К основному содержанию
скилл CX Codex

tao-list-capabilities — скилл для Claude Code: обзор и установка

Скилл опрашивает манифесты TAO Skill Bank и выводит списки доступных моделей, рабочих процессов и возможностей AutoML. Пригодится при настройке обучения и сжатия нейросетей.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-list-capabilities -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает tao-list-capabilities

Скилл обращается к упакованным скриптам и манифестам плагина TAO Skill Bank, чтобы точно отвечать на вопросы о возможностях окружения. Вместо ручного перебора папок агент запускает scripts/list_tao_capabilities.py или scripts/list_tao_models.py. Это даёт актуальный список рабочих процессов для приложений, подготовки данных и целевых платформ вроде Docker, Slurm, Kubernetes или Brev.

При запросах о доступных моделях инструмент считывает skills/models/schemas.manifest.json. Оттуда он извлекает стадии: обучение, оценка, инференс, экспорт и сборка движков TensorRT. Поддержка AutoML проверяется через конкретные схемы действий: distill, prune и quantize. Если файл схемы в каталоге skills/models/<model_skill>/schemas/ отсутствует или повреждён, модель не будет объявлена совместимой с AutoML.

Для работы утилитам нужен доступ к переменной TAO_SKILL_BANK_PATH и инструментам Bash и Read. Если сессия не была инициализирована через плагин, перед началом обязательно запустите скилл tao-setup для проверки хоста и настройки учётных данных.

Какие задачи решает

  • узнать список доступных моделей в TAO Toolkit
  • проверить поддержку AutoML для дистилляции, прунинга или квантования
  • определить готовые пайплайны развёртывания под Docker, Slurm или Kubernetes
  • получить перечень поддерживаемых этапов обучения и экспорта в TensorRT

Примеры запросов агенту

  • Какие модели TAO поддерживают AutoML для квантования?
  • Покажи список доступных воркфлоу для приложений и данных в TAO Skill Bank
  • Проверь возможности TAO для экспорта в TensorRT

Как установить tao-list-capabilities

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-list-capabilities -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/tao-list-capabilities/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tao-list-capabilities/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о tao-list-capabilities

Как установить tao-list-capabilities в Claude Code?

Выполните команду npx skills add NVIDIA/skills --skill tao-list-capabilities -a claude-code. Файл спецификации будет размещён по пути ~/.claude/skills/tao-list-capabilities/SKILL.md.

Что делает скилл tao-list-capabilities?

Он запускает служебные скрипты list_tao_capabilities.py и list_tao_models.py, считывая манифесты моделей, платформ и процессов AutoML. Агент формирует сводку возможностей без ручного обхода директорий.

Что нужно подготовить перед запуском этого скилла?

Требуются установленные вспомогательные скрипты TAO Skill Bank и заданная переменная TAO_SKILL_BANK_PATH. Если сессия не была инициализирована плагином, сначала запустите tao-setup для проверки хоста и авторизации.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: tao-list-capabilities
description: >-
  Answer what the TAO Skill Bank plugin can do by generating the response from
  packaged application, data, model, AutoML, and platform manifests. Use when
  the user asks "what can TAO Skill Bank do", "list TAO models", "which TAO
  workflows are available", or "what supports AutoML".
license: Apache-2.0
compatibility: Requires the packaged TAO skill bank helper scripts.
metadata:
  author: NVIDIA Corporation
  version: "0.1.0"
allowed-tools: Read Bash
tags:
- tao
- capabilities
- discovery
---

# TAO Skill Bank Capabilities

> **Standalone install?** If this session was not initialized by the TAO skill bank plugin, run the `tao-setup` skill first (host preflight, credentials, cross-skill discovery).

Use this skill when the user asks what `tao-skill-bank` can do, asks for plugin
capabilities, asks which application or data workflows are available, asks which
models are supported, or asks what models are capable with AutoML.

## Quick Start

Run `scripts/list_tao_capabilities.py` for general capability questions, or
`scripts/list_tao_models.py` for model/action and AutoML support questions.

## Capability Answers

For a general capabilities answer, run the packaged helper:

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

Use the helper output as the source of truth for the answer instead of manually
enumerating capabilities from this skill or plugin metadata. Include:

- Every top-level application workflow under `applications/` and what it can do.
- Every top-level data workflow under `data/` and what it can do.
- Supported execution platforms, discovered from the installed platform skills
  (tao-run-on-docker / -slurm / -kubernetes / -brev, plus any external one); on a
  runtime that surfaces only the core router skills, read
  `skills/platform/tao-run-on-*/SKILL.md` frontmatter.
- The fine-tuning/deployment workflow coverage for models under `models/`: train,
  evaluate, inference, export, and TensorRT engine generation when those actions
  are present in the packaged schema manifest.
- AutoML support and the AutoML per-action schema gate.

