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VectorSpaceLab/AREX-Skill

O SkillsMP coletou 5.368 skills de VectorSpaceLab/AREX-Skill. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

Última atividade de origem registrada
Catálogo do SkillsMP atualizado
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Copie este prompt para o assistente de IA que você usa.

Ajude-me a instalar Agent Skills deste repositório: https://github.com/VectorSpaceLab/AREX-Skill
Primeiro, confira a origem, os arquivos SKILL.md e os arquivos complementares. Liste os Skills disponíveis para que eu escolha. Depois, instale os diretórios completos dos Skills escolhidos no projeto atual e confirme que os arquivos necessários estão presentes.

Mostrando 40 de 5.368 skills coletadas.

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Outras ocupações de informática
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Example skill loaded from resources_discover

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Professores do ensino superior, todos os outros
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Creates reusable Agent Skills from an AI research paper using the Paper2Skills Distiller workflow. Use in Creator mode when the user provides a paper PDF, paper URL, arXiv id, paper title, or paper/repo pair, or asks to convert a scientific paper into skills…

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Desenvolvedores de software
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Creates a repo-specific operating Agent Skill for DisCo Researcher from a local repository by inspecting source files and an installed or auto-prepared, backend-aware Python package environment. Use when the user asks to create a skill for a repo, generate…

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Desenvolvedores de software
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Extends an existing repository-specific Agent Skill with new capabilities, deeper coverage, troubleshooting, scripts, and usability tests. Use when the user asks to expand, improve, deepen, or add coverage to an already implemented skill instead of creating a…

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Outras ocupações de informática
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Use this skill when the user asks to export DisCo's managed repository skills and repo-skills-router into another agent tool such as Codex under ~/.agents/skills, Claude Code under ~/.claude/skills, or a project-local agent directory. Handles canonical source…

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Refreshes an existing repository-specific Agent Skill after the source repository changed. Use when the user says repo code, APIs, docs, examples, configs, dependencies, or behavior changed and an old skill may now be stale, outdated, inconsistent with…

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Outras ocupações de informática
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Routes substantive ML, AI, data, scientific-computing, and software-engineering requests to the smallest useful set of managed repository skills. Invoke proactively when a request names or implies a package, framework, model family, dataset, modality,…

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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Verifies a generated or refreshed repo-specific Agent Skill by creating assertion-backed usability test cases, running content-level self-refine, checking backend-classified native repo examples/tests against the prepared CPU/GPU environment plan, enforcing…

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Routes 3D ResNets PyTorch video action-recognition workflows across training, inference, and data preparation.

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Prepare raw videos and annotations for the 3D-ResNets-PyTorch dataset loaders.

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Routes training, fine-tuning, validation, checkpoint, and inference workflows for 3D ResNets PyTorch.

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Guide 3DDFA Python inference, geometry rendering, training/evaluation, and optional C++ ONNX workflows for 3D dense face alignment.

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Operate the optional 3DDFA C++ OpenCV DNN port, checkpoint-to-ONNX export, weight placement, build/run expectations, and C++ troubleshooting.

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Reconstruct 3DMM vertices, serialize mesh outputs, and manage 3DDFA rendering helpers.

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Operate 3DDFA Python image and video inference for landmarks, dense vertices, meshes, pose boxes, depth, PNCC, and PAF outputs.

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Routes 3DDFA training recipes, loss selection, checkpoint resume, dataset layout, and benchmark evaluation.

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Routes 3DDFA_V2 face-alignment setup, still-image demos, video tracking, and ONNX benchmarking workflows.

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Use 3DDFA_V2 ONNX Runtime acceleration and CPU latency or speed benchmark workflows.

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Prepare 3DDFA_V2 runtime assets and native extension builds before demos or benchmarks.

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Run 3DDFA_V2 still-image alignment, rendering, pose, texture, and mesh export workflows.

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Run 3DDFA_V2 video, smoothing, and manual webcam tracking workflows.

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Operate AB3DMOT 3D multi-object tracking workflows for KITTI and nuScenes data, tracking, evaluation, and visualization.

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Routes KITTI and nuScenes data-layout, detection-conversion, and schema-validation work for AB3DMOT inputs.

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Evaluate, threshold, combine, and visualize AB3DMOT KITTI and nuScenes tracking results.

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Run AB3DMOT tracking safely and use the core AB3DMOT tracker APIs for KITTI and nuScenes 3D MOT workflows.

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Use Hugging Face Accelerate for PyTorch training-loop migration, distributed launch/configuration, DeepSpeed/FSDP/TPU backend setup, big-model inference/offload, checkpointing, tracking, and troubleshooting.

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Use Accelerate big-model inference utilities for meta initialization, device-map planning, checkpoint dispatch, CPU/disk offload, hooks, pipeline inference, and memory sizing without triggering downloads or heavyweight runs.

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Save and resume Accelerate training state, register checkpoint hooks and custom state, log safely across processes, use experiment trackers, profile runs, and clean up memory.

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Use this sub-skill when working with Hugging Face Accelerate configuration files and CLI commands, including accelerate config/default/update/env/launch/test/estimate-memory/merge-weights/to-fsdp2, launch command construction, multi-node and SLURM planning,…

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Select, configure, and diagnose Accelerate distributed training backends including DeepSpeed, FSDP/FSDP2, Megatron-LM, torch native parallelism, TPU/XLA, FP8, quantization, compilation, Local SGD, and DDP communication hooks.

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Migrate raw PyTorch training and evaluation loops to Hugging Face Accelerate using Accelerator, prepare(), backward(), gradient accumulation, dataloader behavior, gather/reduce, mixed precision, DDP kwargs, local SGD, communication hooks, and basic…

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Route Acme reinforcement-learning framework tasks across core loops, replay/data, JAX agents, and TensorFlow/Sonnet agents.

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Build and debug Acme core dm_env loops, specs, wrappers, logging, counting, observers, and simple custom Actor/Learner components.

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Select, configure, and adapt Acme JAX agents and JAX experiment workflows.

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Use Acme adders, Reverb replay tables and datasets, offline data iterators, image augmentation, and replay shape troubleshooting.

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Select, configure, debug, and adapt Acme TensorFlow/Sonnet agents, networks, savers, Launchpad examples, and TF losses.

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Routes ACT++, ACT, Diffusion Policy, VINN, and MuJoCo simulation workflows for bimanual ALOHA episode data and imitation-learning tasks.

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Routes ACT, CNNMLP, Diffusion Policy, and latent-model training or evaluation workflows for ACT++ checkpoints and datasets.

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Routes simulated ALOHA episode generation, replay, visualization, mirroring, compression, and truncation workflows for ACT++ HDF5 data.

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Routes VINN feature caching and non-interactive k-selection workflows for ACT++ BYOL/ResNet episode features.

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