# deepstream-sop

Помогает агенту собирать, отлаживать и мерить задержки микросервиса DeepStream SOP: он проверяет, что оператор выполнил шаги сборки по порядку.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 694 установки · ★ 3735
- Автор: Wind Yuan
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/deepstream-sop/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/deepstream-sop

## Что делает

Скилл описывает четырёхстадийный конвейер `SOPVideoProcessor` в GPU-ускоренном сервисе на FastAPI. Сначала детектор границ событий (GEBD) режет видеопоток на фрагменты, затем vLLM с моделью Cosmos Reason 1 или 2 размечает действие в каждом фрагменте, а последний этап сверяет последовательность и ищет пропущенные или перепутанные шаги. Агент получает карту внутренностей: `SOPVideoProcessor`, Triton CAPI с моделью DDM, `nvds_custom_postprocess`, SSE-стриминг, вывод в Kafka в JSON или Protobuf.

Источники на входе — видеофайл, RTSP или камера Basler через Pylon, есть и эмуляция камеры. Сервис поднимается в Docker вместе с контейнером Kafka, запросы идут на порт 8300 через `/v1/chat/completions`. Нарезка выбирается в запросе: режим `ddm-net` задействует GEBD, `uniform` даёт куски фиксированной длины и первую стадию пропускает.

Модели на обеих стадиях меняются: GEBD подменяется каталогом в `triton_model_repo/` и переменной `DDM_MODEL_PATH`, VLM — через `VLLM_MODEL_PATH`. Окно DDM настраивают `FRAMES_PER_SIDE` и `SEQUENCE_BATCH`. Скилл не покрывает обычные конвейеры DeepStream, детекцию и трекинг объектов, импорт NIM и суммаризацию видео — для таких задач он не сработает.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill deepstream-sop -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/deepstream-sop/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/deepstream-sop/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill deepstream-sop -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/deepstream-sop/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill deepstream-sop -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/deepstream-sop/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills deepstream-sop
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/deepstream-sop/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill deepstream-sop -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/deepstream-sop
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/deepstream-sop/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill deepstream-sop -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/deepstream-sop/SKILL.md

## Когда брать
- проверить, что оператор выполнил шаги сборки в нужном порядке
- найти пропущенные и перепутанные шаги SOP на записи участка
- разметить видео с промышленной камеры по действиям через VLM
- разложить поток на фрагменты детектором границ событий
- замерить задержку на уровне отдельного фрагмента

## Примеры запросов агенту
- Разбери запись `line_04.mp4` через `/v1/chat/completions` и скажи, какие шаги SOP пропущены.
- Подними сервис через Docker compose с камерой Basler и проверь порядок операций на живом потоке.
- Почему нарезка `uniform` даёт другие границы фрагментов? Сравни с `ddm-net` и объясни разницу.

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 349800 установок

Из того же набора: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 195 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md