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tao-list-capabilities

tao-list-capabilities

github.com/promptingcompanyAgent 工作流039 次安装17 周前更新
代码仓库

关于 tao-list-capabilities

tao-list-capabilities 是用于查询 TAO Skill Bank 工作流、支持模型、操作和 AutoML 能力的技能。它通过打包的辅助脚本获取信息，并以脚本输出作为能力清单的依据。

主要功能

  1. 01列出应用与数据工作流
  2. 02查询支持的执行平台
  3. 03列出模型及支持的操作
  4. 04检查 AutoML 支持情况
  5. 05调用打包的能力查询脚本

适用场景

  1. 01查询可用的 TAO 工作流
  2. 02查找支持的模型和操作
  3. 03确认支持 AutoML 的模型

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/promptingcompany/nv-skills --skill tao-list-capabilities

安装后在 Claude Code 中输入/tao-list-capabilities确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

BENCHMARK.md
skill-card.md
skill.oms.sig
evals/
evals.json

详细介绍

TAO Skill Bank 功能

当用户询问 tao-skill-bank 能做什么、询问插件功能、询问有哪些应用或数据工作流可用、询问支持哪些模型，或询问哪些模型支持 AutoML 时，使用此技能。

快速开始

对于一般功能问题，运行 scripts/list_tao_capabilities.py；对于模型/操作和 AutoML 支持问题，运行 scripts/list_tao_models.py。

功能回答

对于一般功能问题，运行打包的辅助脚本：

${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external}/scripts/list_tao_capabilities.py \
  --skill-bank ${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external} --format text

使用辅助脚本的输出作为回答依据，不要手动根据此技能或插件元数据罗列功能。请包含：

  • applications/ 下的每个顶层应用工作流及其功能。
  • data/ 下的每个顶层数据工作流及其功能。
  • scripts/list_tao_platforms.py 支持的执行平台。
  • models/ 下模型的微调/部署工作流覆盖范围：在打包的架构清单中包含相应操作时，列出训练、评估、推理、导出和 TensorRT 引擎生成。
  • AutoML 支持情况及 AutoML 训练架构门槛。

模型列表

当用户询问有哪些 TAO 模型可用，或某个模型可以执行哪些操作时，请使用打包的模型列表脚本，而不是手动扫描模型文件夹：

${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external}/scripts/list_tao_models.py \
  --skill-bank ${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external} --scope all --format text

模型列表来自 skills/models/schemas.manifest.json。

AutoML 列表

当用户询问哪些模型支持 AutoML 时，请在 AutoML 模式下使用同一模型列表脚本，或使用兼容性包装脚本：

${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external}/scripts/list_tao_models.py \
  --skill-bank ${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external} --scope automl --format text

${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external}/scripts/list_automl_support.py \
  --skill-bank ${TAO_SKILL_BANK_PATH:-~/tao-skills-external} --format text

AutoML 支持要求插件中打包了 skills/models/<network>/schemas/train.schema.json，且该文件可成功解析为 JSON。如果该数据类架构缺失或无效，请勿将该模型描述为支持 AutoML。

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