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esm

Name: esm
Author: K-Dense-AI

コンテンツリビジョン r1 中リスク ⚡ スクリプトを含む🌐 ネットワークアクセス📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド

ESMモデルでタンパク質を設計する

タンパク質設計には、配列、構造、機能にまたがる専門的なモデルワークフローが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、生成、埋め込み、逆フォールディング、Forge APIの使用に関する実践的なESMガイダンスを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)

📊 68 十分

自分のエージェントでインストール

このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。

エージェントリクエスト

Review the Skillstore skill "esm" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-esm.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-esm/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。

Markdown詳細 GET /skills/k-dense-ai-esm.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-esm/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-esm/lockfile

テストする

「esm」を使用しています。短いタンパク質配列から構造を予測するのを手伝ってください。

期待される結果:

回答では、ESM3の構造トラックワークフローを概説し、必要な入力を説明し、下流で使用する前に予測座標を検証することを推奨します。

「esm」を使用しています。タンパク質ファミリーのデータセット用の埋め込みが必要です。

期待される結果:

回答では、ESM Cモデル、バッチ処理戦略、平均プーリング手法、下流分析向けのクラスタリングワークフローを推奨します。

「esm」を使用しています。ローカルESMとForge APIのどちらを使うべきですか？

期待される結果:

回答では、ローカルでの実験、クラウドモデルの品質、スループット、トークン処理、データプライバシーへの影響を比較します。

セキュリティ監査

中リスク

v9 • 2026/7/9 バージョン別レポートを開く

Static findings are mostly false positives caused by markdown examples, scientific file outputs, legitimate Forge API documentation, and model method names. No prompt injection or malware-like code execution was found, but the skill contains promotional steering toward an external hosted platform.

スキャンされたファイル

2,876

解析済み行数

レビュー項目

誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

中

SKILL.md:305-306

Promotional steering to external hosted platform

SKILL.md instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This is not malware, but it can steer users toward an external service for commercial promotion without being part of the core ESM task.

The prose directly instructs future assistant behavior and names an external hosted platform. It is visible in the skill content and is separate from the protein modeling functionality.

リスク要因

⚡ スクリプトを含む (3)

evaluation.json:51 evaluation.json:54 references/esm-c-api.md:338

🌐 ネットワークアクセス (15)

evaluation.json:168 references/esm-c-api.md:575 references/forge-api.md:186 references/forge-api.md:368 references/forge-api.md:38 references/forge-api.md:80 SKILL.md:51 SKILL.md:248 SKILL.md:292 SKILL.md:293 SKILL.md:294 SKILL.md:296 SKILL.md:297 SKILL.md:298 SKILL.md:303

📁 ファイルシステムへのアクセス (13)

references/esm-c-api.md:462 references/esm3-api.md:55 references/esm3-api.md:191 references/forge-api.md:328 references/forge-api.md:463 references/forge-api.md:438 references/workflows.md:515 references/workflows.md:92 references/workflows.md:95 references/workflows.md:278 references/workflows.md:283 references/workflows.md:436 references/workflows.md:634

⚙️ 外部コマンド (41)

監査者: claude 監査履歴を表示 →

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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-esm/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-esm/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-esm?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-esm?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-esm/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-esm.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

K-Dense-AI. (2026). esm security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-esm/audits/9

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-esm-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {esm security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-esm/audits/9},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "esm security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-esm/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-esm:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

