deepchem
について
DeepChemは、ADMETや毒性などの特性予測タスク向けに、広範な分子特徴量化オプションと事前構築済みデータセットを提供します。MoleculeNetベンチマークや事前学習済みモデルを活用した、従来型機械学習やグラフニューラルネットワークを用いた迅速な実験に最適です。グラフ優先のPyTorchワークフローにはtorchdrugを、ベンチマークデータセットにはpytdcの使用をご検討ください。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills- -a claude-code/plugin add https://github.com/mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills-git clone https://github.com/mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills-.git ~/.claude/skills/deepchemこのコマンドをClaude Codeにコピー＆ペーストしてスキルをインストールします
GitHub リポジトリ
よくある質問
deepchem Skillとは何ですか？
deepchem はmdbabumiamssm が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで deepchem に関連するタスクを実行できるようにします。
deepchem をインストールするには？
このページのインストールコマンドを使用してください。deepchem をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。
deepchem はどのカテゴリに属しますか？
deepchem は デザイン カテゴリに属します。
deepchem は無料で利用できますか？
はい。deepchem は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。
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executing-plansスキルは、完全な実装計画があり、それを管理されたバッチでレビューチェックポイントを設けながら実行する場合に使用します。このスキルは計画を読み込んで批判的にレビューした後、小さなバッチ（デフォルトは3タスク）でタスクを実行し、各バッチの間に進捗状況を報告してアーキテクトのレビューを受けます。これにより、品質管理チェックポイントが組み込まれた体系的な実装が保証されます。
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