILL.md:90-94 SKILL.md:94-97 SKILL.md:97-112 SKILL.md:112-115 SKILL.md:115-126 SKILL.md:126-129 SKILL.md:129-136 SKILL.md:136-140 SKILL.md:140-143 SKILL.md:143-148 SKILL.md:148-151 SKILL.md:151-158 SKILL.md:158-161 SKILL.md:161-172 SKILL.md:172-175 SKILL.md:175-187 SKILL.md:187-192 SKILL.md:192-200 SKILL.md:200-203 SKILL.md:203-214 SKILL.md:214-218 SKILL.md:218-221 SKILL.md:221-233 SKILL.md:233-238 SKILL.md:238-250 SKILL.md:250-254 SKILL.md:254-257 SKILL.md:257-261 SKILL.md:261-264 SKILL.md:264-281 SKILL.md:281-284 SKILL.md:284-303 SKILL.md:303-307 SKILL.md:307-310 SKILL.md:310-314 SKILL.md:314-317 SKILL.md:317-319 SKILL.md:319-322 SKILL.md:322-339 SKILL.md:339-343 SKILL.md:343-346 SKILL.md:346-360 SKILL.md:360-363 SKILL.md:363-373 SKILL.md:373-376 SKILL.md:376-383 SKILL.md:383-387 SKILL.md:387-390 SKILL.md:390-404 SKILL.md:404-407 SKILL.md:407-415 SKILL.md:415-418 SKILL.md:418-425 SKILL.md:425-428 SKILL.md:428-436 SKILL.md:436-440 SKILL.md:440-443 SKILL.md:443-460 SKILL.md:460-463 SKILL.md:463-473 SKILL.md:473-477 SKILL.md:477-478 SKILL.md:478-479 SKILL.md:479-480 SKILL.md:480-483 SKILL.md:483-484 SKILL.md:484-485 SKILL.md:485-486 SKILL.md:486-487 SKILL.md:487-489 SKILL.md:489-495 SKILL.md:495-535 SKILL.md:535-539 SKILL.md:539-564 SKILL.md:564-568 SKILL.md:568-594 SKILL.md:594-600 SKILL.md:600-601 SKILL.md:601-602 SKILL.md:602-603 SKILL.md:603-604 SKILL.md:604-605 SKILL.md:605-610 SKILL.md:610-612 SKILL.md:612-615 SKILL.md:615-619 SKILL.md:619-622 SKILL.md:622-624 SKILL.md:624-627 SKILL.md:627-629 SKILL.md:629-646 SKILL.md:646-664 SKILL.md:664-668 SKILL.md:668-683 SKILL.md:683-688 SKILL.md:688 SKILL.md:691-694 SKILL.md:694
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-datamol/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-datamol.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
K-Dense-AI. (2026). datamol security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol/audits/7BibTeX形式の引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-datamol-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {datamol security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-datamol/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: "datamol 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-datamol/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-datamol:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
バリアントを比較
インストール可能なバリアント 2 件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
Skillstore スコアが最高
作者 / ソース Skillstore スコア 証拠の信頼度 Skillstore 利用状況 更新済み
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 45
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
清理化合物資料庫
標準化 SMILES、移除無效分子，並為後續描述符和指紋分析準備乾淨表格。
比較結構系列
依骨架分組分子、視覺化對齊的類似物，並檢視結構活性系列的描述符趨勢。
準備 ML 特徵
建立分子指紋或描述符矩陣、規劃骨架切分，並降低預測建模工作流程中的洩漏。
これらのプロンプトを試す
解析並清理分子
使用 Datamol 解析這些 SMILES，標準化有效分子，並說明哪些項目失敗：<SMILES list>。
計算類藥性描述符
為描述符計算、Lipinski 篩選，以及 <compound dataset> 中失敗標準的清楚表格建立 Datamol 工作流程。
排序篩選資料庫
設計 Datamol 篩選計畫，使用指紋、相似性排序、分群和視覺化，將 <query compounds> 對照 <library>。
準備可用於 ML 的特徵
規劃 Datamol 管線，以標準化結構、建立指紋、依骨架切分，並回報 <dataset> 的洩漏風險。
ベストプラクティス
- 在描述符、指紋、分群或視覺化之前，先標準化並淨化外部分子。
- 謹慎使用平行處理，並為共用機器設定明確的工作程序數量。
- 建立分子機器學習基準時使用骨架切分。
回避
- 不要對非常大型的化合物資料庫使用完整距離矩陣分群。
- 比較描述符時，不要信任無效或未標準化的 SMILES。
- 未確認資料來源和憑證前，不要使用遠端路徑。
よくある質問
Datamol 用於什麼？
Datamol 簡化分子解析、描述符、指紋、視覺化、構象體和資料 I/O 的常見 RDKit 工作流程。
此技能會取代 RDKit 嗎？
不是。它協助使用 Datamol 預設值，而進階 RDKit 控制可能仍需要直接使用 RDKit。
它可以處理 SMILES 檔案和 SDF 檔案嗎？
可以。此技能涵蓋用於 SMILES、SDF、CSV、Excel、Parquet、JSON 和相關格式的 Datamol 讀取器與寫入器。
它可以協助處理 3D 構象體嗎？
可以。它涵蓋構象體生成、RMSD 分群、溶劑可及表面積和構象體視覺化。
它適合大型化合物資料庫嗎？
它可以協助規劃批次工作流程，但某些分群和距離方法在大型資料庫上可能會超出記憶體限制。
Claude、Codex 和 Claude Code 可以使用此技能嗎？
可以。報告將此技能標記為與 Claude、Codex 和 Claude Code 相容。
開発者情報
作成者
K-Dense-AIライセンス
Apache-2.0 license
Skillstore リビジョン
r1
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
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
メンテナンスの新しさ
2026/7/21
利用状況
5 ダウンロード · 232 閲覧
ファイル構成