Über
Datamol ist ein Python-Wrapper für RDKit, der eine vereinfachte Schnittstelle mit sinnvollen Standardeinstellungen für typische Aufgaben der Wirkstoffentwicklung bietet, wie Molekülparsing, Deskriptoren und Konformergenerierung. Es gibt native RDKit-Objekte für Kompatibilität zurück und optimiert gleichzeitig gängige Arbeitsabläufe. Verwenden Sie es für schnelles Prototyping und Standardoperationen, wechseln Sie jedoch für fortgeschrittene oder benutzerdefinierte Parametersteuerung direkt zu RDKit.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add sanand0/scientific-research -a claude-code/plugin add https://github.com/sanand0/scientific-researchgit clone https://github.com/sanand0/scientific-research.git ~/.claude/skills/datamolKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the datamol skill?
datamol is a Claude Skill by sanand0. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform datamol-related tasks without extra prompting.
How do I install datamol?
Use the install commands on this page: add datamol to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does datamol belong to?
datamol is in the Other category, tagged data.
Is datamol free to use?
Yes. datamol is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
LlamaGuard ist Metas 7-8B-Parameter-Modell zur Moderation von LLM-Eingaben und -Ausgaben in sechs Sicherheitskategorien wie Gewalt und Hassrede. Es bietet eine Genauigkeit von 94-95 % und kann mit vLLM, Hugging Face oder Amazon SageMaker eingesetzt werden. Nutzen Sie diese Skill, um Inhaltsfilterung und Sicherheitsguardrails einfach in Ihre KI-Anwendungen zu integrieren.
Diese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Optimierung von Cloud-Kosten durch Ressourcen-Dimensionierung, Tagging-Strategien und Ausgabenanalysen. Sie bietet einen Rahmen zur Senkung von Cloud-Ausgaben und zur Implementierung von Kosten-Governance für AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie sie, wenn Sie Infrastrukturkosten analysieren, Ressourcen richtig dimensionieren oder Budgetvorgaben einhalten müssen.
Diese Claude Skill analysiert Sportwettenmärkte inklusive Handicaps, Over/Unders und Spezialwetten, indem sie historische Trends und situative Statistiken untersucht, um Wertwetten zu identifizieren. Sie liefert strukturierte Markdown-Ausgaben mit umsetzbaren Empfehlungen zu Bildungszwecken. Entwickler sollten dies für Sportwetten-Analysetools nutzen, wobei zu beachten ist, dass es nur zur Unterhaltung/Bildung konzipiert wurde.
Diese Fähigkeit quantisiert LLMs auf 8-Bit- oder 4-Bit-Präzision mittels bitsandbytes und erreicht dabei eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Sie ist ideal für den Betrieb größerer Modelle mit begrenztem GPU-Speicher oder zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen und unterstützt Formate wie INT8, NF4 und FP4. Die Fähigkeit integriert sich in HuggingFace Transformers und ermöglicht QLoRA-Training sowie 8-Bit-Optimierer.