القائمة
NVIDIA DGX Spark (ARM64 + CUDA 13.0) 環境での開発ガイド。PyTorch のインストール、ARM64 wheel の取得、GPU 関連の設定を行う。「DGX Spark」「CUDA」「PyTorch インストール」「ARM64 の GPU 環境」「Blackwell」などのリクエストで使用する。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
写真に写っている人物の顔を検出してぼかし、匿名化した画像を作成する。YuNet による 2 パス顔検出、ガウスぼかし、拡大クロップでの目視検証、取りこぼしの手動追いぼかしまでのワークフロー。「顔をぼかして」「顔にモザイク」「写真の顔を隠して」「人物を匿名化して」などのリクエストで使用する。
Analyze X creator subscription accounts through X's authenticated internal Web API. Use when asked to collect subscriber counts, subscription-only post counts, monthly prices, estimated gross monthly revenue, rankings, or summary statistics for X Subscriptions, including the user's managed set of subscribed creators.
X（Twitter）上の公開情報を検索し、投稿、アカウント、スレッド、最近の話題、評判、反応を根拠となる x.com URL 付きで調査する。「X で検索して」「X でこの投稿やアカウントを探して」「X で最近何が話題？」「X 上の反応や評判を調べて」などで使用する。投稿、返信、引用、いいね、フォロー、ブロック、ミュート、報告、削除などの書き込み操作や、指定された X URL またはログイン済み X 画面そのものを開いて閲覧・確認する依頼には使用しない。
chrome-devtools MCP でログイン済み Chrome を使い、X (Twitter) の内部 Web API (api.x.com / i/api) を fetch で呼んで一括操作する。ブロック解除、ブロック、ミュート、フォロー解除などをまとめて処理したいときに使う。X のレートリミット (短い窓あたり約 10 件) の回避方法を含む。「X で全員ブロック解除して」「まとめてミュート」「一括でフォロー解除」などのリクエストで使用する。
Check Luma event guests against X profile, follow, mutual-follow, affiliation, and recent-account-activity requirements. Use when Codex needs to review a Luma event guest table, extract pending guests and X profile links, identify missing/invalid/deleted/protected X accounts, use X relationship lookup to verify whether guests follow the logged-in organizer account, check whether candidates have posted from their own X account within the last month excluding repost-only activity using read-only internal APIs, prioritize mutual follows before followed-by-only candidates, check whether a specific X handle registered and what current Luma status it has, manage X rate limits without causing 429s, and report decline or approval-support candidates without ever performing approve, decline, or other guest write actions.
Archive only the current Codex App thread when the user invokes /archive or $archive to finish the current thread. Use the Codex App thread archive tool without passing a thread id so no other thread is archived.
| name | dgx-spark |
| description | NVIDIA DGX Spark (ARM64 + CUDA 13.0) 環境での開発ガイド。PyTorch のインストール、ARM64 wheel の取得、GPU 関連の設定を行う。「DGX Spark」「CUDA」「PyTorch インストール」「ARM64 の GPU 環境」「Blackwell」などのリクエストで使用する。 |
このマシンは NVIDIA DGX Spark。
121GB のメモリは CPU と GPU で共有するユニファイドメモリで、使い切るとマシンごと落ちる。実際に flash-attn と gptqmodel を MAX_JOBS=10 で同時ソースビルドして DGX Spark がクラッシュし、さらに flash-attn 単体を MAX_JOBS=4 NVCC_THREADS=1 TORCH_CUDA_ARCH_LIST=12.1 に絞ってもクラッシュして再起動した実績がある。
MAX_JOBS=1 で試すMAX_JOBS=2 から MAX_JOBS=4、NVCC_THREADS=1 に制限する。gptqmodel 5.8.0 は MAX_JOBS=4 で数分でビルドできたfree -h を確認し、available が 30GB を切ったら並列度を下げるか処理を止める/usr/bin/python3) には Python.h が無く、--no-build-isolation の CUDA 拡張ビルドが失敗する。uv python install 3.12 と uv sync --managed-python で uv 管理 Python（ヘッダ同梱）に切り替える--no-build-isolation-package <pkg> を付けて venv の torch を見せるUSE_AVX2 を定義していて aarch64 で mm_malloc.h エラーになる。#if defined(__x86_64__) ガードを当てれば JIT 拡張は sm_120 でビルド・動作する（上流バグ）cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=121 と cmake --build build -j 4 で問題なくビルドできる（121 は自動で 121a に置換される）パッケージのインストール、削除、更新をエージェントやスクリプトから実行する場合は apt-get を使う。man apt では apt は end-user tool とされ、version 間で behavior が変わる可能性があるため、scripts では backward compatibility のため apt-get / apt-cache を prefer すべきと説明されている。
例:
sudo apt-get install -y kitty
対話的に人間が手元で実行するだけなら apt install kitty でもよいが、DGX Spark スキル内の手順やエージェント実行では apt-get を優先する。
PyPI の stable torch 2.11.0 以降は ARM64 + CUDA 13（cu130）の wheel を同梱しており、torch>=2.4 を PyPI からそのまま入れるだけで torch.cuda.is_available() が True になる（2026-07 に DGX Spark 実機で確認済み）。まず PyPI stable を試す。
stable で ARM64 + CUDA wheel が取れない場合のみ、PyTorch nightly から取得する。
pyproject.toml に torch と triton を両方明示し、uv.sources で nightly インデックスを指定する:
[project]
requires-python = ">=3.11,<3.12"
dependencies = [
"torch==2.11.0.dev20260105",
"triton",
]
[tool.uv.sources]
torch = { index = "pytorch-nightly-cu130" }
triton = { index = "pytorch-nightly-cu130" }
[[tool.uv.index]]
name = "pytorch-nightly-cu130"
url = "https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu130"
explicit = true
ポイント:
explicit = true で他のパッケージは PyPI から取得する以下のパッケージは ARM64 wheel がない: