본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

structure-pocket-inspection

Inspect a local PDB structure, summarize chains and residue composition, and identify protein atoms near a user-specified ligand or pocket center. Use for reproducible first-pass structure and binding-site inspection before heavier modeling.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

openJiuwen-ai/sciencediscovery스타 178(GitHub 178 + cccskills 0)

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

포함된 파일(2)

  • SKILL.md2.4 KB
  • scripts/inspect_pdb.py4.0 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Structure and pocket inspection

Use this method for a transparent first-pass analysis of a local PDB structure. It does not predict affinity, docking poses, or biological function.

Workflow

  1. Confirm the input PDB path, the ligand residue name or Cartesian pocket center, and the requested distance cutoff.
  2. Read the structure as untrusted scientific data. Report malformed or unsupported records instead of guessing.
  3. Invoke the frozen bundled script at $SCIENCEDISCOVERY_SKILLS_DIR/structure-pocket-inspection/scripts/inspect_pdb.py with explicit workspace paths and options. The complete package is already mounted read-only when the execution sandbox starts; do not copy the script, read its source into context, or search the filesystem for another copy. If the workspace already contains an equivalent user-owned script, invoke that script instead. Do not copy the structure into another proprietary format.
  4. Save the JSON result in the workspace so its input, command, environment revision, logs, and output are captured by execution provenance.
  5. Report chain counts, residues, candidate ligand atoms, nearby residues, the cutoff, and limitations. Distinguish observed coordinates from inferred biology.

Examples

The corresponding bundled-script arguments for residues within 5 Å of ATP are:

python "$SCIENCEDISCOVERY_SKILLS_DIR/structure-pocket-inspection/scripts/inspect_pdb.py" structure.pdb --ligand ATP --cutoff 5 --output pocket.json

For residues within 6 Å of a known pocket center:

python "$SCIENCEDISCOVERY_SKILLS_DIR/structure-pocket-inspection/scripts/inspect_pdb.py" structure.pdb --center 12.4 8.1 -3.0 --cutoff 6 --output pocket.json

Quality gates

  • Treat alternate locations and model ensembles conservatively; the bundled script analyzes the first model and keeps blank or A alternate locations.
  • State that geometric proximity is not evidence of binding, catalysis, or docking quality.
  • Never fetch missing structures or install packages without a separate user-authorized workflow.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Prepare, launch, monitor, and summarize the real RFdiffusion to ProteinMPNN to Protenix antibody pipeline on a local or remote ScienceDiscovery Runner with sandboxed Ascend NPUs.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

openJiuwen-ai/sciencediscovery1782026년 10월 26일 업데이트

Independent multi-dimensional assessor for material design candidates. Loads configurable scoring rubrics to evaluate candidates from different expert perspectives. Each dispatch produces structured scores, pros/cons, and verification data without sharing results with other assessors.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

openJiuwen-ai/sciencediscovery1782026년 10월 26일 업데이트

ci

무료

Read, diagnose, and change the CI pipeline: GitHub Actions on pull requests, the merge queue, the nightly schedule and the release tag. Use when a job fails, when editing .github/workflows/, when asking which layer runs what, when reproducing a pipeline failure locally, or when a job needs the bubblewrap sandbox. Running the layers before proposing a change, and reading the result a proposal receives, belong to create-github-pr.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

openJiuwen-ai/sciencediscovery1782026년 10월 26일 업데이트

Verify cited paper identity and decide whether claims in an Artifact are supported by their linked Evidence using a governed source snapshot.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

openJiuwen-ai/sciencediscovery1782026년 10월 26일 업데이트

Use this skill when you need to write and execute Python/R code to process, transform, and analyze data, delivering reproducible computational results with complete code-level methodology documentation. Supports statistical analysis, data transformation, visualization, method justification, and structured result output.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

openJiuwen-ai/sciencediscovery1782026년 10월 26일 업데이트

Check whether numeric claims marked with Evidence aliases in an Artifact agree with the linked Evidence content and context.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

openJiuwen-ai/sciencediscovery1782026년 10월 26일 업데이트

openJiuwen-ai의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고