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Scaffolds new projects with git, CI/CD workflows, pre-commit hooks, and build config. Use when starting a new Python, Rust, or TypeScript project from scratch.

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Removes the egregore watchdog daemon and its associated files. Use when stopping automated session relaunching or cleaning up egregore infrastructure.

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Applies serverless FaaS patterns for event-driven workloads. Use when designing bursty workloads with minimal infrastructure and pay-per-execution cost model.

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Applies microservices for independent deployment and per-service scaling. Use when teams need autonomous release cycles with distinct capability scaling needs.

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Applies pipes-and-filters for sequential data transformations. Use when data flows through discrete stages like ETL, streaming analytics, or CI/CD pipelines.

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Applies hexagonal architecture isolating domain from infrastructure. Use when designing systems where testability and port/adapter separation are priorities.

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Applies coarse-grained service architecture for deployment independence. Use when independent deployment is needed but shared databases rule out microservices.

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Route Flower repository tasks for app authoring, strategies and mods, local simulation and deployment, Flower Datasets and examples, and repository maintenance.

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Guides Fiona workflows for GDAL-backed vector data I/O, GeoJSON-like features and schemas, CRS transforms, local virtual files, cloud-session boundaries, and the fio CLI.

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Operate FATE 2.2.0 federated-learning deployments, FateFlow Pipeline workflows, local launchers, and component CLI/runtime inspection.

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Operate FastReID setup, configuration, datasets, model/inference APIs, training/evaluation workflows, deployment/export paths, and extension projects for person and vehicle re-identification.

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Use this skill for EverOS local-first Markdown memory service setup, HTTP memory and knowledge APIs, cascade/OME operations, and observability integration.

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Use face.evoLVe for high-performance face recognition workflows across alignment, data preparation, PyTorch training, feature verification, and Paddle deployment.

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Use python-doctr (docTR) for OCR/KIE inference, document IO/export, model customization, datasets/training/evaluation, CLI helpers, deployment, and troubleshooting.

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Route DLTK 0.2.1 medical-imaging workflows across legacy TensorFlow 1.x data, models, Estimators, and deployment utilities.

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Use this repo skill for DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, and troubleshooting.

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Operate doccano for text annotation, dataset import/export, auto-labeling, deployment, and repo maintenance.

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Routes DocsGPT deployment, source ingestion, retrieval, agent workflows, tools, integrations, and native or OpenAI-compatible API operations.

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Use the DeepGCNs PyTorch operating guide for graph convolution layers, dynamic and dilated KNN blocks, point-cloud classification or segmentation, PPI, OGB/DeeperGCN, and reversible memory-efficient GNN workflows.

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Training, inference, and deployment workflows for DAMO-YOLO object detection.

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Operate CVAT for computer-vision annotation, dataset workflows, SDK/CLI automation, auto-annotation, and self-hosted deployment.

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Routes DeepStream-Yolo deployment, model conversion, multi-GIE, and INT8 workflows for supported YOLO-family models.

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Use when working with Dagster OSS: assets, jobs, Definitions, config/resources, schedules/sensors, automation, CLI/local development, deployment operations, GraphQL/webserver, Pipes external processes, components/projects, or editing the Dagster repository itself.

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Route CubeStudio MLOps platform deployment, customization, and operation tasks.

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