bindcraft
✓使用 BindCraft 幻覺進行端到端活頁夾設計。在以下情況下使用此技能：(1) 設計具有內置 AF2 驗證的蛋白質結合物，(2) 運行生產質量的結合物活動，(3) 使用不同的設計方案（快速、默認、慢速），(4) 需要聯合主鍊和序列優化，(5) 想要高實驗成功率。 對於僅主幹生成，請使用 rfdiffusion。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。如需工具選擇指導，請使用活頁夾設計。
SKILL.md
| Python | 3.9+ | 3.10 | | CUDA | 11.7+ | 12.0+ | | GPU VRAM | 32GB | 48GB (L40S) | | RAM | 32GB | 64GB |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
| --target-pdb | required | path | Target structure | | --target-chain | required | A-Z | Target chain(s) | | --binder-lengths | 70-100 | 40-150 | Length range | | --hotspots | None | residues | Target hotspots | | --num-designs | 50 | 1-500 | Number of designs | | --protocol | default | fast/default/slow | Quality vs speed |
使用 BindCraft 幻覺進行端到端活頁夾設計。在以下情況下使用此技能：(1) 設計具有內置 AF2 驗證的蛋白質結合物，(2) 運行生產質量的結合物活動，(3) 使用不同的設計方案（快速、默認、慢速），(4) 需要聯合主鍊和序列優化，(5) 想要高實驗成功率。 對於僅主幹生成，請使用 rfdiffusion。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。如需工具選擇指導，請使用活頁夾設計。 來源：adaptyvbio/protein-design-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill bindcraft- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 bindcraft？
使用 BindCraft 幻覺進行端到端活頁夾設計。在以下情況下使用此技能：(1) 設計具有內置 AF2 驗證的蛋白質結合物，(2) 運行生產質量的結合物活動，(3) 使用不同的設計方案（快速、默認、慢速），(4) 需要聯合主鍊和序列優化，(5) 想要高實驗成功率。 對於僅主幹生成，請使用 rfdiffusion。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。如需工具選擇指導，請使用活頁夾設計。 來源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安裝 bindcraft？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill bindcraft 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01