К основному содержанию
скилл CX Codex GP ChatGPT официальный · OpenAI

boltz-small-molecule-screen — скилл для Codex

Прогоняет готовую библиотеку SMILES через Boltz: докинг против мишени, ранжирование попаданий и ADME-метрики по каждой молекуле.

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

Что делает boltz-small-molecule-screen

Скилл берёт уже существующие молекулы, а не придумывает новые. На вход идёт библиотека — сырые SMILES, CSV с автоопределением колонки, .smi или .txt — и одна или несколько белковых последовательностей. Всё это нормализуется в payload с ключами molecules и target; для мишени можно задать pocket_residues (индексы с нуля) и reference_ligands — SMILES известных лигандов, чтобы точнее найти карман.

Дальше скилл собирает YAML или JSON, гоняет estimate-cost, показывает стоимость в долларах и ждёт подтверждения. Только после этого start отправляет задачу, а download-results в фоновом режиме опрашивает статус, листает list-results и складывает структуры в каталог запуска. Ранжирование идёт по binding_confidence для поиска попаданий или по optimization_score для оптимизации лида — это два разных сценария, не запасной вариант друг для друга. Рядом с каждым результатом лежит блок adme с растворимостью, проницаемостью и липофильностью.

Перед первым запуском проверьте, что boltz-api есть в PATH: без него команды просто не выполнятся, и скилл отправит вас в boltz-cli-setup. Там же решается вопрос с истёкшей авторизацией — вход через boltz-api auth login --device-code. Фильтры по молекулам по умолчанию серверные; свои molecule_filters добавляйте только по явной просьбе, иначе можно случайно отсечь нужное.

Какие задачи решает

  • проранжировать библиотеку соединений против заданной мишени
  • отобрать попадания по binding_confidence для поиска хитов
  • отсортировать кандидатов по optimization_score для оптимизации лида
  • получить растворимость, проницаемость и logD по каждой молекуле
  • оценить стоимость скрининга до отправки задачи

Примеры запросов агенту

  • Прогони библиотеку из library.csv против мишени и покажи топ-10 попаданий по binding_confidence
  • Отсортируй результаты по optimization_score и выведи ADME по каждому кандидату
  • Посчитай стоимость скрининга для этих SMILES, прежде чем запускать

Как установить boltz-small-molecule-screen

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add openai/plugins --skill boltz-small-molecule-screen -a codex

2Вручную: положить файлы

.agents/skills/boltz-small-molecule-screen/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-small-molecule-screen

Как установить boltz-small-molecule-screen в Codex?

Выполните npx skills add openai/plugins --skill boltz-small-molecule-screen -a codex, после чего скилл окажется в .agents/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md.

Что делает boltz-small-molecule-screen?

Докирует и ранжирует готовую библиотеку молекул против белковой мишени, а по каждой молекуле возвращает ADME-метрики: растворимость, проницаемость и липофильность.

Чем этот скилл отличается от boltz-small-molecule-adme?

Здесь нужна мишень и библиотека кандидатов. Для ADME по голым SMILES без мишени, разового докинга или дизайна молекул с нуля берите boltz-small-molecule-adme.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: boltz-small-molecule-screen
description: Screen existing small-molecule libraries with Boltz. Use when docking, scoring, or ranking a supplied SMILES or compound library against a target; also returns free Tier-1 ADME/ADMET (solubility, permeability, lipophilicity/logD) per molecule. Not for de novo molecule design, one-off docking, or ADME on bare SMILES with no target (use boltz-small-molecule-adme).
---

