NVIDIA 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
- 504 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скиллы разрешают агенту запускать Bash, читать и писать файлы и отправлять последовательности на размещенный API NVIDIA
- Ключ NGC_API_KEY агент читает из окружения и передает в заголовке запроса
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/nvidia-bionemo-agent-toolkitОпределит 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.
- Скиллы разрешают агенту запускать Bash, читать и писать файлы и отправлять последовательности на размещенный API NVIDIA
- Ключ NGC_API_KEY агент читает из окружения и передает в заголовке запроса
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Репозиторий NVIDIA собирает скиллы, по которым агент работает с моделями и библиотеками BioNeMo. Скиллы на NIM обращаются к микросервисам NVIDIA через размещенный API или локальный контейнер Docker. Boltz-2 и OpenFold3 предсказывают структуры белков и комплексов, DiffDock считает позы докинга малых молекул, GenMol и MolMIM порождают молекулы, Evo 2 работает с последовательностями ДНК, ProteinMPNN и RFdiffusion проектируют белки. Сквозные сценарии склеивают шаги. Скилл drug-discovery-pipeline идет от генерации молекул в GenMol через докинг DiffDock к оценке аффинности в Boltz-2, а msa-structure-prediction-pipeline сначала строит множественное выравнивание, затем структуру в OpenFold3. Скиллы на открытых моделях, среди которых RFD4-Proteina, Proteina-Complexa, KERMT и CodonFM, и скиллы на библиотеках Parabricks, nvMolKit и cuEquivariance работают с локально установленными моделями и программами. Каждый скилл лежит в каталоге с SKILL.md, где описан порядок работы: выбрать инструмент, подготовить входные данные, запустить, проверить результат и объяснить его.
Для кого. Исследователям в биоинформатике и вычислительной химии, которые ведут расчеты через Claude Code или Codex и не хотят вручную собирать запросы к NIM.
Подходит, если
- Есть последовательность белка, и по ней нужна структура в формате mmCIF с оценкой достоверности
- Кандидатов в лиганды надо сгенерировать, пристыковать к мишени и отсортировать по предсказанной аффинности
- Идет проект по дизайну белкового связывателя с нуля, и нужен маршрут через RFdiffusion, ProteinMPNN или Proteina-Complexa
- Данные секвенирования обрабатываются на Parabricks, и агент подбирает параметры его команд
- Свойства ADMET для набора молекул предсказывает модель KERMT
Не подходит, если
- Нужна клиническая или диагностическая интерпретация: скиллы запускают вычислительные модели и лабораторную проверку не заменяют
- Нет ключа NGC для размещенного API и нет подготовленной среды для локального запуска: без одного из двух расчет выполнить нечем
- Результат нужен сегодня в проверенном виде: запуски OpenFold3 и связки MSA-Search с OpenFold3 еще ждут валидации
Пример запроса к агенту
Через Boltz-2 предскажи комплекс белка с лигандом по моей последовательности и SMILES и покажи оценку аффинности pIC50.Ограничения
Сами модели в репозиторий не входят. Размещенный API NVIDIA требует ключ NGC_API_KEY, а скиллы на открытых моделях, например RFD4-Proteina, нуждаются в отдельной копии модели и GPU. Установка скиллов эту среду не создает.
Лицензии разные: код под Apache-2.0, тексты скиллов под CC-BY-4.0, а отдельные наборы сохраняют свои условия. Данные из сторонних источников в скиллах имеют собственные правила использования.
Как отключить. Удалите каталоги ненужных скиллов из папки, куда их положил установщик, например из ~/.claude/skills/, или отключите плагин в Claude Code. Переменную NGC_API_KEY уберите из окружения вручную.
Частые вопросы
Как установить скиллы BioNeMo в Claude Code?
Выполните npx skills add NVIDIA-BioNeMo/bionemo-agent-toolkit --skill boltz2-nim --agent claude-code, подставив нужный скилл. Без флага --skill установщик предложит выбрать скиллы и папку интерактивно. Плагин для Claude Code ставится и через файл .claude-plugin/marketplace.json.
Нужен ли ключ NVIDIA?
Для размещенного API да, ключ NGC_API_KEY передается в заголовке Authorization. Скилл проверяет только наличие переменной и не выводит ее значение. Локальный контейнер NIM после запуска ключа в запросах не требует, но при загрузке образа и модели ключ нужен.
Можно ли работать без облака NVIDIA?
Да, во многих скиллах есть режим локального контейнера Docker с адресом вида http://localhost:8000. Скиллы на открытых моделях и библиотеках запускают расчеты на вашей машине.
Какой скилл взять для скрининга лигандов?
drug-discovery-pipeline: он проводит генерацию молекул GenMol, докинг DiffDock и оценку аффинности Boltz-2 одним сценарием.
Какие инструменты охватывает набор?
Среди NIM это Boltz-2, DiffDock, Evo 2, GenMol, MolMIM, MSA-Search, OpenFold2 и OpenFold3, ProteinMPNN, RFD4-Proteina и RFdiffusion. Отдельно идут открытые модели Proteina-Complexa, KERMT и CodonFM и библиотеки Parabricks, nvMolKit и cuEquivariance.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыНабор скиллов Google DeepMind для научных задач: доступ к биологическим и химическим базам, поиск литературы и структурная биология
SciAgent-Skills — скиллы по биоинформатике
SciAgent-Skills
Около 200 скиллов для Claude Code по биоинформатике, химии и биостатистике: от анализа РНК-секвенирования до докинга молекул
Официальный скилл NVIDIA для Claude Code и Codex: по описанию набора данных агент собирает конфигурацию, проверяет, показывает превью и создает синтетику
166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к более чем 100 базам
Скилл переводит SMILES в граф Mermaid с именованными атомами, и агент правит молекулы без ручной записи SMILES
Плагин для Claude Code и MCP-сервер: более 1000 научных инструментов для биологии, химии и медицины, команды для сверки данных и скиллы-маршрутизаторы
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit — скиллы для наук о жизни (эта карточка) | да | 504 | |
| NVIDIA Agent Skills | нет | 3 878 | общий каталог скиллов NVIDIA про CUDA, RAG и робототехнику, без биологии и химии |
| Life Sciences — маркетплейс Anthropic для Claude Code | да | 642 | маркетплейс Anthropic с поиском по PubMed, ChEMBL и ClinicalTrials.gov, без запуска вычислительных моделей |
Коротко о README
Скиллы разложены по каталогам: nim-skills для микросервисов NIM, open-models-skills для открытых моделей, library-skills для библиотек и workflows для сквозных сценариев. Эффект скиллов измеряют через ACES и SkillEvaluator, выполняя один запрос с скиллом и без него. В CI репозитория есть отдельная проверка безопасности скиллов.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
---
name: boltz2-nim
description: >
Use Boltz2 NIM for biomolecular structure prediction and binding affinity. Invoke for Boltz2, protein structures, protein-ligand/DNA/RNA complexes, SMILES or CCD ligands, pIC50/IC50 affinity scoring, mmCIF output, hosted NVIDIA API calls, or local Docker deployment.
license: Apache-2.0 AND CC-BY-4.0
compatibility: "requests>=2.28"
allowed-tools: Bash, Read, Write, AskUserQuestion
---
# Boltz2 NIM
Predict biomolecular structures and optional ligand affinity. Use this
guide for first-pass hosted/local usage; load supplemental files only when
needed:
- `references/api.md`: exact endpoints, schemas, Docker flags, response fields.
- `references/science.md`: purpose, strengths, limitations, and handoffs.
- `references/parameters.md`: prediction, sampling, MSA, template, affinity tuning.
- `references/validation.md`: mmCIF, confidence, affinity, and chemistry checks.
- `references/examples.md`: compact hosted/local payload patterns.
## Instructions
Read credentials from the environment only when needed. Check presence with
`bool(os.getenv("NGC_API_KEY"))`; keep key values and Authorization headers out of
terminal output, logs, saved artifacts, and the final response. Avoid environment
dumps when diagnosing authentication. If the hosted key is absent, report the
missing variable before submitting a request.
### Choose Mode
Ask only when context is unclear:
> Hosted NVIDIA API or local Docker NIM?
- Hosted: `https://health.api.nvidia.com/v1/biology/mit/boltz2/predict`
- Local: `http://localhost:8000/biology/mit/boltz2/predict`
Hosted requests use `Authorization: Bearer $NGC_API_KEY`. Supported local Docker
startup uses `NGC_API_KEY` (or `NVIDIA_API_KEY` via the preflight) for
registry login, entitlement checks, and first-run model downloads; pass it
into the container with `-e NGC_API_KEY`. Local inference requests use no
auth header after readiness. Warm-cache key-free startup varies by
image/version and should not be assumed.
## Local Docker
For local setup answers, copy the preflight below before `docker login`,
`docker run`, readiness, and the no-auth local request. Do not invent a cache
default or drop the `.env` load or `NVIDIA_API_KEY` fallback.