场景定位
把蛋白质折叠假设转成可基准测试的实验循环。 本页把官方 use case 的章节、工具、起步提示词和检查点整理成中文执行流程，便于直接对照落地。
- 难度
- 高级
- 时间跨度
- 约 30-60 分钟
适合用于
- 需要把「把蛋白质折叠假设转成可基准测试的实验循环。」做成可复用流程的团队
- 希望 ChatGPT 或 Codex 保留来源、检查点和可审阅输出的使用者
- 需要把「发现蛋白质折叠架构」从一次性对话变成可复查工作流的场景
Starter Prompt
起步提示词
Use Goal Mode to improve the validation lDDT-Cα score of this AlphaFold2-style protein-structure model on the NanoFold public benchmark.
The scientific hypothesis is that persistent higher-order geometric states may help the model learn protein geometry more efficiently from limited data:
- retain the standard MSA and pairwise representations;
- add sparse learned 2-simplex face states for selected residue triplets;
- add sparse learned 3-simplex tetrahedral states for selected residue quadruplets;
- construct topology only from official benchmark inputs and model-generated recycled geometry;
- keep the implementation computationally practical under NanoFold constraints.
Maintain durable tracking files for:
1. The current strategy, status, and proposed next steps in PLAN.md
2. A structured log of experiments and results in EXPERIMENTS.md
3. A running scratchpad of notes and thoughts in EXPERIMENT_NOTES.md
For each iteration:
1. state the hypothesis being tested;
2. make the smallest coherent code or configuration change;
3. run the relevant tests and benchmark slice;
4. record metrics, latency, memory, and failure modes;
5. decide whether to keep, revert, or refine the change;
6. periodically reassess the architecture-level search direction rather than only tuning local hyperparameters.
Do not claim generalization gains from smoke tests or single-chain overfit diagnostics. Prefer matched comparisons and preserve the evidence boundary.Explore a protein-folding architecture hypothesis
这一节对应官方流程中的「Explore a protein-folding architecture hypothesis」。落地时围绕「发现蛋白质折叠架构」把目标、输入、执行步骤和验证证据保持在同一条工作流里。
操作要点：在继续执行前检查来源、假设、受众、权限和输出质量，并关注 Codex 等相关来源或工具；不确定内容应进入待确认列表。
操作要点：运行最小可信验证并保存证据，让后续审查能看到命令、结果和失败处理方式。
定义 a bounded experiment
开始前先定义边界：目标用户、输入材料、输出格式、成功标准和不能自动执行的动作都要说清楚。
操作要点：把已确认的上下文转成「发现蛋白质折叠架构」所需的可审阅草稿或交付物，并保留后续修改入口。
操作要点：围绕「Define a bounded experiment」推进「发现蛋白质折叠架构」时，保持目标、输入、执行步骤和验证结果一致。
操作要点：在继续执行前检查来源、假设、受众、权限和输出质量；不确定内容应进入待确认列表。
MSA representation M
<-> pair / edge tensor Z_ij
<-> sparse face tensor F_ijk
<-> sparse tetra tensor U_ijkl
-> structure module
-> recycled geometry
loops back into the next pass运行 the search with Goal Mode
执行阶段要让 ChatGPT 或 Codex 留下可复现证据：运行命令、检查输出、记录失败点，并在必要时把流程收窄到最小可验证步骤。
操作要点：运行最小可信验证并保存证据，让后续审查能看到命令、结果和失败处理方式。
操作要点：运行最小可信验证并保存证据，并关注 Codex 等相关来源或工具，让后续审查能看到命令、结果和失败处理方式。
操作要点：围绕「Run the search with Goal Mode」推进「发现蛋白质折叠架构」时，保持目标、输入、执行步骤和验证结果一致。
Example result
这一节对应官方流程中的「Example result」。落地时围绕「发现蛋白质折叠架构」把目标、输入、执行步骤和验证证据保持在同一条工作流里。
操作要点：在继续执行前检查来源、假设、受众、权限和输出质量；不确定内容应进入待确认列表。
操作要点：围绕「Example result」推进「发现蛋白质折叠架构」时，保持目标、输入、执行步骤和验证结果一致，并关注 Codex 等相关来源或工具。
操作要点：在继续执行前检查来源、假设、受众、权限和输出质量；不确定内容应进入待确认列表。
资源
这一节对应官方流程中的「Resources」。落地时围绕「发现蛋白质折叠架构」把目标、输入、执行步骤和验证证据保持在同一条工作流里。
- 围绕「Resources」推进「发现蛋白质折叠架构」时，保持目标、输入、执行步骤和验证结果一致。
- 围绕「Resources」推进「发现蛋白质折叠架构」时，保持目标、输入、执行步骤和验证结果一致。
- 围绕「Resources」推进「发现蛋白质折叠架构」时，保持目标、输入、执行步骤和验证结果一致。
- 围绕「Resources」推进「发现蛋白质折叠架构」时，保持目标、输入、执行步骤和验证结果一致。
- 运行最小可信验证并保存证据，让后续审查能看到命令、结果和失败处理方式。
- Goal Mode article
Prompt Library
建议提示词
先界定范围
For Discover protein folding architectures, first inspect the available sources and propose the smallest useful scope. Name the inputs, outputs, validation steps, permissions, and anything that needs approval before action.交付前复核
Review the result for Discover protein folding architectures. Check source coverage, assumptions, unresolved questions, and the evidence that proves the output is ready to use.