deepstream-dev — скилл для Claude Code: пайплайны DeepStream на Python

Что делает deepstream-dev

Скилл подключает к агенту справочник по DeepStream SDK с Python pyservicemaker API. Перед генерацией кода агент обязан открыть документы из references/ и не полагаться на память: там точные имена свойств, правильный вызов API и типичные ошибки. Версия SDK рассчитана на GStreamer 1.24.2, CUDA 13.1, TensorRT 10.14.1.48, драйвер NVIDIA 590+ и Ubuntu 24.04 на x86_64 или ARM64/Jetson.

Пайплайн строится по схеме Source → Stream Muxer → Inference → Tracker → OSD → Renderer. Трекер, вторичные GIE, аналитика и nvmsgbroker подключаются только по прямой просьбе, по умолчанию собирается минимальный рабочий набор. Для источников советуется nvurisrcbin — он сам разбирается с RTSP, HTTP и file://. Метаданные читаются через .frame_items и .object_items, это итераторы на один проход, len() по ним не считается.

Есть каверзы, на которых легко застрять. Пады запрашиваются шаблоном sink_%u, а не литеральным именем. При tee-разветвлениях и динамических источниках всем синкам нужен async=0, иначе пайплайн висит в PAUSED. Для ONNX-моделей с динамическими формами без infer-dims=C;H;W TensorRT падает с setDimensions: Error Code 3. В WSL2 с Ubuntu 24 в Docker скилл запрещает дисплейные синки и пишет аннотированный MP4, даже если дисплей попросили: это ограничение платформы, обходить его флагом вроде --no-display он не велит.