SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC target-discovery

Рабочий процесс обратного поиска мишеней в библиотеках соединений. Получив SMILES соединения, последовательно выполняет фильтрацию по пригодности к лекарствам ADMET, анализ скелета, поиск структурных аналогов, проверку информации о мишенях, сканирование патентных рисков FTO, извлечение SAR-отношений, выдает список приоритетных направлений модификации мишеней-соединений, поддерживает генерацию отчетов в PPT и PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«化合物库反向靶点发现工作流。给定化合物 SMILES，依次执行 ADMET 成药性过滤、骨架分析、结构相似检索、靶点情报验证、FTO 专利风…»

化合物库反向靶点发现工作流。给定化合物 SMILES，依次执行 ADMET 成药性过滤、骨架分析、结构相似检索、靶点情报验证、FTO 专利风险扫描、SAR 构效关系提取，输出优先级靶点-化合物改造方向清单，支持生成 PPT 与 PDF 报告。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 266 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Рабочий процесс обратного поиска мишеней в библиотеках соединений.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1266 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed life-science analysis workflow that uses external PatSnap/OpenClaw tools for compound target discovery and patent risk checks, with no hidden code or persistence found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.