К основному содержанию
скилл CX Codex GP ChatGPT официальный · OpenAI

boltz-protein-design — скилл для Codex: что делает и как установить

Проектирует связывающие белки, пептиды и антитела под заданную мишень через Boltz API. Пригодится для генерации молекул de novo без ручной разметки скаффолдов.

Установить в Codex · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add openai/plugins --skill boltz-protein-design -a codex
Открыть на GitHub

Что делает boltz-protein-design

Скилл настраивает пайплайн генерации кандидатов под белковую мишень: от коротких пептидов до нанотел и нестандартных белков. Для новых мишеней агент сначала предлагает фазу разведки примерно на 50 вариантов или прямой запуск, если сайт связывания уже известен. Скрининг существующих библиотек или малых молекул этот инструмент не поддерживает.

Внутри генерируется YAML- или JSON-конфигурация для утилиты boltz-api. Скилл проверяет допустимый диапазон от 10 до 1 000 000 структур, при необходимости отсекает гидрофобные мотивы и запускает расчёт стоимости через estimate-cost. Запуск не начнётся без подтверждения цены пользователем.

Без установленной в PATH утилиты boltz-api и авторизации через код устройства расчёты не запустятся. Скачивание результатов идёт в фоновом режиме, а финальный список кандидатов сортируется по метрике binding_confidence с разрешением спорных мест через iptm.

Какие задачи решает

  • сгенерировать de novo антитела или нанотела под структуру мишени
  • разведать сайт связывания на крупном многодоменном белке
  • рассчитать смету генерации пула структур до старта вычислений
  • отранжировать полученные структуры по метрике binding_confidence

Примеры запросов агенту

  • Спроектируй нанотело для белковой мишени из файла target.pdb, начни с предварительной разведки сайта.
  • Подбери пептидный связыватель под заданную последовательность на 50000 вариантов и покажи оценку стоимости.
  • Проверь статус фоновой загрузки результатов дизайна белков и отсортируй топ кандидатов по binding_confidence.

Как установить boltz-protein-design

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add openai/plugins --skill boltz-protein-design -a codex

2Вручную: положить файлы

.agents/skills/boltz-protein-design/SKILL.md

Для всех проектов — ~/.agents/skills/

По шагам, с командами для каждой платформы: Скиллы Codex: как установить, где лежат и как вызвать

Вопросы о boltz-protein-design

Как установить boltz-protein-design в Codex?

Выполните команду npx skills add openai/plugins --skill boltz-protein-design -a codex. Она добавит файл скилла в каталог .agents/skills/boltz-protein-design/SKILL.md.

Для каких задач подходит boltz-protein-design?

Скилл предназначен для проектирования новых связывающих белков, пептидов и антител под целевую структуру. Он не умеет выполнять виртуальный скрининг уже существующих библиотек или малых молекул.

Что требуется для запуска расчётов?

В системе должна быть доступна утилита boltz-api с пройденной авторизацией через команду boltz-api auth login --device-code. Агент всегда требует подтверждения стоимости через estimate-cost перед отправкой задачи.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: boltz-protein-design
description: Design new protein binders with Boltz. Use when generating protein, peptide, antibody, nanobody, or custom binder candidates for a target. Not for screening existing proteins or small molecules.
---

## Workflow

If `boltz-api` is missing from `PATH`, use `boltz-cli-setup` for install/update guidance before retrying.
If a command reports missing or expired authentication, use `boltz-cli-setup` to start `boltz-api auth login --device-code` before retrying; do not ask permission first.
If the agent host sandbox blocks `boltz-api` install/auth/API calls, use `boltz-cli-setup` to request the host sandbox bypass/escalation needed for user-wide CLI install, browser login, credential storage, temp files, or API access before retrying.

Use this skill when the user wants de novo protein / peptide / antibody / nanobody binders.

1. **Decide on target exploration first (new targets).** For a new target where the user hasn't already fixed the binding site and crop, your first action — before authoring a payload, normalizing the target, or running `estimate-cost` — is to raise the choice between a target-exploration pass and designing directly, with a **recommendation** for this target:
   - Unknown site, or a multi-domain / large target → recommend exploration (it scouts different input configurations for generation, ≈50 designs each, and finds the best before a full run).
   - A well-characterized site → it's fine to recommend going (mostly) direct, perhaps with a quick check of whether conditioning on the epitope beats letting the model find its own spot. State this plainly, as part of a conversation with the user about their target and goals, and let them choose.

   Phrase it as a question that works *with* the user (they may know their target's biology), e.g.:

   > "This is a fresh target — I'd suggest a quick exploration pass that scouts a few framings and picks the best before a full run. Or, if you already know the site and crop, we can design directly. Which would you like?"

