# tribev2-brain-encoding

Скилл подключает модель TRIBE v2, которая предсказывает реакцию мозга на видео, аудио и текст. Пригодится в исследованиях и in-silico нейронауке.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 810 установок · ★ 88
- Автор: reason-machines
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/tribev2-brain-encoding/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tribev2-brain-encoding

## Что делает

TRIBE v2 — мультимодальная модель Meta, собранная из трёх энкодеров: LLaMA 3.2 для текста, V-JEPA2 для видео и Wav2Vec-BERT для аудио. Общий Transformer переводит их представления на кортикальную поверхность fsaverage5, около 20k вершин. Скилл даёт агенту доступ к инференсу и обучению этой модели.

Для инференса хватит `pip install -e .`. Визуализация мозга требует extras `[plotting]` с PyVista и Nilearn, полное обучение — `[training]` с PyTorch Lightning и W&B. Веса тянутся из HuggingFace: `TribeModel.from_pretrained("facebook/tribev2", cache_folder="./cache")`. Дальше строится датафрейм событий через `get_events_dataframe` и вызывается `predict`.

Обучение с нуля упирается в доступ к LLaMA 3.2: нужен `huggingface-cli login` с read-токеном и одобренный запрос на странице модели. Полный перебор конфигураций рассчитан на Slurm — через переменные `DATAPATH`, `SAVEPATH` и `SLURM_PARTITION`. Без GPU обучение не поедет.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tribev2-brain-encoding -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/tribev2-brain-encoding/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tribev2-brain-encoding/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tribev2-brain-encoding -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/tribev2-brain-encoding/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tribev2-brain-encoding -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/tribev2-brain-encoding/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/trending-skills tribev2-brain-encoding
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tribev2-brain-encoding/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tribev2-brain-encoding -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/tribev2-brain-encoding
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/tribev2-brain-encoding/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tribev2-brain-encoding -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/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/tribev2-brain-encoding/SKILL.md

## Когда брать
- предсказать реакцию коры на видеоролик
- собрать мультимодальный вход из видео, аудио и текста
- спроецировать данные MNI на поверхность fsaverage5
- вытащить отклики отдельной области вроде V1
- прогнать батч предсказаний по нескольким видео

## Примеры запросов агенту
- Загрузи TRIBE v2 и предскажи реакцию мозга на `video.mp4`
- Построй датафрейм событий из `narration.txt` и запусти инференс
- Спроецируй предсказания на fsaverage5 и построй маску для V1

## 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: [reason-machines/trending-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/trending-skills.md) — 139 карточек

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