01
このSkillでできること
- ✓タンパク質配列を用いた結合・熱安定性などの実験を設計する
- ✓Adaptyv Foundryへ実験を提出し、ステータスを追跡する
- ✓実験結果を取得し、結果ステータスを確認する
- ✓配列形式、ページネーション、検索・フィルタリングを扱う
02
使い方
01
STEP 1
Adaptyv FoundryアカウントとAPIキーを用意する
02
STEP 2
APIキーは環境変数ADAPTYV_API_KEYまたは.envから読み込む
03
STEP 3
配列を単純形式・リッチ形式・マルチチェーン形式で指定する
04
STEP 4
実験のステータス遷移やwebhook通知を確認する
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
export ADAPTYV_API_KEY="abs0_..."
curl https://foundry-api-public.adaptyvbio.com/api/v1/targets?limit=3 \
-H "Authorization: Bearer $ADAPTYV_API_KEY"uv pip install "git+https://github.com/adaptyvbio/adaptyv-sdk.git"uv add "adaptyv-sdk @ git+https://github.com/adaptyvbio/adaptyv-sdk.git"mkdir -p ~/.cursor/plugins/local
ln -s "$(pwd)" ~/.cursor/plugins/local/scientific-agent-skills04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
Adaptyv Foundry APIを使って、指定したタンパク質配列の結合スクリーニングを設計し、提出から結果取得までの手順を整理してください。APIキーはハードコードせず、ADAPTYV_API_KEYを使ってください。出力例を見る
実験設計、配列形式、提出時の確認事項、ステータス追跡方法、結果取得方法を順に整理した手順。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報検出あり
検出根拠を見る
- network: **Official docs:** [docs.adaptyvbio.com/api-reference](https://docs.adaptyvbio.com/api-reference) · [llms.txt index](https://docs.adaptyvbio.com/llms.txt
- network: /docs.adaptyvbio.com/api-reference) · [llms.txt index](https://docs.adaptyvbio.com/llms.txt) · [OpenAPI spec](https://foundry-api-public.adaptyvbio.com/a
- credential: uires Python 3.10+, an Adaptyv Foundry account, and an API key from foundry.adaptyvbio.com. Install adaptyv-sdk from GitHub with uv pip install. metadat
- credential: bio.com/) sidebar. When writing code, always read the API key from the environment variable `ADAPTYV_API_KEY` or from a `.env` file — never hardcode to
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