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ESM 단백질 언어모델 스킬

ESM3·ESMC·Forge/Biohub API로 단백질 생성·구조 예측·임베딩 코드를 정확하게 작성하도록 돕는 스킬입니다.

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

무엇을 해주나

EvolutionaryScale의 esm 파이썬 SDK를 다룰 때 Claude가 올바른 클래스, 모델 ID, 파라미터를 쓰도록 안내합니다.

  • ESM3 생성: 마스킹된 서열(_) 채우기, 변이체 생성, 기능 조건부 설계
  • 구조 예측 / 역폴딩: track="structure"로 좌표·PDB 추출, PDB에서 서열 역설계
  • ESMC 임베딩: esmc_300m/esmc_600m 로컬 임베딩과 배치 처리
  • Forge/Biohub 호스팅 추론: esm.sdk.client() + ESM_API_KEY 기반 원격 호출, async_generate 비동기 배치
  • 모델 선택 가이드: 오픈웨이트(1.4B)부터 98B 대형 모델까지 품질·비용·속도 트레이드오프 정리
  • 참고 문서: esm3-api, esm-c-api, forge-api, biohub-platform, workflows 레퍼런스 파일을 필요할 때만 로드

키를 코드에 하드코딩하지 말고 환경변수로 관리하라는 보안 지침과, 책임 있는 바이오디자인 정책 링크도 포함되어 있습니다.

이런 분께 추천

  • 단백질 공학·신약 개발 연구에서 생성 모델을 쓰는 연구자
  • ESM 임베딩을 특징으로 쓰는 ML 엔지니어
  • Forge/Biohub API로 대량 추론 파이프라인을 만드는 개발자
  • 논문 재현이나 사내 파이프라인에 ESM3/ESMC를 붙여야 하는 팀

활용 예시

  1. "GFP 유사 형광 단백질을 chain-of-thought로 설계해줘" → 구조 → 서열 → 기능 트랙을 순차 생성하는 코드를 만들어 줍니다.
  2. "FASTA 2,000개 서열의 ESMC 임베딩을 뽑아 클러스터링해줘" → LogitsConfig(return_embeddings=True) 배치 루프와 캐싱 전략을 제안합니다.
  3. "target.pdb 구조에 맞는 서열을 역폴딩으로 10개 뽑아줘" → ESMProtein.from_pdb() 후 temperature를 바꿔 다양성을 확보하는 스크립트를 작성합니다.

· · · 설치 가이드 · · ·

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 /tmp/sas && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sas/skills/esm ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 열고 스킬 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. ESM 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/esm ~/.claude/skills/
  4. ~/.claude/skills/esm/SKILL.md와 references/ 폴더가 함께 복사됐는지 확인합니다.
  5. 파이썬 환경을 준비합니다(Python 3.12 필요): uv venv --python 3.12 && uv pip install "esm==3.2.3"
  6. 호스팅 추론을 쓸 경우 Biohub/Forge 콘솔에서 API 키를 발급받아 export ESM_API_KEY=발급받은키로 설정합니다(코드에 직접 넣지 마세요).
  7. Claude Code를 재시작하고 "ESM3로 단백질 서열을 생성하는 코드 작성해줘"처럼 요청하면 스킬이 자동 활성화됩니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT