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概要と使いどころ
Use when choosing the model for a medical-imaging study. Picks a paper-grounded architecture family (CNN/ViT, U-Net/nnU-Net, detection, SAM/foundation, GNN), then vets the concrete repo or checkpoint for licence, version pin, weight provenance and benchmark overlap.
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Tạo AI Skill mới từ ý tưởng hoặc quy trình công việc. Kết hợp phỏng vấn thông minh, pattern detection, và quantitative evaluation để tạo skill chất lượng production. Dùng khi user nói "tạo skill", "biến quy trình thành skill", "make a new skill", "tự động hóa công việc này", hoặc mô tả quy trình lặp lại mà họ muốn AI tự làm. Cũng dùng khi user muốn cải thiện, test, hoặc optimize skill hiện có.
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Operate the legacy Frustum PointNets code release for KITTI or SUN RGB-D data preparation, TensorFlow runtime setup, training, inference, and 3D detection evaluation.
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Routes face-alignment installation, import checks, landmark-detection workflows, and detector-backend selection.
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Routes FCOS object-detection repo tasks for inference demos, config/data setup, training/evaluation, ONNX export, and legacy PyTorch internals.
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Use face_recognition to detect faces, extract landmarks and encodings, compare identities, run the face_recognition and face_detection CLIs, and troubleshoot dlib/model installation.
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Routes DINO DETR object-detection setup, COCO data validation, CUDA deformable-attention preparation, training, evaluation, inference, visualization, and bounded benchmarking tasks.
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Use detrex for detection-transformer configs, training/evaluation, demos, model zoo conversion, and package API debugging.
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Use Detectron2 for object detection, segmentation, configuration, datasets, training, inference, export, and extension workflows.
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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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Guide Det3D PyTorch 3D object-detection workflows across configuration, KITTI/nuScenes/Lyft data preparation, GPU training and evaluation, custom CUDA operations, and visualization.
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Routes Darkflow object-detection, training, and export workflows for the legacy YOLO package.
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Route D-FINE object-detection setup, training, architecture inspection, inference, export, and troubleshooting workflows.
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Training, inference, and deployment workflows for DAMO-YOLO object detection.
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Routes CenterNet object-detection training, evaluation, configuration, and setup workflows.
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Routes BEVFormer camera-only 3D detection workflows, from install/import and config inspection through nuScenes data prep, distributed training and evaluation, and log analysis.
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Use anomalib for anomaly-detection install, data/model selection, training and evaluation, deployment and inference, and benchmark pipelines.
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HTTP request smuggling / desync hunting - CL.TE, TE.CL, TE.TE, CL.0, and HTTP/2 downgrade. Timing-based detection, differential confirmation, no-blind-claims. Wiki-first, FIND schema output.
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GraphQL IDOR/auth-bypass, XXE file-read/SSRF (SVG/DOCX/SAML), SSTI detection and RCE. OOB-mandatory for blind XXE. Wiki-first, FIND schema output.
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Insecure deserialization hunting across Java / .NET / PHP / Python / Ruby / Node. Gadget-chain RCE, OOB-gated blind detection, magic-byte fingerprinting. Wiki-first, FIND schema output.
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Turn long videos & livestream VODs into viral vertical shorts, 100% locally — on-device transcription, LLM highlight detection, 9:16 reframe with karaoke captions, and a per-clip render-QA report. Use when the user asks to clip / cut / 切片 / 剪 a long video, podcast or stream replay into short clips, find highlights / 爆点 in a video, or transcribe a media file. Footage never leaves the machine.
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Universal opt-out mechanism implementation across US state privacy laws. Covers Global Privacy Control (GPC) signal technical implementation, state-by-state recognition requirements, browser detection methods, authenticated vs unauthenticated handling, and compliance testing.
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Integrating Global Privacy Control (GPC) signals with cookie consent platforms. Covers GPC signal detection in browsers, automatic opt-out triggering, mapping GPC to US state privacy laws, and CMP integration for CCPA, CPA, and CTDPA compliance.
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Methodology for auditing A/B testing of consent banners to ensure compliance with equal ease of acceptance and rejection. Covers CNIL enforcement patterns including the EUR 150M Google fine, dark pattern detection methodology, manipulative design identification, and regulatory-compliant experimentation boundaries.
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