产品简介
MoleCode 是一种让大语言模型（LLM）能直接读写、编辑分子结构图的工具。它解决了传统SMILES字符串表示法让AI必须先从字符串重建分子图才能进行化学推理的难题，适合需要AI辅助进行化学研究与推理的科研人员和开发者。
核心功能
- 显式分子图语法，结构一目了然
- 为原子与键分配持久标识符，支持追踪
- 支持局部图编辑（如添加甲基）
- 与SMILES/MOL格式无损往返转换
- 覆盖小分子、聚合物及Markush结构
快速开始
- 安装：运行 `pip install molecode`。
- 使用：通过 `mol_to_mermaid` 将分子转为MoleCode图，用 `mermaid_to_mol` 无损转回。
- 进阶：克隆仓库，通过内置的Agent Skill与Claude Code等编程代理集成，直接操控分子。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | MoleCode | 同类方案 |
|---|---|---|
| 分子结构表示 | 显式图语法，原子和键都是命名节点和边，结构直接可读。 | SMILES等字符串是隐式图，需要模型先从位置和语法重建拓扑。 |
| 推理成本 | 思维链长度随分子尺寸亚线性增长，总Token成本更低。 | SMILES推理思维链长度随分子尺寸超线性增长，成本更高。 |
| 大分子/聚合物处理 | 准确率随聚合物链增长保持平稳。 | SMILES准确率随聚合物链增长趋于0%。 |
适合谁用
- 开发AI化学应用（如药物发现）的开发者
- 需要借助大语言模型辅助化学推理与结构编辑的研究人员
- 使用Claude Code等编码代理处理化学任务的开发者
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/AtomFlow-AI/MoleCode