Skill 目錄
應用提供 23 個內建 Skill。本頁按工作型別分類;條目描述隨應用提供的方法,不表示所有外部模型、依賴和服務已經安裝。
安裝應用分發的方法,見市場安裝說明。下方目錄用於選擇科研方法,不是市場版本的實時清單。
選擇前檢查可用條件
- 在 Settings 開啟 Skill,閱讀完整要求及第三方服務說明。
- 對照真實輸入型別。bulk RNA-seq 表不是單細胞 AnnData,分子繪圖也不是對接結果。
- 檢查所選執行環境和包。遠端任務應先選擇可用 Compute Host,核對環境後提交。
- 先執行小範圍任務,檢查實際輸出並保留輸入版本,再擴大規模。
manifest 還有 self-awareness、skill-creator 兩個內部資源,不作為使用者目錄條目。Personal 或 Imported 包(包括 rnaseq-count-qc)不計入這 23 個。
實現依據: manifest.json。
Environment 分組的三個應用 Skills 及 Customize 始終啟用,見啟用規則。隨應用提供的方法見內建清單,主機設定和結果送達見遠端計算。
按研究任務查詢
蛋白結構
| Skill | 輸入 | 依賴與執行條件 | 應檢查的輸出 |
|---|---|---|---|
AlphaFold2 · alphafold2 | 蛋白 FASTA,單體或複合物 | ColabFold、權重、GPU;可呼叫公共 MSA 服務 | 預測結構與置信度 |
Boltz · boltz | 蛋白、DNA、RNA、配體複合物定義 | Boltz 包、權重、GPU;按任務使用 MSA | 複合物結構、置信度及可選親和力輸出 |
Chai-1 · chai1 | 多實體 FASTA | chai-lab、權重、GPU | 全原子複合物與置信度 |
ESMFold2 · esmfold2 | 序列或複合物輸入 | Biohub esm、權重、CUDA;不同於 fair-esm | 結構預測,或按任務生成 ESMC 表徵 |
OpenFold3 · openfold3 | 蛋白、核酸、配體定義 | OpenFold3、權重訪問、CUDA 與相應核心 | 複合物結構與評分 |
蛋白設計與對接
| Skill | 輸入 | 依賴與執行條件 | 應檢查的輸出 |
|---|---|---|---|
DiffDock · diffdock | 靶標 PDB 與配體 SMILES/SDF | DiffDock 倉庫、權重和 GPU | 排序後的配體姿勢;姿勢置信度不等於親和力 |
ProteinMPNN · proteinmpnn | 骨架 PDB、設計或固定的鏈與殘基 | 倉庫、權重、torch/numpy;小任務支援 CPU | 設計序列與評分 |
LigandMPNN · ligandmpnn | 骨架及配體、金屬或核酸上下文 | 倉庫與 Python 依賴;小任務支援 CPU | 序列與回填結構 |
SolubleMPNN · solublempnn | 蛋白骨架 | ProteinMPNN 與可溶模型權重;可使用 CPU | 可溶模型先驗下的序列 |
序列與細胞
| Skill | 輸入 | 依賴與執行條件 | 應檢查的輸出 |
|---|---|---|---|
ESM-2 · fair-esm2 | 蛋白序列 | fair-esm 與權重;內建流程使用 GPU | 嵌入、機率輸出或接觸預測 |
Borzoi · borzoi | 明確基因組與座標的 DNA 視窗 | borzoi-pytorch、權重與 CUDA | 基因組軌道預測或參考/變異差值 |
Evo 2 · evo2 | DNA 序列或字首 | Evo 2 權重、相容 CUDA 和足夠記憶體 | 序列似然、嵌入或生成 DNA |
scGPT · scgpt | 帶基因詞表對映的單細胞 AnnData | scGPT、權重與 GPU | 細胞嵌入或註釋結果 |
scvi-tools · scvi-tools | 單細胞計數與批次、標籤後設資料 | scvi-tools/scanpy/anndata;內建訓練流程要求 GPU | 潛在表徵、標籤遷移或模型比較 |
證據與寫作
| Skill | 輸入 | 依賴與執行條件 | 應檢查的輸出 |
|---|---|---|---|
Literature Review · literature-review | 問題、文獻 ID 或論文 | 來源檢索;OpenAlex 操作需要其金鑰 | 可追溯的證據綜合與引用 |
Indication Dossier · indication-dossier | 以患者群體定義的適應證 | 研究工具和來源訪問 | 可繼續的階段檔案及研究報告 |
環境與計算
| Skill | 輸入 | 依賴與執行條件 | 應檢查的輸出 |
|---|---|---|---|
Environment & Packages · env-management | 缺包或版本問題 | 選定 Python/R 及可訪問的包源 | 包檢查、託管安裝和匯入驗證 |
Compute Environment Setup · compute-env-setup | SSH/Slurm 主機上的命名環境 | 已配置主機,使用者或管理員管理啟用檔案 | 環境準備指引與驗證記錄 |
Remote Compute (SSH) · remote-compute-ssh | 工作負載和可用 Compute Host | SSH 憑據、主機和適用的排程器 | 任務提交、結果收集與釋出 |
資源與圖表創作
| Skill | 輸入 | 依賴與執行條件 | 應檢查的輸出 |
|---|---|---|---|
Customize · customize | Skill 或 Specialist 修改需求 | 可用 Agent 及原生資源操作 | 儲存後可重新讀取的包或角色 |
Figure Style · figure-style | 真實資料及一張最終圖 | Notebook 函式與繪相簿 | 檢查過資料與標籤的圖 |
Figure Composer · figure-composer | 一條主張與不可變資料版本引用 | Main Agent、委派、繪圖與複核 | 多面板圖及複核記錄 |
Paper Narrative · paper-narrative | 稿件或摘要、圖注及完整圖組 | 可追溯檔案版本與複核工具 | 論文簡報與圖組論證順序 |
按具體方法準備依賴、權重和計算資源。小型 ProteinMPNN CLI 示例見科學工具,GPU 條件見遠端計算;這些示例不覆蓋全部蛋白預測或訓練方法。