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Agent Skill · 待分类

molecular_properties_predictor(分子特性预测器)

molecular_properties_predictor 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

molecular_properties_predictor 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 8,706。

总安装 282周安装 12GitHub Stars 44下载 99核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:molecular_properties_predictor(分子特性预测器)
来源仓库:https://github.com/internscience/chemclaw
仓库路径:skills/molecular_properties_predictor
安装命令:
npx skills add https://github.com/internscience/chemclaw --skill molecular_properties_predictor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/internscience/chemclaw --skill molecular_properties_predictor

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在需要围绕仓库状态或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库和 README 核验具体用法。molecular_properties_predictor 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

安装前建议确认权限范围和是否会触发联网或文件操作。注意维护状态,避免使用已废弃或不受支持的技能。

来源仓库内路径:skills/molecular_properties_predictor

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/internscience/chemclaw --skill molecular_prope…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

molecular_properties_predictor 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/internscience/chemclaw --skill molecular_properties_pred…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

molecular_properties_predictor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

molecular_properties_predictor 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

molecular_properties_predictor 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

molecular_properties_predictor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 282 次,近一周安装 12 次,下载 99 次,GitHub 44 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

molecular_properties_predictor 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
molecular_properties_predictor

分子特性预测器 · 本页

28244权限未标注未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Molecular Properties Predictor

功能概述

该 skill 用于预测小分子多种物化性质。

当前版本通过 Bamboo-Mixer 单分子模型返回以下 11 个性质:

  • Tm:熔点(K)
  • bp:沸点(K)
  • nD:折射率(无单位)
  • nD_liquid:液体折射率(无单位)
  • dc:介电常数(无单位)
  • ST:表面张力(mN/m)
  • density:密度(g/cm^3)
  • vis:黏度(cP)
  • vapP:蒸气压(Pa)

适用场景

当用户有如下需求时适合调用:

  • 查询一个分子的多种物化性质
  • 一次性获取熔点、沸点、密度、黏度等多个性质
  • 为下游分子筛选提供多指标输入
  • 作为拆分单项物性 skill 之前的总入口

输入形式

单分子输入

  • smiles:必填
  • name:可选
  • temperature:可选,默认 25.0

批量输入

支持 JSON 列表输入,每项至少包含:

  • smiles
  • name(可选)

输出字段

每个结果条目通常包含:

  • name
  • smiles
  • canonical_smiles
  • status
  • temperature_celsius
  • backend_used
  • model_source
  • properties
  • property_units
  • raw_backend_output

⚠️ pKa 预测特别说明

本 skill 虽然输出 pka_a 和 pka_b 字段,但不推荐用于 pKa 预测。

推荐方案: 请使用专门的 pka-predictor skill 进行 pKa 预测。

原因:

对比项molecular-properties-predictorpka-predictor
pKa 准确度中等(误差 ~0.4 单位)高(误差 ~0.17 单位)
后端Bamboo-Mixer 多任务模型Uni-pKa 专用模型
微观态处理无支持微观态枚举 + 自由能计算
输出详细度仅返回数值电荷态、去质子化方向、置信度等

示例:

# ❌ 不推荐:用本 skill 预测 pKa
python scripts/main_script.py --smiles "CC(=O)O" --name "乙酸"

# ✅ 推荐:用 pka-predictor 预测 pKa
cd ../pka-predictor && ./run_with_venv.sh --smiles "CC(=O)O" --name "乙酸" --backend unipka

⚠️ 表面张力预测特别说明

本 skill 可预测表面张力 (ST),但对于单一表面张力预测需求,推荐使用专门的 surface-tension-predictor skill。

推荐策略:

需求场景推荐 Skill/后端
仅预测表面张力surface-tension-predictor
表面张力 + 多种物性molecular-properties-predictor (Bamboo-Mixer)
小分子 (<10 重原子)surface-tension-predictor (baseline)
大分子 (≥10 重原子)surface-tension-predictor (public_joblib)

原因:

对比项molecular-properties-predictorsurface-tension-predictor
表面张力准确度好(误差 ~5%)好(误差 ~5% baseline)
后端Bamboo-Mixer 多任务模型baseline / public_joblib
特征数隐式描述符8 个 (baseline) / 130 个 (public_joblib)
灵活性固定 11 个性质可切换后端,针对表面张力优化
适用场景多种物性一次性预测单一表面张力预测

测试对比(苯甲酸):

Skill/后端预测值文献值偏差
surface-tension-predictor (baseline)41.63 mN/m~44 mN/m-5.4% ✅
molecular-properties-predictor (Bamboo)41.38 mN/m~44 mN/m-5.9% ✅
surface-tension-predictor (public_joblib)33.19 mN/m~44 mN/m-24.6% ⚠️

示例:

# ✅ 推荐:仅预测表面张力,用 surface-tension-predictor
cd ../surface-tension-predictor
python scripts/main_script.py --smiles "O=C(O)c1ccccc1" --name "苯甲酸" --backend baseline

# ✅ 推荐:同时预测多种物性,用本 skill
cd ../molecular-properties-predictor
python scripts/main_script.py --smiles "O=C(O)c1ccccc1" --properties bp,ST,density

后端说明

bamboo_mixer

定位

这是当前 skill 的真实模型后端,用于对接 Bamboo-Mixer 单分子物性模型。

当前已完成的真实接入链路

当前版本已完成以下流程:

  1. 准备单分子输入 JSON
  2. 调用 Bamboo-Mixer 的:

- scripts/prepare_data/prepare_data.py --data_type mono

  1. 调用 Bamboo-Mixer 的:

- scripts/test_results/mono.py

  1. 使用 mono checkpoint:

- hf_bamboo_mixer/ckpts/mono/optimal.pt

  1. 解析输出 output_mono.json
  2. 返回 11 个物性结果

当前使用的环境变量

  • BAMBOO_MIXER_ADAPTER_PY
  • BAMBOO_MIXER_REPO
  • BAMBOO_MIXER_PYTHON
  • BAMBOO_MIXER_MONO_CKPT

推荐写法:

export BAMBOO_MIXER_ADAPTER_PY=scripts/adapters/bamboo_mixer_properties_adapter.py
export BAMBOO_MIXER_REPO=assets/bamboo_mixer
export BAMBOO_MIXER_PYTHON=assets/bamboo_mixer/.venv/bin/python
export BAMBOO_MIXER_MONO_CKPT=assets/bamboo_mixer/hf_bamboo_mixer/ckpts/mono/optimal.pt

平台分布

Codex

36.82%
按下载量换算36

Claude

28.55%
按下载量换算28

Cursor

18.37%
按下载量换算18

Gemini CLI

10.44%
按下载量换算10

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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