holoscan-install-source — скилл для Claude Code: установка
Скилл собирает и проверяет NVIDIA Holoscan SDK 5.x из исходников через сборочный контейнер. Пригодится разработчикам ранних веток Early Access и собственных модулей.
npx skills add NVIDIA/skills --skill holoscan-install-source -a claude-codeЧто делает holoscan-install-source
Скилл готовит сборку Holoscan SDK 5.x из исходников выбранного коммита или ветки. Процесс изолирован в контейнере с Ubuntu 24.04 и CUDA 13 под архитектуры x86_64 или arm64 dGPU. Хосту нужны Docker, buildx и NVIDIA Container Toolkit. Перед началом агент предупреждает о затратах времени на загрузку контейнера и компиляцию.
Все действия выполняет скрипт ./run в корне репозитория. Он собирает проект, ставит тесты и включает поддержку Python. Параметрами можно отключить Python через флаг --build-python false или изменить пути. В отличие от правил 4.x с именами build-cu<N>-<arch>, здесь каталоги определяются через ./run get_build_dir.
Если коммит не совпадает с веткой, скрипт прервёт работу ради сохранности кода. Это предотвратит потерю локальных изменений. Для проверки запускаются тесты Core и Python пайплайна.
Какие задачи решает
- собрать Holoscan SDK 5.x из заданной ветки разработки
- проверить готовность хоста, включая Docker и NVIDIA Container Toolkit
- скомпилировать только C++ компоненты без сборки Python
- выполнить проверку базовых примеров Core и пайплайна Python через ctest
Примеры запросов агенту
- Собери Holoscan SDK 5.x из ветки разработки с помощью ./run
- Запусти проверку зависимостей системы и debug сборку без Python
- Проверь готовность сборки Holoscan запуском тестов Core и Python
Как установить holoscan-install-source
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill holoscan-install-source -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/holoscan-install-source/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/holoscan-install-source/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill holoscan-install-source -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/holoscan-install-source/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill holoscan-install-source -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/holoscan-install-source/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills holoscan-install-source2Вручную: положить файлы
.github/skills/holoscan-install-source/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill holoscan-install-source -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/holoscan-install-sourceВручную: положить файлы
.devin/skills/holoscan-install-source/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill holoscan-install-source -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о holoscan-install-source
Как установить holoscan-install-source в Claude Code?
Выполните команду npx skills add NVIDIA/skills --skill holoscan-install-source -a claude-code в терминале.
Зачем нужен скилл holoscan-install-source?
Он автоматизирует сборку SDK 5.x из исходного кода для тестирования ранних функций ветки Early Access и отладочных сборок.
Какие требования нужны для сборки в контейнере?
Потребуются Linux, поддержка GPU с драйвером NVIDIA, Git, Docker, плагин buildx и NVIDIA Container Toolkit.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: holoscan-install-source description: "Build and verify Holoscan SDK 5.x from an explicit source ref with the repository run wrapper; use for Early Access or SDK development." license: Apache-2.0 metadata: author: "Holoscan Team <[email protected]>" version: "2.0.0" github-url: "https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk" tags: - holoscan - installation - source --- # Build Holoscan 5.x from Source ## Choose the source and prerequisites Use source for unpublished Early Access features, SDK changes, custom components, or debug builds. This workflow uses the checkout's build container with Ubuntu 24.04 and CUDA 13, targeting x86_64 or arm64 dGPU. Check Linux, disk capacity, GPU/driver, Git, Docker, buildx, and NVIDIA Container Toolkit availability. Explain the container download and build cost before starting. Select the explicit **5.x source ref** from the release notes or the user's requested development branch. Inspect an existing checkout before reusing it; keep its branch and local changes intact. Resolve the requested ref to its full commit, using the intended remote's ref for a remote branch and fetching that ref if necessary. From the existing repository root, compare its HEAD with the resolved ref before building: ```bash git status --short git rev-parse HEAD git rev-parse --verify "${SDK_REF}^{commit}" ``` `SDK_REF` must identify the selected tag, commit, or remote-qualified branch. If the ref cannot be resolved or the commits differ, stop and report the mismatch. Preserve the existing branch and working tree; offer a separate checkout at the requested ref. Report any local changes even when HEAD matches, and preserve them when the user requested building their modified checkout. For a new public checkout: ```bash # SDK_REF is a confirmed published 5.x tag or development branch. git ls-remote --heads --tags https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk.git mkdir -p ~/holoscan git clone --branch "$SDK_REF" https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk.git ~/holoscan/holoscan-sdk-5x cd ~/holoscan/holoscan-sdk-5x cat VERSION ./run --help ./run build --help ``` Verify `VERSION` is 5.x. Read this checkout's `AGENTS.md`, `DEVELOP.md`, and `docs/sdk_installation.mdx`; these govern an unreleased branch. In an internal checkout the exported source root is the directory containing `VERSION` and `run`; run the commands from that directory. Never assume the repository's default branch or a 4.x example is the requested 5.x source. ## Build ```bash ./run check_system_deps ./run build --dryrun ./run build ``` The wrapper builds, configures, compiles, and installs. It enables Python, examples, operator testing, and optional modules by default. Useful choices: | Option | Meaning | | --- | --- | | `--type debug` / `--type rel-debug` | Debug / release with debug information | | `--arch arm64` | ARM64 target; consult the checkout's cross-compilation prerequisites | | `--buildpath build-custom` | Explicit build directory | | `--installprefix install-custom` | Explicit install prefix | | `--build-python false` | C++-only build | | `--config "-DHOLOSCAN_BUILD_VISION=OFF"` | Disable an optional component when supported by the checkout | Use the same target selection for build, directory queries, and launch. The standard trees are `build-<arch>` and `install-<arch>`; use `./run get_build_dir` and `./run get_install_dir` rather than the 4.x `build-cu<N>-<arch>` naming. Custom paths must be passed explicitly. Start with `--reconfigure` for stale configuration; inspect what a cleanup command removes before using it. ## Verify For the default build directory: ```bash ./run test --name 'EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_CPP_HELLO_CORE_TEST|EXAMPLE_PYTHON_FIRST_PIPELINE_TEST' ``` Confirm the selected tests were found and executed, rather than treating zero tests as success. A C++-only build omits the Python case. For a custom directory: ```bash ./run launch build-custom --run-cmd "ctest -N" ./run launch build-custom --run-cmd "ctest -R 'EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_CPP_HELLO_CORE_TEST|EXAMPLE_PYTHON_FIRST_PIPELINE_TEST' --output-on-failure" ``` These cover greeting, bounded C++ Core execution, and the 5.x Python pipeline. Run additional module/GPU tests appropriate to the selected components; state what remains untested. Cross-compilation does not qualify execution on the target architecture. Use the absolute install prefix as `CMAKE_PREFIX_PATH` for consumer projects using `find_package(holoscan)` and `holoscan::core`. Report the source commit, build options, build/install directories, and test results. For GPU passthrough or buildx failures, report the failing command and diagnostic output, then resolve the prerequisite identified by the checkout's checks. If the cause remains unknown, stop before building and request the missing host information instead of retrying indefinitely or changing unrelated system settings.
© Holoscan Team · Apache-2.0 · NVIDIA/skills