## 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 already has candidate molecules.

1. Normalize the library from raw SMILES, a CSV (auto-detect the SMILES column), `.smi`, or `.txt` into the `molecules` list. Each entry is `{smiles, id?}`; the optional `id` is echoed back as `external_id` on each result.
2. Normalize the target: one or more protein sequences into `target.entities`, plus optional `pocket_residues` (0-based) and/or `reference_ligands` (SMILES of known binders to help locate the pocket).
3. Keep default server-side filtering unless the user asks for custom filters — only add `molecule_filters` on explicit request.
4. Author the payload YAML or JSON, run `estimate-cost`, show the USD cost, wait for explicit confirmation.
5. `start` to submit (synchronous). Capture the ID.
6. Launch `download-results` with the agent runtime's background/non-blocking command facility — it polls, paginates `list-results`, downloads every per-hit structure, and exits when terminal. 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.
7. When done, rank from `<output-root>/<run-name>/results/index.jsonl`. Sort by `binding_confidence` for hit discovery or `optimization_score` for lead optimization; these are parallel intents, not a fallback hierarchy. Report the top 5-10 hits with `smiles`, the chosen ranking metric, key confidence metrics, and structure path. Each result also carries a free `adme` block (`solubility`, `permeability`, `lipophilicity`) — include it for developability triage when the user cares about ADME, or when a top hit looks risky. Read [references/results.md](references/results.md) for output layout, metrics, ADME, and filtered-input accounting.

## Command Pattern

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

boltz-api small-molecule:library-screen estimate-cost \
  --input @yaml:///absolute/path/payload.yaml

boltz-api small-molecule:library-screen 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 30
# -> /absolute/path/boltz-experiments/<run-name>/results/<pres_*>/...
```

Payload keys are `molecules`, `target`, `molecule_filters` — the API body field names, not the direct CLI flag names `--molecule` / `--target` / `--molecule-filters`.

## Always Do This

- 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`, `--molecule-filters @json:///absolute/path/filters.json`, or repeated `--molecule @json:///absolute/path/mol-1.json` entries. Piped YAML / JSON on stdin also works, but it must use API body field names. Never use `@file://` or `@./`.
- Treat pocket residue indices as 0-based.
- Do not invent medicinal-chemistry filters. Only add `molecule_filters` if the user asks; mention the catalog as an option.
- Use the same slug as both `--idempotency-key` at submit and `--name` on `download-results` so re-runs resume via `.boltz-run.json`.
- 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. `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 molecule count: 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`.
- Cost is a flat $0.025 per molecule (size-independent). `estimate-cost` returns the authoritative total — always use it.
- Poll interval: `--poll-interval-seconds 30` is a reasonable downloader default. Wall-clock time scales roughly with the number of molecules: under 100 often finishes in a few minutes, 100-1,000 may take several minutes to tens of minutes, and larger screens can take longer or hours depending on inputs and system load. Don't quote a fixed duration, and never tell the user a 10-candidate screen will take 30 minutes or hours.

## Escape Hatch

- Payload reference: <https://api.boltz.bio/docs/api/python/resources/small_molecule/subresources/library_screen/methods/start>
- CLI flag names: `boltz-api small-molecule:library-screen start --help`

Read [references/api.md](references/api.md) for the `molecules`, `target`, and `molecule_filters` shapes, including the built-in SMARTS filters and RDKit descriptor ranges. Read [references/results.md](references/results.md) after download when ranking hits or explaining missing/filtered inputs.

## Outputs

Rank from `results/index.jsonl` after `download-results`; use [references/results.md](references/results.md) for the local file layout, metric meanings, and filtered-input accounting.

© 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 800установок 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 800установок 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 набора360

Весь набор →
build-mcp Слэш-команда проводит агента по сборке удалённого MCP-сервера на Cloudflare Workers: инструменты, OAuth 2.0 и деплой. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 596звёзд репо canva-implement-feedback Скилл читает все комментарии к дизайну Canva, вносит понятные правки через API и отдельно перечисляет то, что придётся доделать руками. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 596звёзд репо canva-bulk-create Создаёт по одному дизайну Canva на каждую строку таблицы, подставляя данные в поля бренд-шаблона. Пригодится, когда нужно разом собрать карточки товаров или постов из CSV. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 596звёзд репо fix-codesign-error Разбирает сбой подписи или entitlements на macOS и показывает минимальный путь починки. Пригодится, когда сборка не запускается или не проходит проверку. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 596звёзд 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 596звёзд 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 596звёзд репо adobe-create-social-variations Готовит картинки и видео под конкретные соцсети: режет, расширяет холст и экспортирует в нужные пропорции. Пригодится, когда один исходник надо раскатать на несколько платформ. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 596звёзд репо higgsfield Плагин higgsfield даёт агенту генерацию картинок и видео: из текстового описания или вашего фото. Пригодится, когда нужен рекламный ролик из снимка товара или озвученный объясняющий клип. CX Codex GP ChatGPT ★ 7 596звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой