AC protein-key-fragment-analysis
Анализ прогнозирования ключевых фрагментов последовательности белков. Выполняет полный анализ для многовидовых FASTA-последовательностей любой белковой семьи, извлекает консенсусную последовательность и идентифицирует ключевые функциональные фрагменты, статистически определяет состав аминокислот, прогнозирует основную функцию фрагментов. Применимо: (1) когда пользователь упоминает "извлечь ключевые последовательности/фрагменты белка", "проанализировать консервативные участки белка", "предсказать функциональные фрагменты белка", (2) при выполнении полного анализа для новых видов/групп, (3) при извлечении консенсусной последовательности из существующих FASTA-последовательностей и идентификации ключевых фрагментов, (4) при горизонтальном сравнении ключевых фрагментов между видами, (5) при генерации структурированного отчета об анализе. Применимо к любой белковой семье.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«蛋白质关键序列片段预测分析。对任意蛋白质家族的多物种FASTA序列执行完整分析流程，提取共识序列并识别关键功能片段、统计氨基酸组成、预测片段…»
蛋白质关键序列片段预测分析。对任意蛋白质家族的多物种FASTA序列执行完整分析流程，提取共识序列并识别关键功能片段、统计氨基酸组成、预测片段主要功能。适用于：（1）用户提到"提取蛋白关键序列/片段"、"分析蛋白保守区"、"预测蛋白功能片段"时，（2）对新物种/类群运行完整分析流程，（3）从已有FASTA序列提取共识序列并识别关键片段，（4）跨物种横向对比关键片段差异，（5）生成结构化分析报告。适用于任何蛋白质家族。
Анализ прогнозирования ключевых фрагментов последовательности белков.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 49. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1373 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.