Генерация конвейера DeepStream
Build DeepStream GStreamer pipelines interactively. Use when the user asks about pipelines for video/image inference, detection, tracking, or streaming â including natural phrases like 'pipeline to infer on image', 'run inference on video', 'detect objects in stream', 'save inference output', 'deepstream pipeline', 'gst-launch pipeline', 'process video with detection', 'build a pipeline', or any
Что делает навык
Генерирует готовые к запуску конвейеры gst-launch-1.0 для NVIDIA DeepStream SDK, собирая требования через интерактивный опрос. Использует локальный BM25-поиск по базе из 270+ проверенных конвейеров для сборки структуры.
Когда применять
- Построение пайплайнов для инференса на видео или изображениях
- Создание конвейеров для детекции объектов и трекинга
- Настройка стриминга и обработки видеопотоков
- Сохранение результатов инференса
Как работает
- Собирает требования к конвейеру через интерактивный опрос
- Использует BM25-поиск по базе из 270+ проверенных конвейеров с учетом структурных метаданных
- Валидирует элементы с помощью gst-inspect-1.0 из установленного DeepStream SDK
- Собирает и возвращает готовый к запуску gst-launch-1.0 пайплайн
Примеры запросов агенту
Что понадобится
- Python 3.8+ (только стандартная библиотека)
- NVIDIA DeepStream SDK, установленный в /opt/nvidia/deepstream/deepstream/
- GStreamer (gst-launch-1.0 и gst-inspect-1.0 в PATH)
Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.
Как подключить
SKILL.md к навыкам ассистентаНавык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.