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에스엠

단백질 서열, 구조, 기능을 넘나드는 생성적 다모달 단백질 디자인인 ESM3과 효율적인 단백질 임베딩 및 표현인 ESM C를 포함한 단백질 언어 모델용 종합 툴킷. 단백질 서열, 구조 또는 기능 예측 작업; 새로운 단백질 설계; 단백질 임베딩 생성; 역 접힘 수행; 또는 단백질 엔지니어링 작업을 할 때 이 기술을 사용하세요. 로컬 모델 사용과 확장 가능한 추론용 클라우드 기반 Forge API를 모두 지원합니다.

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당신이 되다

사용 사례

다음 시나리오에 적합

✦ 01🔍

커밋 전 검증

저장소에 커밋하기 전에 코드가 요구사항을 충족하는지 확인하십시오

✦ 02📋

기능 완료 확인

구현이 원래 기능 사양과 일치하는지 확인하십시오

✦ 03🚀

배포 전 리뷰

프로덕션 환경에 배포하기 전에 잠재적인 문제를 식별하세요

✦ 04👥

팀 협업 도우미

분산 개발 팀 간의 코드 리뷰 프로세스를 표준화

측정된 효과

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

50%

더 빠른 피드백 주기

초기 품질 검사를 자동화하여 코드 리뷰 시간을 단축하세요

80%

배포 후 버그 감소

문제를 조기에 발견하여 긴급 수정과 핫픽스를 최소화하세요.

3x

코드 검토 범위 확대

인적 리소스를 확장하지 않고 코드를 더 철저하게 검토하기

장착 내용

무엇이 들어 있나

파일 · 태그 · 3단계 설치

소스 리포지토리에서 스킬 파일을 다운로드하거나 복사합니다.
스킬 파일을 Claude의 skills 디렉토리(~/.claude/skills/)에 넣습니다.
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하면 스킬이 자동으로 로드됩니다.
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/esm/skill.md ~/.claude/skills/

팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.

관련 태그

#ai-ml#authentication#documentation#git#python#testing

기술 정보

작성자
K-Dense-AI
카테고리
Development
파일 크기
10.25 KB
소스 리포지토리
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
라이선스
MIT
메타데이터
YAML 메타데이터 포함
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자동화된 단백질 테스트 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼입니다. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 또한 API를 통해 실험을 제출하고, 실험 상태를 추적하며, 결과를 다운로드하고, 계산 도구(NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM)를 사용하여 발현을 개선하기 위해 단백질 서열을 최적화하거나, 습식 실험 검증을 통한 단백질 설계 워크플로를 관리할 때도 사용하세요.

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이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 분할 및 유사성 검색을 포함한 시계열 머신러닝 작업에 사용해야 합니다. 표준 ML 접근법을 넘어 전문 알고리즘이 필요한 시간적 데이터, 순차 패턴 또는 시간 인덱스 관측을 처리할 때 사용하세요. 특히 scikit-learn과 호환되는 API로 단변량 및 다변량 시계열 분석에 적합합니다.

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공개 agents.md 규약에 따라 AGENTS.md 파일을 생성하고 유지하세요. AI 에이전트 워크플로에 대한 문서 작성, 온보딩 가이드, 또는 프로젝트 간 에이전트 상호작용 패턴을 표준화할 때 사용하세요.

Frontend11 KB
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