Валидация белковых дизайнов с Adaptyv
Командам, работающим с белками, нужны понятные рабочие процессы для внешней валидации в экспериментальной лаборатории. Этот навык помогает настроить Adaptyv API, отправлять анализы, отслеживать их выполнение и просматривать результаты.
Остановитесь и запросите подтверждение перед установкой.
Проверьте план и получите явное согласие пользователя перед изменением файлов.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "adaptyv" from https://skillstore.io/skills/davila7-adaptyv.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-adaptyv/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «adaptyv». Спланируй анализ связывания для трех вариантов антител против известной цели.
Ожидаемый результат:
Ответ описывает подготовку FASTA, метаданные цели, выбор анализа связывания, шаги отправки и последующие проверки статуса.
Использование «adaptyv». Сравни проверки оптимизации последовательностей перед тестированием экспрессии.
Ожидаемый результат:
Ответ кратко описывает предикторы растворимости, ограничения по остаткам, проверки естественности и критерии отбора кандидатов.
Использование «adaptyv». Объясни, как получить завершенные результаты Adaptyv.
Ожидаемый результат:
Ответ описывает поиск статуса, планирование скачивания результатов, локальные имена файлов и обработку уведомлений через webhooks.
Most static findings are documentation false positives, including Markdown fences, placeholder credentials, FASTA text, and biology terminology misread as reconnaissance. The real security concern is disclosed but meaningful external network activity: examples send protein sequences and bearer tokens to hardcoded third-party endpoints, including an opaque AWS Lambda URL.
Это реальные локальные возможности, которые могут ожидаться для этого навыка, поэтому они требуют проверки, но не считаются подтверждённым вредоносным поведением.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/davila7-adaptyv/audits/14?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-adaptyv?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-adaptyv?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-adaptyv/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-adaptyv.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>davila7. (2026). adaptyv security audit report (audit version 14) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-adaptyv/audits/14@techreport{davila7-davila7-adaptyv-2026,
author = {davila7},
title = {adaptyv security audit report (audit version 14)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {14},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-adaptyv/audits/14},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "adaptyv security audit report (audit version 14)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-adaptyv/audits/14"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-adaptyv:audit:14"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
k-dense-ai-adaptyv
2026-09-09
davila7-adaptyv
2026-09-09
Подготовьте FASTA-последовательности, выберите типы анализов и отправьте задания на валидацию через Adaptyv API.
Проверьте растворимость и естественность последовательностей перед выбором вариантов для тестирования в экспериментальной лаборатории.
Спланируйте опрос статуса, webhook-уведомления и шаги скачивания результатов для текущих экспериментов.
Помоги мне настроить рабочий процесс Adaptyv API с ADAPTYV_API_KEY, необходимыми пакетами и проверкой подключения.
Подготовь план отправки в Adaptyv для одной белковой последовательности, включая форматирование FASTA, тип анализа и метаданные.
Спроектируй пакетный рабочий процесс валидации Adaptyv для этих вариантов, с метаданными, деталями цели и отслеживанием статуса.
Построй сквозной рабочий процесс, который проверяет последовательности на растворимость, выбирает лучших кандидатов и отправляет их в Adaptyv.
Автор
davila7Лицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/adaptyvСсылка
b959ebfd1043a07c0c4378ab94ca4342cb0259f5
Актуальность поддержки
24.07.2026
Использование
5 загрузок · 193 просмотров
Структура файлов
Создание исследовательских постеров в LaTeX
Исследовательские постеры сложно форматировать и проверять для печати в LaTeX. Этот навык предоставляет шаблоны, рекомендации по макету и проверки PDF для постеров, готовых к конференции.
Создавайте маркетинговый контент, готовый для SEO
Маркетинговым командам нужен понятный контент, который соответствует голосу бренда и поисковым целям. Этот навык предоставляет шаблоны, скрипты анализа и рекомендации по платформам для повторяемого производства контента.
Создание структурированных планов медицинского лечения
Клинические планы лечения часто оказываются непоследовательными, слишком объемными или сложными для проверки. Этот навык предоставляет специализированные шаблоны, измеримые цели, временные рамки и локальные средства контроля качества.
Создание структурированных клинических отчетов
Клиническим командам нужны понятные отчеты, соответствующие медицинским и регуляторным стандартам. Этот навык предоставляет шаблоны, чек-листы и рекомендации по валидации для описаний клинических случаев, диагностических отчетов, исследований и заметок о пациентах.
Анализ файлов научных данных
Файлы научных данных сложно исследовать, поскольку каждый формат по-разному хранит структуру и метаданные. Этот навык определяет форматы, оценивает качество данных и создает практические отчеты по разведочному анализу данных в формате markdown.
Запуск рабочих процессов молекулярного докинга DiffDock
Настройка молекулярного докинга часто завершается неудачей, поскольку сложно согласовать входные данные, параметры и оценки уверенности. Этот навык помогает выполнять рабочие процессы DiffDock от подготовки до анализа результатов.
Запросы к биоинформационным сервисам с помощью BioServices
от K-Dense-AI
Биоинформационная работа часто требует отдельных API для белков, путей, соединений и идентификаторов. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code планировать рабочие процессы BioServices в основных публичных базах данных.
Анализ доказательных данных Open Targets
от K-Dense-AI
Командам по разработке лекарств нужен быстрый доступ к данным о мишенях и заболеваниях. Этот skill выполняет запросы к Open Targets и помогает интерпретировать доказательные данные для исследовательских решений.
Маршрутизация рабочих процессов биомедицинских исследований
от Yuan1z0825
Биомедицинские и клинические задачи часто требуют правильной базы данных, рабочего процесса и границ безопасности. Этот навык направляет запросы через крупный индекс медицинских возможностей и добавляет стандарты доказательности, конфиденциальности и воспроизводимости.
Поиск структур PDB для исследований
от K-Dense-AI
Работа в структурной биологии часто требует быстрого доступа к публичным структурам белков и нуклеиновых кислот. Этот skill помогает Claude, Codex и Claude Code выполнять поиск в RCSB PDB, получать метаданные и загружать координатные файлы.
Анализ филогенетических деревьев с ETE
от K-Dense-AI
Работа с филогенетическими деревьями часто требует преобразования форматов, поиска по таксономии, анализа событий и понятных рисунков. Этот навык направляет Claude, Codex и Claude Code в рабочих процессах ETE и вспомогательных скриптах.
Анализ исследовательских данных DrugBank
от K-Dense-AI
Данные DrugBank сложно загружать, разбирать и использовать в исследовательских рабочих процессах. Этот навык помогает выполнять структурированные запросы, проверки взаимодействий, анализ мишеней и рабочие процессы с химическими свойствами.