Skill 目录
应用提供 23 个内置 Skill。本页按工作类型分类;条目描述随应用提供的方法,不表示所有外部模型、依赖和服务已经安装。
安装应用分发的方法,见市场安装说明。下方目录用于选择科研方法,不是市场版本的实时清单。
选择前检查可用条件
- 在 Settings 打开 Skill,阅读完整要求及第三方服务说明。
- 对照真实输入类型。bulk RNA-seq 表不是单细胞 AnnData,分子绘图也不是对接结果。
- 检查所选运行环境和包。远程任务应先选择可用 Compute Host,核对环境后提交。
- 先运行小范围任务,检查实际输出并保留输入版本,再扩大规模。
manifest 还有 self-awareness、skill-creator 两个内部资源,不作为用户目录条目。Personal 或 Imported 包(包括 rnaseq-count-qc)不计入这 23 个。
实现依据: manifest.json。
Environment 分组的三个应用 Skills 及 Customize 始终启用,见启用规则。随应用提供的方法见内置清单,主机设置和结果送达见远程计算。
按研究任务查找
蛋白结构
| Skill | 输入 | 依赖与执行条件 | 应检查的输出 |
|---|---|---|---|
AlphaFold2 · alphafold2 | 蛋白 FASTA,单体或复合物 | ColabFold、权重、GPU;可调用公共 MSA 服务 | 预测结构与置信度 |
Boltz · boltz | 蛋白、DNA、RNA、配体复合物定义 | Boltz 包、权重、GPU;按任务使用 MSA | 复合物结构、置信度及可选亲和力输出 |
Chai-1 · chai1 | 多实体 FASTA | chai-lab、权重、GPU | 全原子复合物与置信度 |
ESMFold2 · esmfold2 | 序列或复合物输入 | Biohub esm、权重、CUDA;不同于 fair-esm | 结构预测,或按任务生成 ESMC 表征 |
OpenFold3 · openfold3 | 蛋白、核酸、配体定义 | OpenFold3、权重访问、CUDA 与相应内核 | 复合物结构与评分 |
蛋白设计与对接
| Skill | 输入 | 依赖与执行条件 | 应检查的输出 |
|---|---|---|---|
DiffDock · diffdock | 靶标 PDB 与配体 SMILES/SDF | DiffDock 仓库、权重和 GPU | 排序后的配体姿势;姿势置信度不等于亲和力 |
ProteinMPNN · proteinmpnn | 骨架 PDB、设计或固定的链与残基 | 仓库、权重、torch/numpy;小任务支持 CPU | 设计序列与评分 |
LigandMPNN · ligandmpnn | 骨架及配体、金属或核酸上下文 | 仓库与 Python 依赖;小任务支持 CPU | 序列与回填结构 |
SolubleMPNN · solublempnn | 蛋白骨架 | ProteinMPNN 与可溶模型权重;可使用 CPU | 可溶模型先验下的序列 |
序列与细胞
| Skill | 输入 | 依赖与执行条件 | 应检查的输出 |
|---|---|---|---|
ESM-2 · fair-esm2 | 蛋白序列 | fair-esm 与权重;内置流程使用 GPU | 嵌入、概率输出或接触预测 |
Borzoi · borzoi | 明确基因组与坐标的 DNA 窗口 | borzoi-pytorch、权重与 CUDA | 基因组轨道预测或参考/变异差值 |
Evo 2 · evo2 | DNA 序列或前缀 | Evo 2 权重、兼容 CUDA 和足够内存 | 序列似然、嵌入或生成 DNA |
scGPT · scgpt | 带基因词表映射的单细胞 AnnData | scGPT、权重与 GPU | 细胞嵌入或注释结果 |
scvi-tools · scvi-tools | 单细胞计数与批次、标签元数据 | scvi-tools/scanpy/anndata;内置训练流程要求 GPU | 潜在表征、标签迁移或模型比较 |
证据与写作
| Skill | 输入 | 依赖与执行条件 | 应检查的输出 |
|---|---|---|---|
Literature Review · literature-review | 问题、文献 ID 或论文 | 来源检索;OpenAlex 操作需要其密钥 | 可追溯的证据综合与引用 |
Indication Dossier · indication-dossier | 以患者群体定义的适应证 | 研究工具和来源访问 | 可继续的阶段文件及研究报告 |
环境与计算
| Skill | 输入 | 依赖与执行条件 | 应检查的输出 |
|---|---|---|---|
Environment & Packages · env-management | 缺包或版本问题 | 选定 Python/R 及可访问的包源 | 包检查、托管安装和导入验证 |
Compute Environment Setup · compute-env-setup | SSH/Slurm 主机上的命名环境 | 已配置主机,用户或管理员管理激活文件 | 环境准备指引与验证记录 |
Remote Compute (SSH) · remote-compute-ssh | 工作负载和可用 Compute Host | SSH 凭据、主机和适用的调度器 | 任务提交、结果收集与发布 |
资源与图表创作
| Skill | 输入 | 依赖与执行条件 | 应检查的输出 |
|---|---|---|---|
Customize · customize | Skill 或 Specialist 修改需求 | 可用 Agent 及原生资源操作 | 保存后可重新读取的包或角色 |
Figure Style · figure-style | 真实数据及一张最终图 | Notebook 函数与绘图库 | 检查过数据与标签的图 |
Figure Composer · figure-composer | 一条主张与不可变数据版本引用 | Main Agent、委派、绘图与复核 | 多面板图及复核记录 |
Paper Narrative · paper-narrative | 稿件或摘要、图注及完整图组 | 可追溯文件版本与复核工具 | 论文简报与图组论证顺序 |
按具体方法准备依赖、权重和计算资源。小型 ProteinMPNN CLI 示例见科学工具,GPU 条件见远程计算;这些示例不覆盖全部蛋白预测或训练方法。