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Agent Skill · 研究检索

tooluniverse-protein-structure-retrieval(tooluniverse 蛋白质结构检索)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

tooluniverse-protein-structure-retrieval 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 20,004。

总安装 5,370周安装 226GitHub Stars 1,317下载 1,880核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:tooluniverse-protein-structure-retrieval(tooluniverse 蛋白质结构检索)
来源仓库:https://github.com/mims-harvard/tooluniverse
仓库路径:skills/tooluniverse-protein-structure-retrieval
安装命令:
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-protein-structure-retrieval
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-protein-structure-retrieval

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。可辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免将未命中资料包装成确定事实。

通过 GitHub 安装,支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 等宿主环境。建议结合原始 README 核验具体用法,并检查权限范围和维护状态。

来源仓库内路径:skills/tooluniverse-protein-structure-retrieval

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

tooluniverse-protein-structure-retrieval 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-protein-s…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

tooluniverse-protein-structure-retrieval 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

tooluniverse-protein-structure-retrieval 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

tooluniverse-protein-structure-retrieval 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

tooluniverse-protein-structure-retrieval 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,370 次,近一周安装 226 次,下载 1,880 次,GitHub 1,317 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

tooluniverse-protein-structure-retrieval 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 1,317 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
tooluniverse-protein-structure-retrieval

tooluniverse 蛋白质结构检索 · 本页

5,3701,317需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Protein Structure Data Retrieval

Retrieve protein structures with disambiguation, quality assessment, and comprehensive metadata.

IMPORTANT: Always use English terms in tool calls. Respond in the user's language.

LOOK UP DON'T GUESS: Never assume PDB IDs, resolution, or availability. Always query RCSB/PDBe and AlphaFold to confirm.

Domain Reasoning

Not all structures are equal. X-ray <2 A is high-quality for drug design. Cryo-EM 3-4 A is good for fold but not side chains. AlphaFold is excellent for well-folded domains but unreliable for disordered regions. Always check pLDDT (AlphaFold) or resolution (experimental) before drawing conclusions.

Workflow

Phase 0: Clarify (if needed) → Phase 1: Disambiguate Protein → Phase 2: Retrieve Structures → Phase 3: Report

Phase 0: Clarification (When Needed)

Ask ONLY if: protein name ambiguous (e.g., "kinase"), organism not specified, unclear if experimental vs AlphaFold needed. Skip for: specific PDB IDs, UniProt accessions, unambiguous protein+organism.


Phase 1: Protein Disambiguation

# By PDB ID: direct retrieval
# By UniProt: get AlphaFold + search experimental structures
af_structure = tu.tools.alphafold_get_prediction(uniprot_id=uniprot_id)
# By protein name: search
result = tu.tools.PDBeSearch_search_structures(protein_name=protein_name)

Identity Checklist

  • Protein name/gene identified, organism confirmed
  • UniProt accession (if available), isoform/variant specified (if relevant)

Phase 2: Data Retrieval (Internal)

Retrieve silently. Do NOT narrate the process.

pdb_id = "4INS"

# Search, metadata, quality, ligands, similar structures
result = tu.tools.PDBeSearch_search_structures(protein_name=name)
metadata = tu.tools.get_protein_metadata_by_pdb_id(pdb_id=pdb_id)
exp = tu.tools.RCSBData_get_entry(pdb_id=pdb_id)
quality = tu.tools.PDBeValidation_get_quality_scores(pdb_id=pdb_id)
ligands = tu.tools.PDBe_KB_get_ligand_sites(pdb_id=pdb_id)
similar = tu.tools.PDBeSIFTS_get_all_structures(pdb_id=pdb_id, cutoff=2.0)

# PDBe additional data
summary = tu.tools.pdbe_get_entry_summary(pdb_id=pdb_id)
molecules = tu.tools.pdbe_get_entry_molecules(pdb_id=pdb_id)

# AlphaFold (when no experimental structure, or for comparison)
af = tu.tools.alphafold_get_prediction(uniprot_id=uniprot_id)

Fallback Chains

PrimaryFallback
RCSB searchPDBe search
get_protein_metadatapdbe_get_entry_summary
Experimental structureAlphaFold prediction
get_protein_ligandsPDBe_KB_get_ligand_sites

Phase 3: Report Structure Profile

Present as a Structure Profile Report. Hide search process. Include:

  1. Search Summary: query, organism, experimental + AlphaFold structure counts
  2. Best Structure: PDB ID, UniProt, organism, method, resolution, date, quality assessment
  3. Experimental Details: method, resolution, R-factor, R-free, space group
  4. Composition: chains, residues (coverage%), ligands, waters, metals
  5. Bound Ligands: ligand ID, name, type, binding site
  6. Binding Site Details (for drug discovery): location, key residues, druggability
  7. Alternative Structures: ranked by quality with resolution, method, ligands
  8. AlphaFold Prediction: UniProt, model version, pLDDT confidence distribution, use cases
  9. Structure Comparison: resolution, completeness, ligands across structures
  10. Download Links: PDB/mmCIF/AlphaFold formats, database URLs

Quality Assessment

Experimental Structures

TierCriteria
ExcellentX-ray <1.5A, complete, R-free <0.22
HighX-ray <2.0A OR Cryo-EM <3.0A
GoodX-ray 2.0-3.0A OR Cryo-EM 3.0-4.0A
ModerateX-ray >3.0A OR NMR ensemble
Low>4.0A, incomplete, or problematic

Resolution Use Cases

<1.5A: atomic detail, H-bond analysis. 1.5-2.0A: drug design. 2.0-2.5A: structure-based design. 2.5-3.5A: overall architecture. >3.5A: domain arrangement only.

AlphaFold Confidence (pLDDT)

90: very high, experimental-like. 70-90: good backbone. 50-70: uncertain/flexible. <50: likely disordered.

Error Handling

ErrorResponse
"PDB ID not found"Verify 4-char format, check if obsoleted
"No structures"Offer AlphaFold, suggest similar proteins
"Download failed"Retry once, provide alternative link
"Resolution unavailable"Likely NMR/model, note in assessment

Tool Reference

RCSB PDB: PDBeSearch_search_structures (search), get_protein_metadata_by_pdb_id (basic info), RCSBData_get_entry (details), PDBeValidation_get_quality_scores (quality), PDBe_KB_get_ligand_sites (ligands), PDBeSIFTS_get_all_structures (homologs)

PDBe: pdbe_get_entry_summary (overview), pdbe_get_entry_molecules (entities), pdbe_get_experiment_info (experimental), PDBe_KB_get_ligand_sites (pockets)

AlphaFold: alphafold_get_prediction (get prediction), alphafold_get_summary (search)

平台分布

Codex

36.56%
按下载量换算687

Claude

26.85%
按下载量换算505

Cursor

17.74%
按下载量换算334

Gemini CLI

10.06%
按下载量换算189

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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