「smil」の検索結果

Execute the implementation plan by processing and executing all tasks defined in tasks.md

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General code quality review — project guideline compliance, bug detection, code quality analysis.

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Code comment accuracy verification, documentation completeness assessment, comment rot detection.

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Error handling review — silent failure detection, catch block analysis, error logging.

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Create a feature branch with sequential or timestamp numbering

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Comprehensive code review using specialized agents — orchestrates code, comments, tests, errors, types, and simplify agents sequentially.

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Code simplification suggestions — clarity, unnecessary complexity, redundant abstractions. Advisory only.

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Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.

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Test coverage quality analysis — behavioral coverage, critical gap identification, test resilience evaluation.

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Refresh the managed Spec Kit section in coding agent context file(s)

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Type design analysis — encapsulation, invariant expression, usefulness, and enforcement.

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Create or update the feature specification from a natural language feature description.

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Generate an actionable, dependency-ordered tasks.md for the feature based on available design artifacts.

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Convert existing tasks into actionable, dependency-ordered GitHub issues for the feature based on available design artifacts.

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Perform a dual-lens critical review of the specification and plan from both product strategy and engineering risk perspectives before implementation.

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Dereplicate a putative natural product and assign its chemical taxonomy. Use to answer "is [compound] a known natural product", "what microbe/organism produces [compound]", "what chemical class is [compound]", "dereplicate this metabolite (by formula/exact mass/InChIKey/SMILES)", or "classify this molecule into ChemOnt". Searches NPAtlas for known microbial natural products (producing organism + literature reference), assigns the ChemOnt kingdom→superclass→class→subclass hierarchy via ClassyFire, resolves systematic IUPAC names to structure via OPSIN, and cross-references identity in PubChem. NOT for general drug/compound identity or ADMET (use tooluniverse-chemical-compound-retrieval / tooluniverse-small-molecule-discovery) and NOT for metabolomics pathway/enrichment analysis (use tooluniverse-metabolomics skills).

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Molecular featurization for ML (100+ featurizers). ECFP, MACCS, descriptors, pretrained models (ChemBERTa), convert SMILES to features, for QSAR and molecular ML.

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Reads, writes, and converts molecular file formats (SMILES, InChI, SDF V2000/V3000, MOL2, PDB, MMTF) using RDKit and Open Babel with rigorous handling of aromaticity perception, stereochemistry, implicit/explicit hydrogens, kekulization, and salt/fragment separation. Use when loading chemical libraries, debugging parse failures, or preparing molecules for downstream standardization, descriptor calculation, or docking.

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Reads, writes, and converts molecular file formats (SMILES, InChI, SDF V2000/V3000, MOL2, PDB, MMTF) using RDKit and Open Babel with rigorous handling of aromaticity perception, stereochemistry, implicit/explicit hydrogens, kekulization, and salt/fragment separation. Use when loading chemical libraries, debugging parse failures, or preparing molecules for downstream standardization, descriptor calculation, or docking.

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Create handcrafted static SVG graphics and performant SVG animations — icons, illustrations, loaders, path-draw effects, morphing shapes, and motion paths. Load when the user asks to create SVG, draw an SVG icon, animate an SVG, make an SVG loader, path animation, shape morph, animated logo, line drawing effect, or improve trashy AI-generated SVG. Also triggers on "SVG animation", "SMIL", "stroke-dashoffset", "vector illustration", or "self-contained animated SVG".

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Reads, writes, and converts molecular file formats (SMILES, InChI, SDF V2000/V3000, MOL2, PDB, MMTF) using RDKit and Open Babel with rigorous handling of aromaticity perception, stereochemistry, implicit/explicit hydrogens, kekulization, and salt/fragment separation. Use when loading chemical libraries, debugging parse failures, or preparing molecules for downstream standardization, descriptor calculation, or docking.

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Adopt a virtual Axolotl exotic animal at animalhouse.ai. Regenerates health faster than other species. Hard to kill. Smiles constantly. Feeding every 6 hours. Rare tier animal.

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