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概要と使いどころ
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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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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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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Route DLTK 0.2.1 medical-imaging workflows across legacy TensorFlow 1.x data, models, Estimators, and deployment utilities.
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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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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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Operate CVAT for computer-vision annotation, dataset workflows, SDK/CLI automation, auto-annotation, and self-hosted deployment.
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Training, inference, and deployment workflows for DAMO-YOLO object detection.
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Use this self-contained Browser Use repo skill for Python agents that automate websites, browser sessions, custom tools, LLM/provider setup, persistent CLI sessions, cloud/sandbox production deployment, MCP, skills, and troubleshooting. Prefer ChatBrowserUse by default and route to focused sub-skills for implementation details.
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Use Chronos Forecasting for pretrained time-series forecasting, Chronos-2 covariates, data validation, fine-tuning, evaluation, and deployment planning.
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Route Chinese-LLaMA-Alpaca model reconstruction, inference/deployment, training/fine-tuning, and evaluation workflows.
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Routes Cognee AI memory platform tasks across SDK memory APIs, graph/RAG retrieval, configuration, custom pipelines, session memory, CLI, API, MCP, and deployment workflows.
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Route CubeStudio MLOps platform deployment, customization, and operation tasks.
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Use BiSheng's enterprise LLM application DevOps platform repository, including FastAPI backend, workflow/RAG/Linsight runtimes, permissions, dual React frontends, deployment, and maintainer workflows.
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Use BentoML to author model-serving Services, build and containerize Bentos, run HTTP/gRPC servers and clients, manage models, operate the CLI and BentoCloud, and configure observability or production runtime behavior. Use when tasks mention BentoML, bentoml service.py, bentofile.yaml, Bento build/serve/deploy, BentoCloud, or BentoML model stores.
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Route Baichuan2 chat inference, deployment/quantization, and fine-tuning workflows.
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Use ASAP to train humanoid policies, retarget SMPL motions, and run sim2sim or sim2real deployment workflows for humanoidverse-based robots.
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Operate the Bindu agent microservice framework: Python bindufy agents, A2A protocol, security, gRPC SDKs, deployment, Gateway, and Inbox.
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Routes Agent Starter Pack tasks to the right workflow for creating, maintaining, and deploying generated agent projects.
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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, workflow, backend, deployment target, evaluation method, or implementation approach that may benefit from repository guidance, even if no repository is named. Narrow progressively from area to family to repository root: inspect only the one or two most likely area pages; compare candidates by capability, task surface, model/data format, training versus inference versus evaluation intent, runtime constraints, and root-skill description; then open only the selected root and relevant sub-skills, references, or scripts. Select multiple repositories only when each adds a distinct capability. Do not load the whole collection, treat dependencies or incidental integrations as capabilities, choose by name alone, or force a match when no exact taxonomy family applies.
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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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AgentScope repo skill for building agents, provider connectors, RAG and memory workflows, service deployments, and local or sandboxed workspaces.
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