NOTE: molecule and target inputs and your NGC_API_KEY are transmitted to external NVIDIA-hosted API endpoints on every call. Use local NIM containers for confidential or proprietary data. Run a complete computational drug discovery pipeline using NVIDIA BioNeMo NIMs: generate drug-like molecules with GenMol, dock them to a protein target with DiffDock, then predict binding affinity with Boltz2. Use this skill whenever the user wants to generate and screen small molecule drug candidates, perform hit discovery, optimize leads against a protein target, or do virtual screening combining molecule generation, docking, and affinity prediction. Triggers on: drug discovery pipeline, hit discovery, lead optimization, virtual screening, molecule generation, molecular docking, binding affinity, GenMol, DiffDock, Boltz2, SMILES, SAFE notation, NIM microservice. This is a multi-step pipeline composing three BioNeMo NIMs.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Official NVIDIA-authored guidance for NVIDIA cuDF GPU DataFrames, pandas acceleration, dask-cuDF, ETL, joins, groupby, CSV/Parquet I/O, nullable semantics, and multi-GPU DataFrame workloads.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Generate novel drug-like molecules using the GenMol NIM microservice. Use for de novo generation, scaffold decoration, motif extension, lead optimization, SAFE notation, QED or LogP ranking, hosted NVIDIA API calls, or local Docker deployment. GenMol takes SAFE notation in the smiles field, not ordinary SMILES.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Generate and analyze DNA sequences using NVIDIA's Evo 2 BioNeMo NIM microservice. Use for Evo2/Evo 2, DNA generation, genomic sequence generation, hosted generation, local Docker deployment, local forward passes, layer outputs, logits, sampled probabilities, and BioNeMo NIM workflows.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Run DiffDock molecular docking via NVIDIA NIM to predict small-molecule binding poses against protein targets. Use for DiffDock, molecular docking, ligand docking, blind docking, SMILES or SDF ligands, ranked poses, confidence scores, hosted NVIDIA API, or local Docker deployment.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Bootstrap the KERMT agent environment — verify host docker + nvidia-container-toolkit, build the kermt:latest image from the repo's Dockerfile if it doesn't yet exist, and run a GPU smoke test inside the container. Every other kermt-* skill depends on this; invoke it first.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Launch AutoMagicCalib microservice and web UI from NGC release images via Docker Compose. Use when user says 'deploy auto calibration', 'launch auto calibration', 'launch AMC', 'start MS+UI', or 'set up auto-magic-calib'. Requires NGC API key.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Calibrates pre-recorded `cam_*.mp4` datasets through the AutoMagicCalib REST API. Use for user-supplied local MP4s; route live RTSP streams to `amc-run-rtsp-calibration`.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Use when porting circuits from another framework (e.g. Qiskit) into CUDA-Q kernels while preserving the source algorithm and validation fidelity.
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Stage 3 of Clinical ASR Flywheel. Score a NeMo manifest, produce the five-section KER leaderboard (by-ipa_source diagnostic). Not for ASR auth (/riva-asr).
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Stage 2 of the Clinical ASR Flywheel. Use when curating clinical terms, tagging IPA, and synthesizing a NeMo manifest. NOT for scoring (use /digital-health-clinical-asr-eval).
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NVIDIA/skills☆ 3.6천2026년 10월 18일 업데이트
Install cuOpt for Python, C, or server via pip, conda, or Docker; verify the install. For building cuOpt from source, see cuopt-developer.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
LP, MILP, and QP (beta) with cuOpt — Python, C, and CLI. Use when the user is solving LP, MILP, or QP with any cuOpt interface.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
Modify, build, test, debug, and contribute to NVIDIA cuOpt (C++/CUDA, Python, server, CI). Use for solver internals, PRs, DCO, and code conventions.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
Trace, complete, and interpret the Pareto frontier across competing objectives using repeated single-objective cuOpt solves (weighted-sum and ε-constraint).
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
Vehicle routing (VRP, TSP, PDP) with cuOpt — Python API only. Use when the user is building or solving routing in Python.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
After solving a non-trivial problem, detect generalizable learnings and propose skill updates. Always active — applies to every interaction.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
LP, MILP, QP — concepts, problem-text parsing, and formulation patterns (parameters, constraints, decisions, objective). Concepts only; no API.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
cuOpt REST server — start server, endpoints, Python/curl client examples. Use when the user is deploying or calling the REST API.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트
Base rules for end users calling NVIDIA cuOpt (routing/LP/MILP/QP/install/server). Not for cuOpt internals — use cuopt-developer for those.
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NVIDIA/cuopt☆ 1.1천2026년 10월 17일 업데이트