ソース情報
- リポジトリ
- InternScience/MolClaw
- ソースの最終更新活動
- 2026年8月4日 08:20
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 31
- フォーク
- 2
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/InternScience/MolClaw --skill molclaw-mol2mol-samplingコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
All tools utilized within MolClaw skills connect via the MCP protocol. This skill is the unified guide for connecting to the deployed MCP server before invoking tools.
Formats extracted execution patterns into standard MolClaw skill documents. Accepts structured input from the Skill Crystallization Meta-Workflow (L2-12) and outputs a properly formatted L1 or L2 skill document conforming to MolClaw conventions. This skill ensures that auto-generated skills are structurally identical to expert-curated skills, enabling seamless integration into the skill matching and loading pipeline.
Predict the ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) properties of the input molecules.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | molclaw-mol2mol-sampling |
| description | Generate new molecules sampling from the input molecule. |
| license | MIT license |
| metadata | {"skill-author":"PJLab"} |
Note:
molclaw-file-transfer before execution.molclaw-pdbfixer before execution.molclaw-scp-server to complete tool invocation.The description of tool reinvent_mol2mol_sampling.
Generate new molecules sampling from the input molecule using different priors ('similarity': broad exploration, 'medium_similarity': balanced exploration, 'high_similarity': conservative optimization, 'scaffold': strict scaffold preservation, 'scaffold_generic': generic scaffold preservation, 'mmp': MMP-style local modifications).
Args:
smiles (str): Input SMILES string
n (int): Number of molecules for sampling
min_similarity (float): Required minimum similarity threshold (commonly 0.6)
prior_type (str): Required prior type; options: ['scaffold_generic', 'scaffold', 'mmp', 'similarity', 'high_similarity', 'medium_similarity'] (commonly 'similarity')
lipinski (bool): Required flag controlling Lipinski filtering (commonly True)
filter_preset (str): Required filter preset; options: ['none', 'minimal', 'default', 'strict'] (commonly 'default')
Return:
status (str): success/error
msg (str): message
save_smiles_file (str): Path to the saved SMILES file
output_smiles_list (List[str]): List of generated SMILES strings
How to use tool reinvent_mol2mol_sampling:
response = await client.session.call_tool(
"reinvent_mol2mol_sampling",
arguments={
"smiles": smiles,
"n": n,
"min_similarity": min_similarity,
"prior_type": prior_type,
"lipinski": True,
"filter_preset": filter_type
}
)
result = client.parse_result(response)
output_smiles_list = result["output_smiles_list"]