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De forma predeterminada está seleccionado el prompt que primero revisa el origen. Puedes cambiar a un comando directo o descargar una copia local.
Lee SKILL.md y los archivos complementarios que muestra SkillsMP antes de decidir si quieres instalarlo.
Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.
Un comando directo omite el prompt de revisión. Revisa el origen antes de ejecutarlo.
npx skills add https://github.com/Ntizar/MasterMind --skill rf-detrEl comando permanece en una sola línea. Desplázate horizontalmente para revisarlo antes de copiarlo.
¿Prefieres una copia local? Descarga los archivos que SkillsMP tiene disponibles ahora.
Mostrando SKILL.md
| name | rf-detr |
| description | Usa a detectar objetos con RF-DETR (tiempo real). |
| version | 2.0.0 |
| tags | ["rf-detr","deteccion","transformer","yolo","vision","tiempo-real"] |
| related_skills | ["rf-detr","roboflow-supervision","cctv-yolo","fast-alpr"] |
⚠️ Corrección 2026-09-05 (auditoría): RF-DETR-L es más rápido y ligero que YOLO26-X, pero ligeramente inferior en COCO AP50:95 (56.5 vs 56.9); su ventaja es en AP50 (75.1 vs 74.0). No "supera" engeneral. La latencia <7ms solo aplica a N/S/M/L (XL 11.5ms, 2XL 17.2ms).
Repo: https://github.com/roboflow/rf-detr (Python, ~9.2K⭐).
Familia DETR de tiempo real (N/S/M/L/XL/2XL). Ventajas frente a YOLO: latencia baja y peso ligero; pero RF-DETR-L (56.5 AP50:95) es ligeramente menor que YOLO26-X (56.9) — la ventaja real de RF-DETR está en COCO AP50 y en velocidad/peso.
from ultralytics import YOLO # los pesos de rf-detr se cargan con ultralytics o supervisión
# (ver README del repo para el método exacto de carga y clases)
Restore Hermes from a backup repo or migrate machines.
Usa al analizar ADN crudo: ascendencia, rasgos, sexo.
Usar al operar Mastermind en Windows: repo, ChromaDB, crons, gateway Telegram (colapso por token revocado y su restauración), backups y monitorización.