DD msa-search-nim
Генерируйте множественные выравнивания последовательностей (MSA) для белковых последовательностей с помощью ColabFold MSA-Search NIM. Используйте для поиска гомологов, поиска в средах UniRef30/ColabFold, выравниваний A3M или FASTA, поиска парных MSA для комплексов, структурных шаблонов PDB70, вызовов размещенного API NVIDIA или локального развертывания Docker. Для локального развертывания загрузите базы данных параллельно с помощью aria2c и запустите через NIM_MODEL_NAME (рекомендуемый быстрый путь по умолчанию, ~14 минут против более 80 минут для встроенного загрузчика); обычный запуск docker использует медленный встроенный загрузчик.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate multiple sequence alignments (MSAs) for protein sequences usi…»
Generate multiple sequence alignments (MSAs) for protein sequences using the ColabFold MSA-Search NIM. Use for homolog search, UniRef30/ColabFold env searches, A3M or FASTA alignments, paired MSA search for complexes, PDB70 structural templates, hosted NVIDIA API calls, or local Docker deployment. For local deployment, download the databases in parallel with aria2c and launch via NIM_MODEL_NAME (the recommended default fast path, ~14 min vs over 80 min for the built-in downloader); a plain docker run uses the slow built-in downloader.
Генерируйте множественные выравнивания последовательностей (MSA) для белковых последовательностей с помощью ColabFold MSA-Search NIM.
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md, references/science.md, references/parameters.md
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Write AskUserQuestion
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:78Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -fsS -H "Authorization: Bearer $NGC_API_KEY" \
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:222Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s -H "Authorization: Bearer $NGC_API_KEY" \
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:257Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s -H "Authorization: Bearer $NGC_API_KEY" \
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/api.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/science.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/parameters.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/validation.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/examples.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "permissions"
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/api.md, references/science.md, references/parameters.md
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (msa-search-nim) не совпадает с папкой (bionemo-msa-search-nim)
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4339 токенов
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 540 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.