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Use DreamerV3 for world-model reinforcement learning training, embodied environment dataflow, JAX model internals, result operations, and troubleshooting.

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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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Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.

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Route EdgeConnect requests for image inpainting setup, data preparation, training, checkpoint-backed testing, and evaluation.

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Route DeePMD-kit package workflows for installation, data/config preparation, training, inference/model operations, integrations, and repository development.

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Route DeepLabCut markerless pose-estimation workflows, project setup, PyTorch training/inference, maDLC tracking, Model Zoo, post-processing, 3D, and export tasks.

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Use when you need to design DataDesigner configs, run preview/create/validate workflows, inspect the CLI or agent context, work with plugins or MCP tools, or adapt documented recipes and integrations for synthetic dataset generation.

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Guide DeepMedic 0.8.4 workflows for multi-modal 3D NIFTI medical-image segmentation, including data preparation, model configuration, training, checkpoint continuation, inference, and CPU/CUDA troubleshooting.

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Use this DeepCTR repo skill for CTR/recommender feature columns, Keras models, sequence/session models, multitask models, and legacy TensorFlow Estimator workflows.

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Use DeepDanbooru for anime-style image tag estimation, project and Danbooru-style dataset preparation, TensorFlow training, image evaluation, TFLite conversion, and experimental Grad-CAM workflows.

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Route and use the repository's PyTorch reinforcement-learning examples across tabular control, DQN, on-policy actor-critic, and off-policy continuous control.

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Route Deepchecks package tasks for ML data/model validation across tabular, NLP, vision, result export, and integration workflows.

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Operate Tongyi DeepResearch and its WebAgent family: ReAct inference setup, rollout validation, benchmark evaluation, and variant routing.

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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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Route Torchreid deep-person-reid workflows for person re-identification training, evaluation, feature extraction, metrics, visualization, and model export.

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

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Route DeblurGAN users to data preparation, training, and single-image inference workflows.

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Use deep-daze for CLIP-guided Siren image generation through the imagine CLI and Python APIs, with runtime inspection and troubleshooting.

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Use this skill when working with Hugging Face Datasets: loading local or Hub datasets, defining Features schemas, processing/streaming datasets, converting formats, sharing to the Hub, managing cache/offline behavior, or using datasets-cli.

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Use DeepFace for face recognition, verification, embeddings, face detection, demographic analysis, datastore search, API serving, model selection, and troubleshooting.

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Guides agents using the datamol Python package for RDKit-first molecular IO, preparation, fingerprints, similarity, structure generation, visualization, and utility workflows.

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Route DeepFilterNet speech enhancement, Python API/CLI, training data, model export/evaluation, and Rust/LADSPA realtime workflows.

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Router for CVNets training, evaluation, registry, data, and export workflows.

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Use DeepChem for molecular machine learning, data loading, featurization, model training, MoleculeNet, docking, and optional backend troubleshooting.

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