chai
О программе
Навык Chai предоставляет прогнозирование структуры белков и комплексов с использованием базовой модели Chai-1. Он предназначен для предсказания белково-белковых взаимодействий, проверки связывающих веществ и работы с белково-лигандными комплексами, выступая альтернативой AlphaFold2. Разработчикам следует использовать его для высокопроизводительных прогнозов через API Chai, когда применимы эти конкретные сценарии использования.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/chaiСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the chai skill?
chai is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform chai-related tasks without extra prompting.
How do I install chai?
Use the install commands on this page: add chai to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does chai belong to?
chai is in the design-tools category, tagged structure-prediction, validation and foundation-model.
Is chai free to use?
Yes. chai is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Boltz предоставляет открытую платформу для предсказания биомолекулярных структур с использованием моделей Boltz-1/Boltz-2, выступая в качестве альтернативы AlphaFold2. Специализируется на предсказании белковых комплексов, валидации дизайнерских связывающих молекул и работе с белково-лигандными взаимодействиями. Этот навык особенно полезен, когда требуется открытое решение для предсказания структур или необходимо задействовать локальные GPU-ресурсы.
Навык alphafold использует AlphaFold2 для валидации белковых дизайнов, предсказывая структуры и рассчитывая метрики достоверности. Он поддерживает валидацию одиночных цепей, комплексы лиганд-мишень и предсказания для множественных цепей с помощью AlphaFold-Multimer. Для более быстрых предсказаний одиночных цепей разработчикам следует использовать навык esm.
BoltzGen — это диффузионная модель на уровне всех атомов для дизайна белков, которая одновременно генерирует координаты как остова, так и боковых цепей. Она особенно подходит для создания белков вокруг малых молекул или лигандов, где требуются точные геометрии связывания. Используйте этот навык, когда вам нужен дизайн с учётом боковых цепей с самого начала и вы работаете с конфигурацией на основе YAML.
BindCraft предоставляет комплексное проектирование белковых связывающих молекул с совместной оптимизацией остова и последовательности, а также встроенной валидацией AlphaFold2. Это решение идеально подходит для производственных кампаний по созданию связывающих молекул, предлагая различные скоростные протоколы для баланса между качеством дизайна и вычислительными затратами. Используйте этот навык, когда вам необходимы высокие показатели экспериментального успеха для проектирования связывающих молекул, а не просто генерация остова.