バリアントを比較

インストール可能なバリアント 2 件

各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。

このバリアントが首位の理由

Skillstore スコアが最高

作者 / ソース Skillstore スコア証拠の信頼度 Skillstore 利用状況更新済み

K-Dense-AI 推奨現在

k-dense-ai-esm

Skillstore スコア 68

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 12

更新済み

2026-09-09

davila7

davila7-esm

Skillstore スコア 67

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 8

更新済み

2026-09-09

Skillstore スコア

このスコアの理由証拠の信頼度: 高

アーキテクチャ

保守性

コンテンツ

コミュニティ

仕様準拠

作成できるもの

候補タンパク質を生成する

配列プロンプトを作成し、ESM3の生成設定を選択し、構造および機能トラックで候補を改良します。

タンパク質表現を分析する

類似検索、クラスタリング、分類、データセット探索のためにESM C埋め込みを生成します。

スケーラブルな推論をプロトタイプする

バッチ生成、キャッシュ、本番運用に近いリトライパターンについて、ローカルモデルとForge APIの使用を比較します。

これらのプロンプトを試す

ESMモデルを選択する

500個の配列を使うタンパク質配列解析タスクがあります。ESM3とESM Cのどちらを選ぶべきか判断するのを手伝い、トレードオフを説明してください。

タンパク質配列を生成する

ESM3の概念を使用して、蛍光タンパク質機能アノテーションを持つ150アミノ酸の候補タンパク質を設計してください。

埋め込みワークフローを構築する

FASTAデータセットを埋め込み、配列をクラスタリングし、代表的なタンパク質を要約するESM Cワークフローを計画してください。

スケーラブルなForgeパイプラインを設計する

10,000件のタンパク質生成リクエスト向けに、チェックポイント、キャッシュ、リトライ、プライバシー考慮事項を備えたForge APIバッチパイプラインを設計してください。

ベストプラクティス

より大規模なForgeモデルを使用する前に、プロトタイプでは小規模なローカルモデルから始めます。
同じ入力を使って分析を繰り返す場合は、埋め込みと生成出力をキャッシュします。
生成されたタンパク質を使用する前に、バイオセーフティ、プライバシー、検証要件を確認します。

回避

生成されたタンパク質を実験的に検証済みの結果として扱わないでください。
承認なしに専有のタンパク質配列をクラウドAPIに送信しないでください。
ワークフローの品質とコストをテストする前に最大のモデルを選択しないでください。

よくある質問

このスキルは何を支援しますか？

タンパク質生成、構造予測、逆フォールディング、埋め込みのためにESM3とESM Cを扱うユーザーを支援します。

ESMモデルを直接実行できますか？

このスキルはガイダンスと例を提供します。実際に実行できるかどうかは、ユーザー環境、インストール済みパッケージ、モデルアクセス、ハードウェアによって異なります。

ESM3とESM Cの違いは何ですか？

ESM3は、配列、構造、機能にまたがるマルチモーダル生成に使用されます。ESM Cは効率的なタンパク質埋め込みに重点を置いています。

Forge APIの使用にはプライバシー上の影響がありますか？

はい。Forge APIの例ではデータが外部サービスに送信されるため、ユーザーは機密性の高い配列を送信する前にポリシー要件を確認する必要があります。

生成されたタンパク質はラボで使用できる状態ですか？

いいえ。生成されたタンパク質は、実用前に計算上のチェック、安全性レビュー、実験的検証が必要です。

Claude Codeはこのスキルをスクリプトに使用できますか？

はい。Claude Codeは例を使用してワークフローの下書きを支援できますが、ユーザーは実行前にコマンドと出力を確認する必要があります。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT license

Skillstore リビジョン

バージョンに関する注意

作者はバージョンを宣言していません。

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/esm

参照

1ffa7643651792ccb4bd3b15d924d2c97edff755

メンテナンスの新しさ

2026/7/20

利用状況

7 ダウンロード · 393 閲覧

ファイル構成

📁 references/

📄 esm-c-api.md

📄 esm3-api.md

📄 forge-api.md

📄 workflows.md

📄 evaluation.json

Open Targetsの創薬データを探索する

作成者 davila7

創薬チームには、遺伝子、疾患、エビデンス、既知薬を結び付ける信頼性の高い方法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがOpen Targetsのクエリとエビデンス解釈を行う際のガイドになります。

データ＆アナリティクス表示

esm

自分のエージェントでインストール

エージェントが読めるリソース

テストする

セキュリティ監査

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

リスク要因

レポートリンクをコピー

Markdownバッジ

HTMLバッジ

埋め込みカード

APA形式の引用

BibTeX形式の引用

CITATION.cff

バリアントを比較

Skillstore スコア

作成できるもの

候補タンパク質を生成する

タンパク質表現を分析する

スケーラブルな推論をプロトタイプする

これらのプロンプトを試す

ベストプラクティス

回避

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