BAGEL Script Builder — скилл
Скилл bagel-script-builder из репозитория BAGEL по описанию цели пишет сценарий дизайна белка и запуск серий на кластере.
- 148 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сценарии запускают тяжелые вычисления и отправки на кластер, что стоит денег и времени.
- Сгенерированный ИИ код требует проверки до запуска.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/bagel-script-builderОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сценарии запускают тяжелые вычисления и отправки на кластер, что стоит денег и времени.
- Сгенерированный ИИ код требует проверки до запуска.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
BAGEL, фреймворк на Python для программируемого дизайна белков, поставляется со скиллом `bagel-script-builder`. Агент выясняет цель дизайна по списку уточняющих вопросов и пишет подробный, прокомментированный сценарий. Каждый сценарий начинается с пометки, что код создан с помощью ИИ и требует проверки. Для серий запусков скилл дает шаблоны: последовательный запуск, фоновый запуск, отправка на кластер SLURM или PBS и параллельный запуск в Modal. Каждая конфигурация идет в отдельную папку. В репозитории есть и второй скилл, `sae-feature-annotations`.
Для кого. Исследователям белков и биоинформатикам, которые описывают задачу словами и хотят получить рабочий сценарий BAGEL вместо ручной сборки энергетических термов и оракулов.
Подходит, если
- Нужно спроектировать связывающий пептид к мишени и перебрать несколько зерен генератора.
- Серию конфигураций отправляют на кластер SLURM одной командой запуска.
- Агент собирает сценарий с оракулами ESMFold или Boltz2 по описанию цели.
- Команда хочет проверять сценарии на одном шаге на Modal до длинного запуска.
Не подходит, если
- Нужна готовая модель или результат без запуска вычислений.
- Нет доступа ни к GPU-кластеру, ни к Modal.
- Работа ведется не с белками, фреймворк BAGEL для этого не предназначен.
Пример запроса к агенту
Используй BAGEL, чтобы спроектировать связывающий пептид длиной 30 остатков к CD20, и запусти 8 зерен последовательно в фоне.Ограничения
Скилл пишет сценарии, но сами вычисления идут в BAGEL и в подключаемых моделях вроде ESMFold, Boltz2 и AlphaFold2, которые требуют установки и серьезного железа. Сгенерированный код нужно проверять человеку, прежде чем тратить машинное время. В README есть раздел с просьбой цитировать опубликованную статью о BAGEL. Скилл лежит в `.claude/skills/` репозитория и работает с проектом после клонирования или копирования в личный каталог скиллов.
Как отключить. Удалите `~/.claude/skills/bagel-script-builder`, если копировали скилл. В самом репозитории он лежит в `.claude/skills/`, и его можно не использовать.
Частые вопросы
Как подключить скилл глобально?
Скопируйте папку командой `cp -r .claude/skills/bagel-script-builder ~/.claude/skills/`. Внутри репозитория Claude Code находит ее без копирования.
Работает ли с другими агентами?
Да. `SKILL.md` самодостаточен, достаточно попросить любого агента прочитать его вместе с папкой `references/` и следовать описанному порядку.
Что скилл создает?
Подробный сценарий с одной функцией `main()`, необязательный тест на один шаг в Modal и для серий запускающий файл `sweep_runner.py` или `submit_cluster.py`.
Откуда ставится сам BAGEL?
Рекомендуемый путь через PyPI, пакет называется `biobagel`. Нужен Python 3.12.
Что за второй скилл?
`sae-feature-annotations` лежит рядом в `.claude/skills/` со скриптом `sae_features.py` и справочником по API. Его применение описано в `SKILL.md` этого скилла.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыNVIDIA BioNeMo Agent Toolkit — скиллы для наук о жизни
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit
Скиллы NVIDIA для биологии и химии: агент предсказывает структуры белков, стыкует молекулы, проектирует белки и разбирает геномы
Агент Claude Code для дизайна белков: подбор мишени, генерация антител и нанотел, скрининг и ранжирование кандидатов.
17 скиллов для вычислительной биологии: RNA-seq, одноклеточный анализ, структуры белков, докинг, литература и графики
Скиллы Probabl для экспериментов по машинному обучению: пайплайн на scikit-learn и skrub, оценка, аудит и подключение к Skore Hub
Скилл по одной фразе строит фабрику как живую 3D-модель с дискретной симуляцией и считает пропускную способность и узкое место.
24 скилла по численным методам и материаловедению: агент проверяет устойчивость, сетки, сходимость и запуски на кластере.
Коротко о README
Раздел про агентов в README ведет путь от словесной цели к сценарию и серии запусков. Работа идет через интервью, справочники по API и шаблоны запуска.