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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/replicate/cog --skill cog-reviewLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| name | cog-review |
| description | Cog architecture and cross-cutting review guidelines |
Cog packages ML models into production-ready containers. Use this skill for changes that cross language boundaries or touch core architecture.
cmd/cog/ and pkg/ -- builds, runs, and deploys modelspython/cog/ -- predictor interface, types, HTTP/queue servercrates/ -- prediction server inside containers (HTTP, worker management, IPC)Wheel resolution: The CLI discovers SDK and coglet wheels from dist/ at
Docker build time. Wheels are NOT embedded in the binary. Changes to build
artifacts need to account for this.
Dockerfile generation: pkg/dockerfile/ generates Dockerfiles from cog.yaml
config. Template injection and escaping matter here.
Config parsing: pkg/config/config.go parses cog.yaml. Schema is at
pkg/config/data/config_schema_v1.0.json. Changes must keep schema and Go
code in sync.
Two-process coglet: Parent process (HTTP server + orchestrator) and child worker process (Python predictor execution) communicate via IPC. Changes to the IPC protocol affect both Rust and Python code.
Compatibility matrix: CUDA/PyTorch/TensorFlow compatibility is managed in
tools/compatgen/. Framework version changes have wide blast radius.
Cargo.toml must match.python/cog/base_predictor.py affect all downstream model authors.docs/ require running mise run docs:llm to regenerate docs/llms.txt.cmd/ or pkg/cli/ require mise run docs:cli.integration-tests/ use Go's testscript and need a built cog binary.