   **Do not mention a campaign size or tier here** — not even folded into this opening approach question. The full-run size is settled later, after the scouting runs pick a winner (its yield informs the tier), so don't ask it up front when exploration is on the table. If the user opts into exploration — or has already said they want to explore / let the design find its own epitope — read [references/target-exploration.md](references/target-exploration.md), follow it, then resume at step 8 with the chosen framing and recommended `num_proteins`. If they want to design directly, continue below.
2. Normalize the target (same shape as protein-screen): `structure_template` if a CIF/PDB is available, else `no_template`.
3. Pick the `binder_specification` variant. Supported variants include:
   - `boltz_curated` — recommended default for antibody and nanobody design. Boltz selects from maintained scaffold/template lists (`binder: boltz_antibody` or `boltz_nanobody`).
   - `structure_template` — redesign motifs in an existing binder scaffold (CIF + `design_motifs` with `replacement` / `insertion` segments).
   - `no_template` — generate from the sequence DSL (fixed residues + designed segments like `5..10` or `8`).
4. For antibody or nanobody requests, ask before authoring the payload: "I recommend Boltz's curated antibody/nanobody scaffolds for this. Do you want the curated default, or do you have custom scaffold structures/CDR motifs to use?" If the user picks curated, use `type: boltz_curated`; if they want custom scaffold control, use `type: structure_template`.
5. Pick `modality`: `peptide`, `antibody`, `nanobody`, or `custom_protein` for `structure_template` and `no_template` (use `custom_protein` for a "miniprotein" or generic "protein binder"). **If the user already named the modality, take it as given — don't ask again.** Do not include `modality` on `boltz_curated`; use `binder` instead.
6. Pick `num_proteins` — see [Run sizing](#run-sizing). Valid range is **10 to 1,000,000** (server rejects outside it); **10** is the hard floor but it is a test size, not a campaign. When the user has not given a count, propose a campaign tier (default **50,000**), not the floor.
7. Supported optional features include rules such as excluded amino acids, excluded sequence motifs with `X` wildcards, and max hydrophobic fraction. Add `rules` only on request; read [references/api.md](references/api.md) for exact shapes and examples.
8. Author the payload YAML or JSON, then run `estimate-cost` and apply the **spending gate** (Always Do This) before `start`. (Cost model — tiered by total complex length, `estimate-cost` is the only source: see [`## Cost`](references/api.md) in api.md.)
9. `start` to submit. Capture the ID.
10. Launch `download-results` with the agent runtime's background/non-blocking command facility. In Claude Code, use Bash with `run_in_background: true`. In Codex, run `download-results` as a foreground shell command with `yield_time_ms: 1000`; if Codex returns a `session_id`, keep it for optional same-thread polling, but treat `download-status` plus the run directory as the durable source of truth. In Codex app/desktop runtimes that expose same-thread heartbeat automations, create a heartbeat that checks `download-status` periodically and posts a concise completion or failure update when the download reaches a terminal state. After launching the downloader, always report the job ID, run name, and output directory. Include the next check cadence if the heartbeat was created; otherwise include the `download-status` command.
11. Rank from `<output-root>/<run-name>/results/index.jsonl` by `binding_confidence` descending. Use `iptm` and `min_interaction_pae` as tiebreakers. `optimization_score` is not emitted for this endpoint. Read [references/results.md](references/results.md) for output layout and metric details.

## Run sizing

De novo design is a generate-and-filter campaign: you make many binders and keep the rare good ones, so a real run is **large**. Do not anchor on the `num_proteins` floor of 10 — that is only useful for a quick setup test. When the user names a count, honor it (≥10). When they do not, explain the tiers and propose one:

| Tier | `num_proteins` | When |
|---|---|---|
| Small screen | 20,000 | Quick look / tight budget |
| **Medium (recommended)** | **50,000** | Default for a real campaign |
| Large | 100,000 | Hard target / maximal coverage |

Present the tiers as design **counts**, not dollars: don't put a price next to a tier unless `estimate-cost` returned it — run `estimate-cost` on the tier the user leans toward and show that figure, and never extrapolate one estimate across the others. Then apply the **spending gate** (Always Do This) before submitting. If the setup is unproven, suggest a small test run (tens of designs) or the full [target-exploration](references/target-exploration.md) pass first.

