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TorchDrug 워크플로 도우미

TorchDrug 0.2.1 기반 분자·단백질·지식그래프 딥러닝 코드를 정확한 API로 작성하고 디버깅해 주는 스킬.

개발·코딩고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

TorchDrug 0.2.1 버전을 기준으로 datasets → models → tasks → core.Engine 4단 구조의 코드를 정확하게 생성하고 고쳐 줍니다.

  • 버전 가드: Python 3.7~3.10, PyTorch 1.8~2.0 지원 범위를 먼저 확인하고, Apple Silicon은 CPU 전용(MPS 미지원)임을 알려 줍니다.
  • 설치 안내: torch-scatter / torch-cluster 휠을 PyTorch·CUDA 조합에 정확히 맞춰 설치하는 방법을 제시합니다.
  • 워크플로별 정답 패턴: 분자 물성 예측(GIN + PropertyPrediction), 자기지도 사전학습(InfoGraph, AttributeMasking), 분자 생성(GCPN, GraphAF), 역합성(CenterIdentification + SynthonCompletion), 지식그래프 추론(RotatE, NeuralLP), 단백질 모델링(ESM, GearNet).
  • 트러블슈팅: 피처 차원 불일치, 디바이스 불일치, 체크포인트 로딩 오류의 원인과 해결법.

이런 분께 추천

  • 신약 개발·화학정보학 분야에서 그래프 신경망을 쓰는 연구자, 대학원생
  • TorchDrug 예제를 돌리려다 설치·API 오류로 막힌 개발자
  • LLM이 만들어내는 존재하지 않는 TorchDrug API(환각) 때문에 시간을 낭비한 분

활용 예시

  1. "ClinTox 데이터셋으로 독성 예측 모델을 학습시켜 줘" → GIN 인코더 + tasks.PropertyPrediction + core.Engine 전체 스크립트를 생성.
  2. "torch-scatter import 오류가 나는데 왜 그래?" → Python/PyTorch/휠 버전을 하나의 호환 세트로 점검하고 재설치 명령을 제시.
  3. "USPTO50k로 역합성 모델을 만들고 싶어" → 반응 모드와 as_synthon=True 두 뷰를 동일 시드로 분할하고, 학습된 두 태스크를 tasks.Retrosynthesis로 결합하는 절차를 안내.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/torchdrug 폴더를 내 ~/.claude/skills/torchdrug/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sas && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sas/skills/torchdrug ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 엽니다.
  2. 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 이 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/torchdrug ~/.claude/skills/
  5. references/ 폴더의 문서 파일들이 함께 복사되었는지 확인합니다.
  6. Claude Code를 재시작하고 "TorchDrug로 분자 물성 예측 코드를 짜 줘"처럼 요청하면 스킬이 자동 활성화됩니다.
  7. 실제 실행을 원하면 Python 3.10 가상환경을 만들고 스킬이 안내하는 순서(torch → torch-scatter/torch-cluster → torchdrug==0.2.1)로 설치하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT