SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF boltz

Предсказание структуры комплексов белков, нуклеиновых кислот и малых молекул с помощью Boltz-2 (Passaro & Wohlwend et al. 2025, github.com/jwohlwend/boltz). Обратитесь к этому навыку, чтобы проверить разработанные связующие вещества на мишени, для совместного сворачивания белка с лигандом SMILES или CCD, или для получения альтернативы AlphaFold3 с открытым исходным кодом и необязательным предсказанием аффинности связывания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structure prediction for protein, nucleic-acid, and small-molecule com…»

Structure prediction for protein, nucleic-acid, and small-molecule complexes with Boltz-2 (Passaro & Wohlwend et al. 2025, github.com/jwohlwend/boltz). Reach for this skill to validate designed binders against a target, to co-fold a protein with a SMILES or CCD ligand, or to get an open-source AlphaFold3 alternative with optional binding-affinity prediction.

aipoch/open-science Agent Skills автор: aipoch Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 134 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Предсказание структуры комплексов белков, нуклеиновых кислот и малых молекул с помощью Boltz-2 (Passaro & Wohlwend et al.

Как процесс F 25/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: Cc1ccc(O

АнализаторGitHubРазработкаМаркетингДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
25/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: Cc1ccc(O
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: Cc1ccc(O
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"

Процессный рейтинг: все десять параметров 25/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: Cc1ccc(O
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): Cc1ccc(O
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1134 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.