用途：该技能面向代谢组学质谱数据的处理与相似度分析，基于开源 Python 库 matchms。适合加载、清洗、统一 MS/MS 光谱及其元数据，比较查询光谱与参考库的相似度，注释未知代谢物，以及构建可复现的预处理流程。若涉及完整 LC-MS/MS 蛋白质组学与特征检测、HMDB 记录查询、Metabolomics Workbench 查询或结构层化学信息学，应改用其他技能。
主要能力：支持从 mzML、mzXML、MGF、MSP、JSON、USI、Pickle 导入，并导出 MGF、MSP、JSON；提供 40 多个过滤器用于元数据协调、峰过滤、质量控制与化学注释（如由 SMILES 推导 InChI/InChIKey、添加指纹）；可计算 CosineGreedy/CosineHungarian、ModifiedCosineGreedy、NeutralLossesCosine、FingerprintSimilarity、MetadataMatch、PrecursorMzMatch 等相似度；可用 SpectrumProcessor 组合多步流程；Spectrum 对象支持查看峰、元数据和可视化。
使用方式：安装命令为 uv pip install matchms；分子结构处理需要 rdkit，通常已随基础安装提供，若导入失败可 uv pip install rdkit。相关性函数经 matchms 0.33.x 验证：SpectrumProcessor 不可直接调用，需用 process_spectrum 或 process_spectra（后者返回 (spectra, report) 元组）；按余弦类分数排序时必须传入 name="<FunctionName>_score"，否则 sort=True 会报 IndexError；score 为结构化元素，可用 to_array("CosineGreedy_score") 转普通矩阵；add_fingerprint 仅接受 "daylight"、"morgan1"、"morgan2"、"morgan3"。
限制：资料未提供支持的平台范围、性能上限、收费与价格信息；版本行为以 0.33.x 为准，其他版本可能不同。详细过滤器、相似度、导入导出与工作流示例见 references/ 目录文档。