소스 정보
- 저장소
- tomevault-io/skills-registry
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 19일 15:30
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 0
- 포크
- 0
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/tomevault-io/skills-registry --skill protein-design-workflow명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| Use when this capability is needed.
> Use when this capability is needed.
Review architecture and API design for the vfs-s3 project. Use when the user mentions @architect, asks to review an issue's design, discuss module boundaries, API shape, or architectural decisions for vfs-s3. Also trigger when the user wants to create an ADR (Architecture Decision Record) or evaluate a technical approach for the project. Intended for dispatch from Codex automation or Claude routines; GitHub trigger phrase: @vfs-s3-bot please prepare design doc Use when this capability is needed.
SOC 직업 분류 기준
| name | protein-design-workflow |
| description | > Use when this capability is needed. |
Target Preparation --> Backbone Generation --> Sequence Design
| | |
v v v
(pdb skill) (rfdiffusion) (proteinmpnn)
| |
v v
Structure Validation --> Filtering
| |
v v
(alphafold/chai) (protein-qc)
# Download from PDB
curl -o target.pdb "https://files.rcsb.org/download/XXXX.pdb"
# Extract target chain
# Remove waters, ligands if needed
# Trim to binding region + 10A buffer
Output: target_prepared.pdb, hotspot list
# RFdiffusion runs from the official repo, not biomodals
python run_inference.py \
inference.input_pdb=target_prepared.pdb \
contigmap.contigs=[A1-150/0 70-100] \
ppi.hotspot_res=[A45,A67,A89] \
inference.num_designs=500
modal run modal_bindcraft.py \
--input-pdb target_prepared.pdb \
--target-hotspot-residues "45,67,89" \
--number-of-final-designs 100
Output: 100-500 backbone PDBs
for backbone in backbones/*.pdb; do
modal run modal_ligandmpnn.py \
--input-pdb "$backbone" \
--params-str "--number_of_batches 8 --temperature 0.1"
done
Output: 8 sequences per backbone (800-4000 total)
# Prepare FASTA with binder + target
# binder:target format for multimer
modal run modal_alphafold.py \
--input-fasta all_sequences.fasta \
--out-dir predictions/
Output: AF2 predictions with pLDDT, ipTM, PAE
import pandas as pd
# Load metrics
designs = pd.read_csv('all_metrics.csv')
# Filter
filtered = designs[
(designs['pLDDT'] > 0.85) &
(designs['ipTM'] > 0.50) &
(designs['PAE_interface'] < 10) &
(designs['scRMSD'] < 2.0) &
(designs['esm2_pll'] > 0.0)
]
# Rank by composite score
filtered['score'] = (
0.3 * filtered['pLDDT'] +
0.3 * filtered['ipTM'] +
0.2 * (1 - filtered['PAE_interface'] / 20) +
0.2 * filtered['esm2_pll']
)
top_designs = filtered.nlargest(50, 'score')
Output: 50-200 filtered candidates
| Stage | GPU | Time (100 designs) |
|---|---|---|
| RFdiffusion | A10G | 30 min |
| ProteinMPNN | T4 | 15 min |
| Chai / AlphaFold | A100 | 4-8 hours |
| Filtering | CPU | 15 min |
| Problem | Solution |
|---|---|
| Low ipTM | Check hotspots, increase designs |
| Poor diversity | Higher temperature, more backbones |
| High scRMSD | Backbone may be unusual |
| Low pLDDT | Check design quality |
Source: adaptyvbio/protein-design-skills — distributed by TomeVault.