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ESM 단백질 언어모델 스킬

EvolutionaryScale의 ESM3·ESM C·ESMFold2와 Forge/Biohub API를 활용한 단백질 생성·구조예측·임베딩 작업을 안내하는 스킬입니다.

개발·코딩고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • esm Python SDK 기반의 단백질 작업을 코드 수준으로 안내합니다: ESM3 생성 설계, 역폴딩(구조→서열), ESM C 임베딩 추출, 기능 조건부 생성, chain-of-thought 반복 정제.
  • 로컬 오픈 가중치(esm3-open, esmc_300m/600m)와 Forge/Biohub 호스팅 모델(esm3-medium-2024-08, esm3-large-2024-03, esmc-6b-2024-12)의 차이와 선택 기준을 정리해 줍니다.
  • ESM_API_KEY 환경변수 기반 인증 절차, 설치 명령(Python 3.12 전용, flash-attn 옵션), 비동기 배치 처리 패턴을 제공합니다.
  • references/ 폴더의 상세 문서(ESM3 API, ESM C API, Forge API, Biohub/ESMFold2, 워크플로 모음)를 필요할 때 불러 씁니다.

이런 분께 추천

  • 단백질 공학·신약 개발·구조생물학 연구자 및 바이오 ML 엔지니어
  • ESM3/ESM C로 서열 생성이나 임베딩 파이프라인을 만들려는 개발자
  • Forge에서 Biohub 플랫폼으로 마이그레이션 중인 팀

활용 예시

  1. "MPRT___KEND처럼 마스킹된 서열의 빈 구간을 esm3-open으로 채워줘" → GenerationConfig(track="sequence") 생성 코드를 작성.
  2. "단백질 3,000개의 임베딩을 뽑아 클러스터링 준비해줘" → ESMC.from_pretrained("esmc_300m") + LogitsConfig(return_embeddings=True) 배치 스크립트 작성.
  3. "형광 단백질 후보를 chain-of-thought로 설계하고 구조까지 예측해줘" → 구조→서열→기능 순차 생성 파이프라인 구성.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/esm/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/esm 폴더를 내 ~/.claude/skills/esm/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/esm ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더가 없으면 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. 이 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/esm ~/.claude/skills/
  4. ~/.claude/skills/esm/references/ 안에 참고 문서들이 함께 복사됐는지 확인합니다.
  5. Python 환경을 3.12로 맞추고 SDK를 설치합니다: uv pip install "esm==3.2.3" (NVIDIA GPU면 uv pip install flash-attn --no-build-isolation 추가).
  6. 호스팅 모델을 쓸 경우 Biohub/Forge 콘솔에서 API 키를 발급받아 export ESM_API_KEY=발급받은키로 설정합니다(코드에 하드코딩 금지).
  7. Claude Code를 재시작하고 "ESM3로 서열 생성해줘"처럼 요청해 스킬이 발동하는지 확인합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT