使用分子结构基础模型 Chai-1 进行结构预测。在以下情况下使用此技能：(1) 预测蛋白质-蛋白质复合物结构，(2) 验证设计的结合物，(3) 预测蛋白质-配体复合物，(4) 使用 Chai API 进行高通量预测，(5) 需要 AlphaFold2 的替代方案。 对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。对于 AlphaFold2 预测，请使用 alphafold。对于基于 ESM 的分析，请使用 esm。
SKILL.md
| Python | 3.10+ | 3.11 | | CUDA | 12.0+ | 12.1+ | | GPU VRAM | 24GB | 40GB (A100) | | RAM | 32GB | 64GB |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
| numtrunkrecycles | 3 | 1-10 | Recycles (more = better) | | numdiffntimesteps | 200 | 50-500 | Diffusion steps | | seed | 0 | int | Random seed |
使用分子结构基础模型 Chai-1 进行结构预测。在以下情况下使用此技能：(1) 预测蛋白质-蛋白质复合物结构，(2) 验证设计的结合物，(3) 预测蛋白质-配体复合物，(4) 使用 Chai API 进行高通量预测，(5) 需要 AlphaFold2 的替代方案。 对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。对于 AlphaFold2 预测，请使用 alphafold。对于基于 ESM 的分析，请使用 esm。 来源：adaptyvbio/protein-design-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill chai- 分类
- {}数据分析
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 chai？
使用分子结构基础模型 Chai-1 进行结构预测。在以下情况下使用此技能：(1) 预测蛋白质-蛋白质复合物结构，(2) 验证设计的结合物，(3) 预测蛋白质-配体复合物，(4) 使用 Chai API 进行高通量预测，(5) 需要 AlphaFold2 的替代方案。 对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。对于 AlphaFold2 预测，请使用 alphafold。对于基于 ESM 的分析，请使用 esm。 来源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安装 chai？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill chai 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01