CF diffdock
Предсказание положений связывания малых молекул с помощью DiffDock-L (Corso et al. 2023/2024, github.com/gcorso/DiffDock) — слепое диффузионное докирование, которое помещает лиганд в карман белка без предопределенного поля поиска и ранжирует образцы с помощью обученной модели уверенности. Используйте этот навык для докирования SMILES или SDF против PDB, для генерации ранжированных 3D-положений для библиотеки малых фрагментов или для получения начального положения для последующего переранжирования. DiffDock предсказывает геометрию, а не сродство.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Predict small-molecule binding poses with DiffDock-L (Corso et al. 202…»
Predict small-molecule binding poses with DiffDock-L (Corso et al. 2023/2024, github.com/gcorso/DiffDock) — blind diffusion docking that places a ligand into a protein pocket without a predefined search box and ranks the samples with a learned confidence model. Reach for this skill to dock a SMILES or SDF against a PDB, to generate ranked 3D poses for a small fragment library, or to get a starting pose for downstream rescoring. DiffDock predicts geometry, not affinity.
Предсказание положений связывания малых молекул с помощью DiffDock-L (Corso et al.
Как процесс F 33/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requirements"
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1013 токенов
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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.