소스 정보
- 저장소
- InternScience/Agents-A1
- 최근 소스 활동
- 2026년 6월 26일 11:28
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 549
- 포크
- 53
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/InternScience/Agents-A1 --skill molclaw-esmfold명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | molclaw-esmfold |
| description | Use ESMFold model to predict 3D structure of the input protein sequence. |
| license | MIT license |
| metadata | {"skill-author":"PJLab"} |
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"]
After calling this tool, you MUST download all output structure files from the MCP server to the local workspace using server_file_to_base64. A tool call is NOT considered complete until its output files have been downloaded and verified locally (ls -la <file> — size must be > 0).
import base64, os
response = await client.session.call_tool(
"server_file_to_base64",
arguments={"file_path": result["output_file"]} # or relevant output field
)
dl = client.parse_result(response)
local_path = "stepNN_descriptive_name.ext"
with open(local_path, "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(dl["base64_string"]))
assert os.path.getsize(local_path) > 0, f"Download failed: {local_path}"
Download policy: All structure output files are Category A (user-critical) — essential for user verification, downstream analysis, and reproducibility. When in doubt, download. Over-collection is always preferred over under-collection.
After ESMFold prediction, check pLDDT (stored in B-factor column):
ESMFold structures use 1-based sequential numbering from the input sequence. If the task references UniProt residue numbers, apply molclaw-residue-mapper to build the mapping before any residue-specific analysis.
ESMFold quality degrades significantly for sequences > 800 residues. For longer proteins, use Chai-1 (molclaw-chai1-predict) instead.
Predict the ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) properties of the input molecules.
Predict binding affinity between target protein sequence and small molecule SMILES using Boltz-2.
Predict protein structures with Chai-1 from sequence or FASTA input and return model scoring summaries.
SOC 직업 분류 기준