القائمة
Use ESMFold model to predict 3D structure of the input protein sequence.
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/InternScience/MolClaw --skill molclaw-esmfoldيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
All tools utilized within MolClaw skills connect via the MCP protocol. This skill is the unified guide for connecting to the deployed MCP server before invoking tools.
Formats extracted execution patterns into standard MolClaw skill documents. Accepts structured input from the Skill Crystallization Meta-Workflow (L2-12) and outputs a properly formatted L1 or L2 skill document conforming to MolClaw conventions. This skill ensures that auto-generated skills are structurally identical to expert-curated skills, enabling seamless integration into the skill matching and loading pipeline.
Predict the ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) properties of the input molecules.
عرض SKILL.md
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | molclaw-esmfold |
| description | Use ESMFold model to predict 3D structure of the input protein sequence. |
| license | MIT license |
| metadata | {"skill-author":"PJLab"} |
Note:
molclaw-file-transfer before execution.molclaw-pdbfixer before execution.molclaw-scp-server to complete tool invocation.The description of tool pred_protein_structure_esmfold.
Use the ESMFold model for protein 3D structure prediction.
Args:
sequence (str): Protein sequence
Return:
status: success/error
msg: message
pdb_path (str): The predicted pdb file path
How to use tool pred_protein_structure_esmfold :
response = await client.session.call_tool(
"pred_protein_structure_esmfold",
arguments={
"sequence": sequence
}
)
result = client.parse_result(response)
pred_protein_structure = result["pdb_path"]