## Model Lists

When the user asks which TAO models are available or which actions a model can
run, use the packaged model-list script instead of manually scanning model
folders:

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

The model list comes from `skills/models/schemas.manifest.json`.

## AutoML Lists

When the user asks what models are capable with AutoML, use the same model-list
script in AutoML mode, or the compatibility wrapper:

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

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

Use `--action distill`, `--action prune`, or `--action quantize` when the user
asks about a specific compression action.

AutoML support for an action requires
`skills/models/<model_skill>/schemas/<action>.schema.json` to be packaged with the plugin
and parse successfully as JSON. If that dataclass schema is missing or invalid,
do not describe the model/action as AutoML-supported.

© NVIDIA Corporation · Apache-2.0 · NVIDIA/skills

Похожие скиллы

Всё по теме «ИИ и ML» →
cloud-monitoring-list-time-series-request официальный google Скилл собирает запросы ListTimeSeries и агрегации для Cloud Monitoring. Пригодится, когда нужно подготовить фильтр, JSON или параметры графика. CX Codex 4 100установок mobile-platform-native-capabilities-integrate forcedotcom Помогает собрать Salesforce LWC с нативными функциями мобильного устройства: сканированием, геолокацией, NFC и платежами. Нужен при работе с lightning/mobileCapabilities. CX Codex +1 4 700установок platform-capability-search forcedotcom Скилл подсказывает, где вы в цикле Connect → Project → Build → Test → Deploy → Observe, и ищет плагин под задачу, которую не закрывает ни один установленный скилл. CX Codex +1 2 800установок thread-list assistant-ui Скилл для assistant-ui: добавляет боковую панель с несколькими диалогами, переключением, переименованием, архивацией и удалением. CX Codex +1 6 200установок spark-training-gotchas Seth Hobson Диагностирует 10 частых сбоев при обучении моделей на NVIDIA DGX Spark. Помогает найти утечки памяти, троттлинг и ошибки CUDA перед долгими запусками. CX Codex 2 500установок spark-memory-thermal-ops Seth Hobson Скилл помогает планировать память и отслеживать нагрев NVIDIA DGX Spark во время долгих ML-запусков. Пригодится при OOM и падении производительности. CX Codex 2 500установок

Из того же набора178

tao-run-automl-deft-pipeline Скилл связывает три фазы обучения модели: подбор гиперпараметров, цикл DEFT и повторный AutoML на расширенном датасете. CX Codex +1 1 600установок tao-train-metric-learning-recognition Обучает и тестирует модели метрического распознавания образов TAO на эмбеддингах. Пригодится при поиске товаров в каталоге и сопоставлении визуальных объектов. CX Codex +1 1 600установок tao-convert-dataset-format Скилл запускает tao-daft convert, чтобы преобразовать датасет NVIDIA TAO DAFT из одного поддерживаемого формата в другой. Пригодится для подготовки DAFT-данных к обучению VLM. CX Codex +1 1 600установок tao-generate-video-reasoning-annotations Собирает из сырых видео датасет с подписями, описаниями и QA-парами с цепочками рассуждений. Пригодится, когда нужны обучающие данные для видео-моделей. CX Codex +1 1 600установок tao-run-automl Скилл настраивает AutoML и подбор гиперпараметров для моделей NVIDIA TAO. Он пригодится, когда нужно оптимизировать обучение или другое поддерживаемое действие модели. CX Codex +1 1 600установок tao-finetune-cosmos-reason Скилл планирует и запускает дообучение моделей Cosmos3 через Cosmos Framework или Cosmos-RL, проверяя входные данные до старта. CX Codex +1 1 600установок tao-launch-workflow Скилл проверяет готовность окружения и блокирует запуск задач NVIDIA TAO до подтверждения параметров, учётных данных и датасетов. CX Codex +1 1 600установок tao-train-fast-foundation-stereo Скилл для обучения, оценки и экспорта модели FastFoundationStereo: считает карты диспаратности по стереопарам с задержкой примерно в 10 раз ниже, чем у полной FoundationStereo. CX Codex +1 1 600установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой