AA research-project-designer
Используйте этот навык для ЛЮБОЙ задачи, связанной с компьютерным дизайном лекарств (CADD), вычислительной химией, структурной биоинформатикой, молекулярным моделированием или ИИ-разработкой лекарств. Активируйте, когда пользователь упоминает: докинг, связывающие карманы, МД-симуляцию, молекулярную динамику, SASA, электростатику, Пуассона-Больцмана, PDB-файлы, силовые поля, AlphaFold, взаимодействие белок-лиганд, лекарственность, возмущение свободной энергии (FEP), скрытые карманы, штраф за десольватацию, фармакофор, или просит разработать/проверить/отладить любой рабочий процесс вычислительной биологии или биофизики — даже если это не явно сформулировано как задача «разработки исследования». Также активируйте, когда пользователь делится кодом NumPy/MDAnalysis/RDKit/OpenMM и просит оптимизации, отладки или рецензирования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill for ANY task involving Computer-Aided Drug Design (CADD…»
Use this skill for ANY task involving Computer-Aided Drug Design (CADD), computational chemistry, structural bioinformatics, molecular modeling, or AI-driven drug discovery. Trigger whenever the user mentions: docking, binding pockets, MD simulation, molecular dynamics, SASA, electrostatics, Poisson- Boltzmann, PDB files, force fields, AlphaFold, protein-ligand interaction, druggability, free energy perturbation (FEP), cryptic pockets, desolvation penalty, pharmacophore, or asks to design/audit/debug any computational biology or biophysics workflow — even if they don't explicitly frame it as a "research design" task. Also trigger when the user shares NumPy/MDAnalysis/ RDKit/OpenMM code and asks for optimization, debugging, or peer review.
Используйте этот навык для ЛЮБОЙ задачи, связанной с компьютерным дизайном лекарств (CADD), вычислительной химией, структурной биоинформатикой, молекулярным…
Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 995 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 748 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.