SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD proteinmpnn-nim

Запустите обратное сворачивание ProteinMPNN через NVIDIA NIM для проектирования последовательностей белков для целевой основной структуры. Отправляет предоставленные пользователем файлы PDB и параметры проектирования на размещенный API NVIDIA, аутентифицированный с помощью ключа API среды, или на выбранный пользователем локальный NIM. Используйте для проектирования последовательностей, перепроектирования основной структуры, фиксированных цепей и остатков, исключенных аминокислот, температуры выборки, растворимой модели, локального Docker и вывода в формате multi-FASTA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run ProteinMPNN inverse folding via NVIDIA NIM to design protein seque…»

Run ProteinMPNN inverse folding via NVIDIA NIM to design protein sequences for a target backbone. Sends user-provided PDB files and design parameters to NVIDIA's hosted API, authenticated with an environment API key, or to a user-selected local NIM. Use for sequence design, backbone redesign, fixed chains and residues, omit_AAs, sampling temperature, soluble model, local Docker, and multi-FASTA output.

ClawHub Agent Skills автор: NVIDIA 1 файл тело ≈ 1 844 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Запустите обратное сворачивание ProteinMPNN через NVIDIA NIM для проектирования последовательностей белков для целевой основной структуры.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md, scripts/design.py, references/examples.md

ИнтеграцияDockerИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md, scripts/design.py, references/examples.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Write AskUserQuestion

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/design.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/validation.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/science.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/parameters.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md, scripts/design.py, references/examples.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): references/api.md, scripts/design.py, references/examples.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (proteinmpnn-nim) не совпадает с папкой (bionemo-proteinmpnn-nim)
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1844 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.