nvidia-broadcast
通过本地 MCP 网关控制 NVIDIA Broadcast 的 AI 音视频效果，可开关与调节摄像头、麦克风、扬声器效果，处理本地媒体文件，选择设备并调整摄像头分辨率。需 Windows 且安装 2.3.x 及以上版本。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-06 00:14
智能体与模型
25,741 个结果
yuminhong-perspective
以俞敏洪逆境重生哲学与自嘲式激励为核心的思维模型技能，涵盖“在绝望中寻找希望”、三次高考精神、合伙人管理、绝地转型等方法，用于用户明确要求时按其视角分析挫折、职业困惑与转型问题。
guardrails-developer-create-guardrails
用于帮助开发者为 LLM 应用创建 NeMo Guardrails 配置的技能，从最小可用配置起步，按用户风险、模型、应用与测试用例迭代，覆盖内容安全、话题限制、越狱防护、PII 检测、事实核查、对话流控制与执行护栏等方向。
nooa-agent-authoring
面向 NVIDIA-labs 面向对象智能体框架 NOOA 的智能体编写技能，介绍如何用 Python 类与异步方法定义智能体、设置提示词、返回类型、策略、可见性与编排。
nooa-channels
NVIDIA OO 智能体的响应式输入组件：Channel 与 QueueManager 提供队列/事件两种输入通道、race() 轮次调度、spawn() 后台任务与 JobHandle，用于让外部事件驱动智能体反应。
nooa-tools-and-skills
NVIDIA OO 智能体的工具与技能集成方案：方法即工具，内置 ShellTools、TodoManager，支持 MCP 服务器、Skill/TextSkill/SkillRegistry 技能与多模态媒体。
adding-model-support
Megatron-Bridge 新增 LLM 或 VLM 模型支持的官方指南，涵盖发现配置、桥接与权重映射、Provider、Recipe、测试、文档与示例等阶段，并说明量化权重反量化、FLOPs 计算器更新等注意事项。
nemo-evaluator-plugin
NeMo Evaluator 插件，用于评估模型、数据集与智能体。支持指标选择、SDK 验证、提交 NeMo Platform 作业并获取结果，CLI 入口为 uv run nemo evaluator。
inference-builder
NVIDIA Inference Builder 是 DeepStream 仓库中的一个代码生成工具，用于在 NVIDIA GPU 上构建具备高性能视频与流式处理能力的 Vision AI 推理流水线。它可将 YAML 配置（可选配合 OpenAPI 规范与自定义处理器）转换为可部署的推理流水线，并打包为 Docker 容器或独立应用。该工具位于 DeepStream 仓库的 tools/inference_builder 目录，配套提供配置 schema、后端模板、示例、共享运行时库与集成测试框架。
nemo-relay-build-plugin
用于把可复用的 NeMo Relay 运行时行为打包为配置激活插件的技能，提供配置校验与可回滚注册。
nemo-relay-install
NeMo Relay 的安装技能，用于为 CLI、Python、Node.js、Rust、OpenClaw 及已维护的框架集成选择并执行正确的安装方式，仅完成安装与基本可用性检查，不涉及运行时配置。
nemo-relay-instrument-context-isolation
NeMo Relay 的上下文隔离技能，用于并发请求、异步任务、线程、工作进程、goroutine 或多智能体共享同一进程时，保证各自拥有独立的 scope 栈与正确的祖先关系。
nemo-relay-instrument-typed-wrappers
NeMo Relay 技能：为工具或 LLM 集成添加类型化包装器、领域类型与提供方编解码器，同时保持 JSON 中间件语义和调用方可见行为不变。
nemo-relay-integrate-upstream
用于评估、扩展或实现代理框架与代理执行器中的 NeMo Relay 支持，涵盖编码代理与编排场景；强调先评估再实施，按需选择集成深度与挂载方式。
nemo-relay-typed-wrappers-codecs
NeMo Relay 的类型化包装器与编解码器技能，用于在工具或 LLM 集成中使用比原始 JSON 更强的领域类型，同时保留中间件行为。
nemoclaw-user-configure-inference
NemoClaw 的本地推理配置技能，用于把 NemoClaw 连接到本机模型服务器，支持 Ollama、vLLM、TensorRT-LLM、NIM 及任意 OpenAI 兼容端点，通过 inference.local 路由转发推理流量。
nemoclaw-user-get-started
NemoClaw 快速入门技能：安装 NemoClaw、创建沙箱并运行首个 OpenClaw 智能体提示，适用于首次上手、安装或启动 NemoClaw 沙箱的场景。
nemoclaw-user-reference
NemoClaw 用户参考文档，说明 NemoClaw 集成层与蓝图架构如何编排兼容的智能体沙箱，并指引查阅架构、CLI 选择、命令、网络策略与故障排查等参考文件。
nvflare-autofl
NVFLARE Auto-FL 技能，用于在仿真、POC 或生产环境中对已有 NVFLARE 作业进行智能体辅助的 Auto-FL 优化。所有优化必须通过官方 campaign runner（run_job_campaign.py）执行，不得直接编辑用户项目。
nvflare-convert-huggingface
将基于 Hugging Face Transformers Trainer、Seq2SeqTrainer 或 TRL SFTTrainer 的训练代码转换为 NVFLARE 联邦作业的技能，使用 flare.patch(trainer) 并保留本地验证。
simready-foundation-conform-fet-000-newton
用于修复 SimReady 资产中 FET_000_NEWTON 一致性：在已满足中性 Core 的资产上补齐 Newton 物理运行时变体脚手架（变体集、runnables/physics/newton 载荷与 SimReady 变体元数据），不编写刚体/碰撞体物理本身。
simready-foundation-conform-fet-001-standard
NVIDIA SimReady 资产修复技能，用于在 FET_000_STANDARD 通过后，将现有 USD 资产对齐 FET_001_STANDARD 最小标准，修复单位、上轴、默认图元、层级、网格质量、边界与原点等问题，并保持物理尺寸与来源可追溯。
simready-foundation-conform-fet-003-newton
用于修复或暂存刚体物理（newton）的 SimReady 一致性，对应精确特性 FET_003_NEWTON。当所选 profile、验证报告或用户请求明确指定 FET_003_NEWTON 时使用，默认版本 0.1.0。
simready-foundation-conform-fet-004-robot-newton
用于按 FET_004_ROBOT_NEWTON 规范修复或暂存机器人多体物理（robot newton）SimReady 一致性。默认版本 FET_004_ROBOT_NEWTON@0.1.0，仅在资料明确固定版本时使用旧版本。