rfdiffusion
✓使用 RFdiffusion 生成蛋白质骨架，这是一种基于扩散的生成模型，用于从头生成蛋白质结构。在以下情况下使用此技能：(1) 为目标蛋白质设计结合物支架，(2) 从头开始生成新的蛋白质主链，(3) 将功能基序支架到新蛋白质中，(4) 指定界面设计的热点残基，(5) 创建对称寡聚物。 对于主链生成后的序列设计，请使用 Proteinmpnn。对于结构验证，请使用 alphafold 或 chai。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。
SKILL.md
| Python | 3.9+ | 3.10 | | CUDA | 11.7+ | 12.0+ | | GPU VRAM | 16GB | 24GB (A10G) | | RAM | 16GB | 32GB |
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Core Parameters | Parameter | Default | Range | Description |
使用 RFdiffusion 生成蛋白质骨架，这是一种基于扩散的生成模型，用于从头生成蛋白质结构。在以下情况下使用此技能：(1) 为目标蛋白质设计结合物支架，(2) 从头开始生成新的蛋白质主链，(3) 将功能基序支架到新蛋白质中，(4) 指定界面设计的热点残基，(5) 创建对称寡聚物。 对于主链生成后的序列设计，请使用 Proteinmpnn。对于结构验证，请使用 alphafold 或 chai。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。 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 rfdiffusion- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 rfdiffusion？
使用 RFdiffusion 生成蛋白质骨架，这是一种基于扩散的生成模型，用于从头生成蛋白质结构。在以下情况下使用此技能：(1) 为目标蛋白质设计结合物支架，(2) 从头开始生成新的蛋白质主链，(3) 将功能基序支架到新蛋白质中，(4) 指定界面设计的热点残基，(5) 创建对称寡聚物。 对于主链生成后的序列设计，请使用 Proteinmpnn。对于结构验证，请使用 alphafold 或 chai。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。 来源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安装 rfdiffusion？
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 rfdiffusion 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
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01