# boltz-small-molecule-screen

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

- скилл · `type=skill` · Codex, ChatGPT · ★ 7596
- Автор: Boltz · официальный репозиторий OpenAI
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/boltz-api-cli/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/boltz-small-molecule-screen

## Что делает

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.

## Установка

### Codex (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill boltz-small-molecule-screen -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Claude Code

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill boltz-small-molecule-screen -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/boltz-small-molecule-screen/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install openai/plugins boltz-small-molecule-screen
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/boltz-api-cli/skills/boltz-small-molecule-screen
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/boltz-api-cli/skills/boltz-small-molecule-screen/SKILL.md

## Когда брать
- 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

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10800 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9800 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

Из того же набора: [openai/plugins](https://affpapa.org/nevibecode/by/openai/plugins.md) — 360 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md