## Command Pattern

```bash
# Replace placeholders with concrete absolute paths before running.
# Use a short descriptive run name, for example: protein-design-<modality>-<target>-v1

boltz-api protein:design estimate-cost \
  --input @yaml:///absolute/path/payload.yaml

boltz-api protein:design start \
       --idempotency-key "<run-name>" \
       --input @yaml:///absolute/path/payload.yaml \
       --raw-output --transform id

# Copy the printed job ID into this command, then launch it in the agent
# runtime's background/non-blocking mode.
# Claude Code: Bash with run_in_background=true.
# Codex: foreground shell command with yield_time_ms=1000; keep the returned session_id if one is provided.
# Do not append "&" or use nohup in Codex.
boltz-api download-results \
  --id "<job-id-from-start>" --name "<run-name>" \
  --root-dir "/absolute/path/boltz-experiments" \
  --poll-interval-seconds 60
```

Payload keys are `num_proteins`, `target`, `binder_specification` — API body field names.

## Always Do This

- **For a new target, your first move is the step-1 conversation — never jump straight to a payload.** Establish what the binder is *for* and whether the user has already fixed the binding site/crop, then recommend a target-exploration pass vs. designing directly and let them choose (step 1). Only normalize the target and author a payload after that. If they've already fixed the site/crop or explicitly want to design directly, proceed.
- Enforce `10 <= num_proteins <= 1,000,000` before calling `estimate-cost` (server rejects outside that range), but 10 is the floor, not a campaign — see [Run sizing](#run-sizing) and propose a tier (default 50,000) when the user gives no count.
- **Spending gate — explicit go-ahead before every `start`.** `start` spends real money. A plan you already described, an earlier phase's approval, or a cost that looks "trivial" are **not** authorization — even a cheap run needs a fresh yes. Run `estimate-cost`, show the `estimated_cost_usd` it returns (summed for a batch), and wait for the user to say go. This holds **even when tool calls are pre-approved** (accept-edits / auto-accept / bypass modes) — there you are the only cost gate. Never quote or assume a dollar figure you didn't get from `estimate-cost` (cost model: [`## Cost`](references/api.md) in api.md).
- For antibody or nanobody design, recommend `binder_specification.type: boltz_curated` and ask the user to confirm they do not want custom scaffold/CDR control before building the payload. Use `binder: boltz_antibody` for antibody/Fab requests and `binder: boltz_nanobody` for nanobody/VHH requests.
- Residue indices are 0-based everywhere (`design_motifs.start_index`/`end_index`, `after_residue_index`, `epitope_residues`, `flexible_residues`, bonds, constraints).
- For CIF/PDB bytes, use `@data:///abs/path/file.cif` inside `structure.data`. Don't use bare `@path`.
- Sequence DSL for `designed_protein.value`: uppercase letters = fixed residues; integer `N` = exactly `N` designed residues; `MIN..MAX` = variable-length designed segment. Examples: `"20"`, `"5..10"`, `"ACDE8GHI"`, `"MKTAYI5..10VKSHFSRQ"`.
- Keep payload field names exactly as the API body names shown in `references/api.md`.
- Use absolute paths for the output root, payload files, and embedded target files. Do not `cd` into the run directory for follow-up commands; pass the same `--root-dir` and use absolute paths so later relative paths do not drift.
- Prefer one merged top-level payload via `--input @yaml:///absolute/path/payload.yaml` or `@json:///absolute/path/payload.json` for `estimate-cost` and `start`. Keep `--idempotency-key` and `--workspace-id` top-level; if they also appear inside `--input`, the top-level flags win.
- Direct object flags still work as overrides, such as `--target @yaml:///absolute/path/target.yaml` or `--binder-specification @json:///absolute/path/binder.json`. Piped YAML / JSON on stdin also works, but it must use API body field names. Use the same slug for both `--idempotency-key` and `--name`.
- In permission-gated agents such as Claude Code, keep each Boltz call as a top-level command that starts with `boltz-api`. Prefer concrete arguments over `sh -c`, inline environment assignments, aliases, wrapper scripts, loops, or pipelines around the `boltz-api` invocation unless the user already allowed that exact command form. Use `--raw-output --transform id`, read the printed ID, then paste that literal ID into the next `download-results` command.
- Prefer the agent runtime's background/non-blocking command mode for `download-results`. In Codex specifically, keep `download-results` in the foreground and set the shell tool yield to 1000 ms; Codex will return a `session_id` if the command is still running. Do not append `&` or use `nohup` in Codex because the tool runner may clean up shell-backgrounded descendants before `.boltz-run.json` is fully written.
- After the background/session starts, do not manually wait on it or run ad hoc polling loops. Wall-clock time scales roughly with `num_proteins`: under 100 often finishes in a few minutes, 100-1,000 may take several minutes to tens of minutes, and larger runs can take longer or hours depending on inputs and system load. Don't quote a fixed duration. `--poll-interval-seconds 60` is a sensible downloader default. `download-results` emits JSONL progress on stderr by default; add `--progress-format text --verbose` only when you explicitly want human-readable logs.
- In Codex app/desktop runtimes with same-thread heartbeat automation support, schedule a heartbeat after launching `download-results`. The heartbeat should run `boltz-api --format json download-status --name "<run-name>" --root-dir "/absolute/path/boltz-experiments"` and stop once terminal. Choose cadence by `num_proteins`: under 100 -> every 1-2 minutes; 100-1,000 -> every 5 minutes; over 1,000 -> every 15 minutes. Post only material status changes or terminal completion/failure. Poll the saved `session_id` with an empty `write_stdin` only for interactive, user-requested progress checks. Never run a manual poll loop in the current turn.
- If the current host has no heartbeat automation support, do not claim an automatic next check. Report the job ID, run name, output directory, and the command needed to check `download-status`.
- If detached download needs to be restarted, re-run `boltz-api download-results` with the same `--name "<run-name>"` and the same `--root-dir`.
- Only add `rules` on explicit user request.

## Escape Hatch

- Payload reference: <https://api.boltz.bio/docs/api/resources/protein/subresources/design/methods/start/>
- CLI flag names: `boltz-api protein:design start --help`

Read [references/api.md](references/api.md) for all `binder_specification` variants, motif shapes, sequence DSL, rules, modalities, and `target` variants. Read [references/results.md](references/results.md) after download when ranking designed binders or explaining outputs.

## Outputs

Rank from `results/index.jsonl` after `download-results`; use [references/results.md](references/results.md) for local file layout, metric meanings, and the designed-binder entity type gotcha.

© Boltz · MIT · openai/plugins

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Наука и исследования» →
anysearch anysearch-ai Скилл подключает поиск в интернете, тематические запросы, параллельный поиск и извлечение содержимого страниц. Пригодится, когда агенту нужны свежие сведения или нужно проверить утверждение. CX Codex +1 38 500установок academic-paper Imbad0202 Скилл разворачивает конвейер из 12 агентов для подготовки научных статей в 11 режимах. Помогает пройти путь от поиска литературы и плана до проверки цитат и ответа рецензентам. CX Codex +1 10 900установок nature-figure Yuan1z0825 Скилл собирает, правит и проверяет рисунки для научных статей на Python или R. Пригодится, когда графики идут в submission, а не в отчёт. CX Codex +1 18 800установок academic-paper-reviewer Imbad0202 Скилл имитирует коллегиальную проверку научной статьи через пять ролей. Пригодится для рецензии, повторной проверки правок и оценки методологии. CX Codex +1 9 900установок nature-polishing Yuan1z0825 Скилл для правки, перевода и сокращения готового академического текста. Держит факты, термины и границы доказательств на месте. CX Codex +1 17 500установок nature-citation Yuan1z skill, refactored into static/dynamic layers Ищет статьи из Nature и семейства CNS для подтверждения тезисов рукописи, связывает утверждения с источниками и готовит экспорт для менеджера ссылок. Пригодится, когда нужны ссылки именно из этих журналов. CX Codex +1 15 600установок

Из того же набора593

Весь набор →
boltz-small-molecule-screen Прогоняет готовую библиотеку SMILES через Boltz: докинг против мишени, ранжирование попаданий и ADME-метрики по каждой молекуле. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо boltz-small-molecule-design Генерирует новые малые молекулы под белковую мишень с помощью Boltz без готовой библиотеки соединений. Рассчитывает стоимость до запуска и скачивает результаты. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо boltz-small-molecule-adme Скилл оценивает растворимость, проницаемость и липофильность малых молекул по SMILES. Подходит для первичного ADME-отбора без белковой мишени. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо boltz-protein-screen Ранжирует готовые белки, пептиды, антитела и нанободи против заданной мишени через Boltz API. Не подходит для дизайна новых белков и скрининга малых молекул. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо boltz-check-status Скилл проверяет задания Boltz, показывает их состояние и помогает возобновить загрузку результатов. Пригодится для работы с уже запущенными заданиями. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо airtable-overview Скилл объясняет агентy, как устроен Airtable: базы, таблицы, поля, записи, представления, автоматизации и интерфейсы. Пригодится, когда агент пишет код или запросы к базе. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо airtable-filters Помогает агенту строить точные фильтры для записей Airtable через MCP. Пригодится при поиске и выборке данных по значениям полей. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо airtable-cli Скилл даёт агенту команды для чтения и изменения данных Airtable через airtable-mcp. Пригодится для баз, таблиц, полей и записей. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 604звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой